什么是大数据分析？

“大数据”似乎是我们为现代生活提供动力的方式的一个简单术语，但它远比它所暗示的要复杂得多。从本质上讲，它是我们用来制定决策、训练模型、增强面向公众的技术等等的海量信息集合。

用于收集大数据分析中使用的原始数据的方法范围很广；物联网 (IoT)、云计算的兴起和智能手机使用的增加都使信息的收集成为可能。对于某些人，例如不良演员，这被用于身份盗窃等恶意行为。然而，对于企业来说，数据收集是他们寻求增加利润的基石。

分析用于识别数据集中存在的见解、模式和策略。为任务量身定制的专业软件或系统通常用于比任何团队更快地分析大量数据。然后将这些信息用于为业务决策提供信息。

什么是大数据？

要了解大数据分析，您首先需要了解正在检查的内容。

大数据由三个“V”定义——数量、速度和多样性。每天每一秒都会产生大量信息，并且根据一个人的注意力，可能会以多种格式表示。

在大数据分析方面，最重要的是最后一个组件。现在可以访问比以往任何时候都更多样化的数据源：组织可以从会员卡计划、网站交互、闭路电视摄像机、评论、应用程序使用数据等不同领域获取信息。这些数据都可以分为两类：结构化和非结构化。

当您想到“数据”（例如，整齐地存储在数据库或电子表格中的信息）时，可能会立即想到结构化数据。

相比之下，非结构化数据是在电子邮件、电话、在线互动和其他看似不透明的形式中发现的那种难以轻松分析的信息。

大数据分析程序，如 Spark、Hadoop、NoSQL和 MapReduce，可以分析来自各种来源的结构化和非结构化数据，识别可用于推动新业务提案或调整策略的重要模式。

此外，谷歌和 Meta 等公司提供自己的分析洞察力，尽管这些公司通常缺乏内部数据集提供的原始洞察力。

大数据分析的类型

了解可以与大数据一起部署的三种主要分析类型是最有效地使用它的关键。

第一个是描述性的——例如，通知、警报和仪表板。这些告诉你以前发生了什么，但不要详细说明原因或结果可能会发生什么变化。

接下来是预测性的，可能是一种更有用的分析形式。这使用过去的数据来模拟未来可能发生的事情。例如，销售如何受到营销条件的影响，或者营销活动如何影响客户行为。

最后，还有规范性分析。这使用诸如 A/B 测试或优化测试之类的技术来建议经理和员工如何最好地履行他们在组织中的角色。例如，它可以帮助销售人员决定向客户提供哪种类型的折扣，或者让开发人员了解哪种形式的广告在网页上最有效。

大数据分析趋势

分析数据的工具，无论是在以本机格式存储数据的数据湖中还是在数据仓库中，仍在不断涌现。许多不同的因素将决定大数据和相关分析在未来的运作方式。

首先是云中的分析。与许多事情一样，大数据分析越来越多地托管在云上。Hadoop 现在可以在云中处理大型数据集，尽管它最初设计为在物理机器集群上执行此操作。在云中提供基于 Hadoop 的服务的公司包括 IBM Cloud、由 BI 数据仓库托管的亚马逊 Redshift、谷歌的 BigQuery 数据分析服务和 Kinesis 数据处理服务。

预测分析也变得越来越普遍。随着技术变得更加强大，更大的数据集将能够进行分析，而这反过来又会增加预期变化的能力。

视频分析也是生成和部署大数据的一个很好的例子。基于云的闭路电视系统每天提取数十亿个数据点，这些数据点用于驱动面部识别系统、管理活动中的人群控制，甚至有助于智慧城镇和城市规划。在无人驾驶汽车使用的摄像头和传感器中也发现了类似的系统，其中许多用于改进这项技术并使其最终在实际道路上更安全地使用。

最后，还有深度学习。这是一组机器学习 (ML)技术，它使用神经网络在大量二进制和非结构化数据中发现有趣的模式，并在不需要显式编程或模型的情况下推断关系。这对于训练人工智能 (AI)至关重要，目前是科技领域最受关注的发展领域之一。

大数据和分析的结合是让组织在竞争中领先一步的重要组成部分，尤其是在云计算成为无处不在的业务支柱的情况下。但公司还必须培养合适的条件，使数据科学家和分析师能够根据他们拥有的数据测试理论，从而获得最有价值的结果。