大數(shù)據(jù)的概念已經(jīng)存在多年了≈ǎ現(xiàn)在舞肆，大多數(shù)企業(yè)都知道焦辅，如果他們捕獲流入其業(yè)務的所有數(shù)據(jù)，則可以應用分析并從中獲得可觀的價值椿胯。但是即使在1950年代筷登，也就是幾十年前沒有人說出“大數(shù)據(jù)”一詞的時候，企業(yè)仍在使用基本分析（本質(zhì)上是電子表格中的數(shù)字進行人工檢查）來發(fā)現(xiàn)洞察力和趨勢哩盲。
但是前方，大數(shù)據(jù)分析帶來的新好處是速度和效率。幾年前廉油，一家企業(yè)可以收集信息惠险，運行分析和挖掘出可用于將來決策的信息，而如今抒线，企業(yè)可依據(jù)可視化數(shù)據(jù)立即做出決策班巩，更快地反應以保持敏捷的能力為企業(yè)提供了前所未有的競爭優(yōu)勢。
為什么大數(shù)據(jù)分析很重要嘶炭？
大數(shù)據(jù)分析可幫助企業(yè)利用其數(shù)據(jù)來抓住新的機會趣竣。優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析，將帶來更明智的業(yè)務流動旱物，更有效的運營遥缕，更高的利潤和更精準的客戶。那么宵呛，大數(shù)據(jù)分析到底有哪些價值呢单匣，讓我們一起來看一下：
1.降低成本。諸如Hadoop和基于云的分析之類的大數(shù)據(jù)技術(shù)在存儲大量數(shù)據(jù)方面帶來了顯著的成本優(yōu)勢-此外宝穗，它們還可以確定更有效的開展業(yè)務的方式户秤。
2.更快，更好的決策制定逮矛。借助Hadoop和內(nèi)存分析的速度鸡号，再加上分析新數(shù)據(jù)源的能力，企業(yè)能夠立即分析信息须鼎，并根據(jù)所學知識做出決策鲸伴。
3.新產(chǎn)品和服務。通過分析來衡量客戶需求和滿意度的能力晋控，可以為客戶提供他們想要的東西汞窗。Davenport指出，借助大數(shù)據(jù)分析赡译，越來越多的公司正在開發(fā)新產(chǎn)品來滿足客戶的需求仲吏。
工作原理和關(guān)鍵技術(shù)
大數(shù)據(jù)分析需多種類型的技術(shù)可以協(xié)同工作，以幫助您從信息中獲得最大價值。以下為關(guān)鍵技術(shù)及相關(guān)原理：
機器學習裹唆。機器學習是訓練機器學習方法的AI的特定子集誓斥，它可以快速，自動地生成可以分析更大许帐，更復雜的數(shù)據(jù)并提供更快岖食，更準確的結(jié)果的模型，甚至是非常大規(guī)模的模型舞吭。通過建立精確的模型，企業(yè)可以更好地識別可獲利的機會-或避免未知的風險析珊。
數(shù)據(jù)管理羡鸥。在對數(shù)據(jù)進行可靠分析之前，需要對其進行高質(zhì)量管理忠寻。隨著數(shù)據(jù)不斷流入和流出企業(yè)惧浴，建立可重復的過程以建立和維護數(shù)據(jù)質(zhì)量標準非常重要。一旦數(shù)據(jù)可靠奕剃，企業(yè)應建立一個主數(shù)據(jù)管理程序衷旅，以使整個企業(yè)都在同一頁面上。
數(shù)據(jù)挖掘纵朋。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可幫助您檢查大量數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式-該信息可用于進一步分析柿顶，以幫助回答復雜的業(yè)務問題。借助數(shù)據(jù)挖掘軟件操软，您可以篩選出數(shù)據(jù)中所有混亂和重復的噪音嘁锯，查明相關(guān)的內(nèi)容，使用該信息評估可能的結(jié)果聂薪，然后加快做出明智決定的步伐家乘。
Hadoop。這個開源軟件框架可以存儲大量數(shù)據(jù)藏澳，并在商用硬件群集上運行應用程序仁锯。由于數(shù)據(jù)量和種類的不斷增加，它已成為開展業(yè)務的關(guān)鍵技術(shù)翔悠，并且其分布式計算模型可以快速處理大數(shù)據(jù)业崖。另一個好處是Hadoop的開源框架是免費的，并使用商品硬件存儲大量數(shù)據(jù)蓄愁。
內(nèi)存分析腻要。通過分析系統(tǒng)內(nèi)存（而不是硬盤驅(qū)動器）中的數(shù)據(jù)，您可以從數(shù)據(jù)中獲得即時見解并快速采取行動涝登。該技術(shù)能夠消除數(shù)據(jù)準備和分析處理等待時間雄家，以測試新場景并創(chuàng)建模型；這不僅是企業(yè)保持敏捷性并做出更好的業(yè)務決策的簡便方法，還使他們能夠運行迭代和交互式分析方案趟济。
預測分析乱投。預測分析技術(shù)使用數(shù)據(jù)，統(tǒng)計算法和機器學習技術(shù)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)確定未來結(jié)果的可能性顷编。就是要對未來會發(fā)生的事情提供最佳的評估戚炫，因此企業(yè)可以更加自信地認為自己正在做出最佳的業(yè)務決策。預測分析的一些最常見應用包括欺詐檢測媳纬，風險双肤，運營和營銷。
文本挖掘钮惠。 借助文本挖掘技術(shù)茅糜，您可以分析來自Web，注釋字段素挽，書籍和其他基于文本的來源中的文本數(shù)據(jù)蔑赘，以發(fā)現(xiàn)以前從未發(fā)現(xiàn)的見解。文本挖掘使用機器學習或自然語言處理技術(shù)來梳理文檔预明，以幫助您分析大量信息并發(fā)現(xiàn)新的主題和術(shù)語關(guān)系缩赛。
