在人們的工作和生活中，都會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。人們每次打開(kāi)電子郵件、在線聯(lián)系他人、使用智能手機(jī)應(yīng)用程序、與任何客戶(hù)支持代表交談、進(jìn)行在線購(gòu)買(mǎi)或聯(lián)系虛擬助手時(shí)，服務(wù)提供商和開(kāi)發(fā)商都會(huì)收集這些原始數(shù)據(jù)。這些龐大的、無(wú)組織的數(shù)據(jù)集群被稱(chēng)為大數(shù)據(jù)。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)普是海量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)集形式多樣，來(lái)源也多種多樣。數(shù)據(jù)就是業(yè)務(wù)組織的骨干，也是不可或缺的部分，就像其他業(yè)務(wù)應(yīng)用程序(例如客戶(hù)分析和財(cái)務(wù)應(yīng)用程序等)一樣。

企業(yè)因此了解數(shù)據(jù)收集的重要性，他們不斷地收集越來(lái)越多的原始數(shù)據(jù)。然而這還不夠。企業(yè)必須將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更實(shí)用的信息，以獲得更好的見(jiàn)解，并做出明智的決策。這就是大數(shù)據(jù)分析發(fā)揮重要作用的地方。

什么是大數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)分析主要是對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行徹底評(píng)估并從中提取有用信息的過(guò)程?！坝杏眯畔ⅰ边@一術(shù)語(yǔ)是指識(shí)別不同的模式、鏈接、客戶(hù)偏好、市場(chǎng)趨勢(shì)，以幫助企業(yè)做出更好、更明智的決策。

在通常情況下，數(shù)據(jù)分析幫助企業(yè)評(píng)估數(shù)據(jù)集并將其轉(zhuǎn)化為有用的東西。但是，由于更高級(jí)的分析，大數(shù)據(jù)分析是一場(chǎng)更復(fù)雜的游戲。大數(shù)據(jù)分析擁有先進(jìn)的元素，例如假設(shè)分析、統(tǒng)計(jì)算法、預(yù)測(cè)模型等。

自從2000年以來(lái)，“大數(shù)據(jù)”一直是商業(yè)領(lǐng)域的流行術(shù)語(yǔ)。商業(yè)實(shí)踐隨著時(shí)間的推移而發(fā)展，數(shù)據(jù)收集一直是任何商業(yè)組織的首要目標(biāo)。大數(shù)據(jù)分析確保原始數(shù)據(jù)得到最大程度的利用。但問(wèn)題是，大數(shù)據(jù)分析如何工作？

大數(shù)據(jù)分析如何工作？

大數(shù)據(jù)分析是指對(duì)收集的大量原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、清理和分析，并將其轉(zhuǎn)化為企業(yè)的強(qiáng)大資產(chǎn)。這是這個(gè)過(guò)程的工作原理。

(1)數(shù)據(jù)收集

不同企業(yè)的數(shù)據(jù)收集過(guò)程各不相同。由于技術(shù)進(jìn)步，企業(yè)可以從各種來(lái)源收集無(wú)組織的數(shù)據(jù)集群，例如POS(銷(xiāo)售點(diǎn))、社交媒體、在線調(diào)查、客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)模式、客戶(hù)反饋、云計(jì)算應(yīng)用程序、移動(dòng)應(yīng)用程序、手機(jī)記錄、電子郵件、等所有數(shù)據(jù)首先從任何可能的來(lái)源收集到原始數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

(2)數(shù)據(jù)處理

在收集和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)后，數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)人員會(huì)介入為分析查詢(xún)進(jìn)行數(shù)據(jù)分區(qū)和配置。一般來(lái)說(shuō)，有兩種處理數(shù)據(jù)的方式，其中包括：

• 批處理隨著時(shí)間的推移處理大型數(shù)據(jù)塊。當(dāng)企業(yè)在收集和分析數(shù)據(jù)之間有足夠的時(shí)間時(shí)，批處理是有益的。
• Steam可以處理小批量數(shù)據(jù)，縮短了收集和分析數(shù)據(jù)之間的延遲時(shí)間。Steam流程與批處理流程相比更復(fù)雜、更昂貴，主要用于管理層必須做出快速?zèng)Q策的時(shí)候。

(3)數(shù)據(jù)清洗

無(wú)論是大數(shù)據(jù)加載還是一小批數(shù)據(jù)，都需要進(jìn)行清理和過(guò)濾以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。必須仔細(xì)檢查、消除或說(shuō)明任何重復(fù)或不相關(guān)和格式不正確的數(shù)據(jù)。為什么?因?yàn)榕K數(shù)據(jù)或質(zhì)量較差的數(shù)據(jù)可能非常具有誤導(dǎo)性，并且會(huì)影響洞察的質(zhì)量。

(4)數(shù)據(jù)分析

將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可用格式肯定需要一些時(shí)間。一旦完成，高級(jí)分析可以將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值和實(shí)用的見(jiàn)解。以下是一些常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

• 數(shù)據(jù)挖掘。它通過(guò)識(shí)別異常和生成數(shù)據(jù)集群對(duì)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類(lèi)以確定模式和鏈接。
• 深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能從復(fù)雜的數(shù)據(jù)集群中尋找模式和有用的信息。
• 預(yù)測(cè)分析。該技術(shù)使用企業(yè)過(guò)去的數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估模式并預(yù)測(cè)未來(lái)，以最大程度地減少風(fēng)險(xiǎn)和威脅。

大數(shù)據(jù)分析的好處

更快地檢查數(shù)據(jù)的能力對(duì)任何企業(yè)都是有益的，因?yàn)樗梢詭椭髽I(yè)快速回答重要問(wèn)題。

大數(shù)據(jù)分析很重要，因?yàn)樗试S企業(yè)使用來(lái)自各種來(lái)源的大量數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別機(jī)會(huì)和風(fēng)險(xiǎn)，幫助企業(yè)快速有效地行動(dòng)。大數(shù)據(jù)分析的一些好處包括：

• 成本效益。幫助企業(yè)確定更好、更有效的開(kāi)展業(yè)務(wù)的方式。
• 產(chǎn)品開(kāi)發(fā)。更好地了解客戶(hù)的需求和愿望會(huì)導(dǎo)致開(kāi)發(fā)更好的產(chǎn)品。
• 市場(chǎng)洞察力。跟蹤市場(chǎng)趨勢(shì)和客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為。

結(jié)語(yǔ)

可以肯定地說(shuō)，大數(shù)據(jù)分析現(xiàn)在在商業(yè)市場(chǎng)運(yùn)行，因?yàn)樾畔⒃跀?shù)字時(shí)代就是力量。大數(shù)據(jù)分析正在幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)他們從不同來(lái)源收集的海量數(shù)據(jù)集下的隱藏真相。在沒(méi)有大數(shù)據(jù)分析的情況下，在競(jìng)爭(zhēng)激烈的商業(yè)市場(chǎng)中蓬勃發(fā)展只能是一個(gè)夢(mèng)想。