大數據到底為什么這么了不起呢？

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大數據到底有什么了不起的？為什么企業要改變以前的運營方式，而將大數據技術應用于其產品和組織？哪些因素導致了全球大數據工作的繁榮？繼續閱讀以找到這些以及更多問題的答案！

什么時候數據量大？

不久之前，“大”和“數據”只是兩個簡單的詞，很少在同一上下文中一起使用。如今，大數據已成為行業中最熱門的流行語之一，它是一個廣義術語，用于描述復雜和大型數據集，而這些數據集對于傳統技術而言過于多樣化和快速變化。

它是一個術語，用于描述結構化和非結構化數據的指數增長和可用性。盡管不涉及任何固定數量，但在談論以PB和EB數據為單位的量級時使用該術語。更籠統地說，該術語是指可以存儲，管理和分析大量數據以解決復雜問題的技術。

每天，我們都在創建近2.5兆字節的數據。過去兩年中創建了當今全球90％的數據。數據不是從哪里來的？世界的每個角落都有一些數據可提供-氣候信息是從傳感器，社交媒體網站帖子，數字圖片和視頻，交易記錄，手機GPS等收集的。

大數據如何幫助分析？

麥肯錫全球研究所的一份報告稱，大數據分析被定義為“檢查包含多種數據類型以發現未知關聯，隱藏模式，客戶偏好，市場趨勢和其他有用信息的大型數據集的過程。” （MGI）和麥肯錫公司（McKinsey＆Company）的業務技術辦公室，生成，存儲和挖掘見解的數據量在經濟上已與企業，政府和消費者相關，大數據分析不再僅僅是一種實驗工具。他們開始嘗試使用這種方法并取得實際成果，同時加大了努力以合并更多的數據和模型，甚至投資聘請了具有相關認證的數據科學家。

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部署大數據有哪些優勢？

• 更好的決策：Analytics（分析）一直致力于改善決策過程，而Big Data不會改變這一點。龐大的協會正在尋找具有大量信息的更快更好的選擇，并且他們正在發現它們。有許多組織主要致力于通過分析新的數據源來做出更好的選擇。
以健康保險公司United Healthcare為例。他們正在使用SAS的“自然語言處理工具”來更好地了解客戶及其需求。該公司已經發現，文本分析可提高其對客戶流失模型的預測能力。
• 降低成本：在這個數據驅動的時代，企業正在收集比以往更多的數據。數據是驅動世界的動力。傳感器和無線功能被嵌入到每件事中。公司正在使用這些數據來更好地了解客戶的需求和方式，并學會快速適應客戶的需求。知道這一點有助于減少它們通常會使用的資源，能源和材料的數量。他們知道要交付的確切結果。
在將大數據技術與傳統數據倉庫進行比較時，產生的成本差異巨大。公司沒有在倉庫中處理和存儲大量新數據，而是轉向Hadoop技術來為它們做這些事情。花旗，富國銀行和美國航空航天公司等知名企業都在進行大量的Hadoop項目。
• 新產品和舊產品的重新開發：大數據分析還用于為客戶創建服務和產品。接管已經從事了多年的在線公司，實體公司也開始以大方式實施大數據。Verizon Wireless已根據其移動設備數據設計了幾種新產品。Verizon在名為Precision Market Insights的業務部門中銷售有關用戶在特定位置的頻率，他們的行為及其活動的信息。例如，Precision Market Insights提供了有關鳳凰太陽城球迷的下落的信息。
這對于NBA球隊的廣告和促銷活動是重要的信息。大數據可幫助公司了解其產品的感知方式，并在出現問題時幫助進行調整或重新開發。大數據的使用還使公司能夠測試計算機輔助設計的變化，以檢查微小的變化如何影響和影響性能。這有助于他們有效地提高生產過程的效率。
• 風險分析：大數據的預測分析可幫助公司掃描和分析媒體報道，以跟上行業的最新發展以及市場變化和波動。大數據還對公司的供應商和客戶進行了詳細的健康測試，允許他們在其中一個面臨違約風險時立足。
• 資料收集：對于一家公司而言，收集數據還不夠。他們收集這些數據，然后使用它來確定市場行為。例如，考慮一下Facebook廣告：大數據幫助Facebook收集了數據，并準確地了解了消費者點擊什么，消費者喜歡什么，共享了什么，沒有分享什么以及離開頁面后的用戶行為。基于對這些數據的分析，Facebook然后將目標廣告發送給消費者。使用大數據，組織可以利用各種各樣的公共和開放數據集。

大數據值得推廣嗎？

CA Technologies委托進行的一項全球研究的結果表明，大數據的好處顯然超過了實施大數據的障礙。計劃并已經實施大數據項目的組織比例為84％。組織經理們將大客戶項目中60％的客戶體驗改善，54％的更多客戶獲取以及41％的競爭對手競爭作為大數據項目中最重要的因素。

這項研究還表明，大數據公司的收入明顯增長了88％，而其競爭地位的提高則提高了92％，提供新產品和服務的能力提高了94％，而公司的收入增長了90％更有針對性的營銷活動。

公司成功實施大數據技術的任何例子？

• hiQ：是一家專門從事“人員分析”的公司。該公司通過收集公共數據以及企業內部數據來工作，并創建可預測和有用的模型。他們還給出了數學算法，為用戶提供了更強大的見解。他們的報告工具非常靈活，可以為高級管理人員以及直線經理的工作提供見解。
• SumAll：SumAll是該領域的一家受歡迎的公司，是一家紐約創業公司，它使用42個不同的平臺來幫助企業借助一張圖表來優化其社交媒體活動。
• Splunk：最初是一種日志分析工具，Splunk與Tableau Software合作使用他們的視覺分析軟件，并將其轉變為今天的樣子。Splunk是機器數據分析業務，使您可以使用工具密切關注端到端事務。用戶還可以收集有關客戶體驗的重要數據并跟蹤實時趨勢，或者對社交媒體活動進行情感分析。
• Alteryx：這是一家美國軟件公司。他們提供的軟件將來自多個來源的結構化和非結構化數據進行組合，并將其存儲在一個數據庫中。該數據用于執行空間，預測和統計分析任務。然后將結果與用戶共享。

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