大数据简介：业务数据转型指南
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/6fbc6a2588624ebfab797523bd70a778.jpeg#pic_center什么是大数据？你可能之前就听说过这个术语。你大概会考虑将其应用于企业数据管理和战略决策当中。
到 2027 年，全球大数据市场预计将产生凌驾 1030 亿美元的收入，而其现在的市场价值约为 2740 亿美元。
为了表明为什么大家都在热议它，Netflix借助大数据每年在客户留存方面能节流 10 亿美元。
不外，这个大家都在频繁提及的术语到底是什么呢？为什么大多数商业人士都对它如此着迷？
我们将深入探究大数据管理，并为你详细分析它。
什么是大数据？
在深入探究大数据之前，我们先来了解一下数据自己。
数据是一组事实。它们可以以文字、数字、观察结果、描述或测量值等形式存在。
数据可细分为定性数据和定量数据。定性数据是描述性的。
比如说，“某人的血型是 B型，有着金发，开一辆奔驰车。” 这就是定性数据的一个例子。
而定量数据是数值型的。比方，“某高中班级 97% 的学生考上了大学” 或者 “周四售出的 100 双鞋中有 80 双是蓝色的”。
网络数据的方法有许多，比如直接观察和问卷调查等。
大数据可以被视为数据的一个细分范畴。大数据的体量非常庞大，以至于传统的方法和数据管理工具都无法实用。它由五个 “V” 来定义：体量（volume）、准确性（veracity）、多样性（variety）、速率（velocity）和价值（value）。
Gartner公司的前分析师Doug Laney创造了描述数据特性的三个 “V” 来定义数据。
大数据的关键 “V” 要素
下面让我们简要先容一下这五个数据 “V” 要素分别意味着什么：
[*]体量（Volume）：大数据并不范围于有限的体量或特定的值。它可以小到一个比特，也可以大到太字节甚至更大。
[*]多样性（Variety）：这涵盖了用于商业决策的结构化和非结构化数据。
[*]速率（Velocity）：大数据还勾勒出实时的数据陈诉和洞察信息，以满意不停变化的商业需求。
[*]准确性（Veracity）：这涉及到数据集以及所生成洞察信息的可靠性和准确性。
[*]价值（Value）：企业能够了解数据在战略决策、客户留存、组织服从、收入增长等方面所产生的积极影响。
大数据技术有什么用途？
数据的应用开启了诸多广阔机遇的大门。
到 2027 年，数据市场的营收将比 2019 年的利润高出两倍。这也印证了相干研究的发现，即其全球产业价值从 2018 年的 1690 亿美元猛增至 2022 年的 2740 亿美元。
数据分析及其各类方法在医疗保健、政务管理、零售、供应链、制造业、游戏、人力资源等诸多范畴都有浩繁应用案例。
比方，对于企业来说，数据公司大致可以在以下五个方面提供帮助：
[*]了解客户
[*]做出更好的决策
[*]开发更好的产物和服务
[*]改善运营
[*]以及增加收入
医疗保健范畴的数据分析可用于改进治疗及监测情况。其他用途还包括欺诈检测、广告投放以及为娱乐行业创作符合的内容。
常见的数据管理和分析技术包括预测分析、人工智能、机器学习以及数据挖掘。
一些紧张的大数据应用案例
现实天下中有大量数据应用的实例。
每家企业都会以某种方式处理惩罚来自客户、员工、目标受众、公司增长数值等方面的用户生成数据。
看看以下大数据应用的实例，了解一些领先的组织机构是如何运用大数据的：
[*] 一家位于加利福尼亚州的公司Centerfield利用客户数据分析来深入了解现有客户的偏好。这使得该公司能够优化其贩卖和营销策略，以便打仗更多潜伏客户。
[*] Netflix运用预测分析来预测电视节目和各类节目的失败率，从而做出正确的投资决策。
[*] 一家位于芝加哥的医疗保健公司Tempus利用数据驱动型解决方案来实现实时临床陈诉、预约以及多份病历的自动化。该公司还依靠预测分析来开发医疗保健管理系统。
大数据的关键构成部门
让我们来讨论一下大数据和相干服务的核心构成部门。
[*]企业数据管理。它是一套实践方法，能让企业在多个内部系统、应用步伐和软件之间无缝地访问、整合、共享以及控制数据。
[*]数据分析与洞察。数据分析涉及各种方法和工具，用于从不同的数据集中网络信息，并生成实时陈诉以举行深度分析和获取洞察。企业可以进一步将其用于决策制定和风险管理。
[*]大数据实行。企业选择数据实行，是为了将数据驱动型资源部署到其内部战略和运营当中。这为解决题目和举行明智决策提供了更好的途径。
[*]预测分析。商业中的预测分析能让用户了解买家偏好、举行需求预测、价格变动分析、营销预算预测等等。
[*]数据挖掘。它也被称作数据中的知识发现（KDD）。它是辨认和发现数据模式的过程。
[*]数据可视化。它与诸如图表之类展示数据的图形有关。这使得分析和明白数据变得更容易。
[*]数据湖。顾名思义，它是一个集中的存储池或知识库，你可以在此中存储结构化和非结构化数据 —— 它被视为对数据仓库的一种补充。
[*]数据仓库。数据仓库是一种数字存储系统或知识库，它从各种来源网络大量数据。它将汗青数据和当前数据都存储在同一个地方。
[*]企业数据集成。它重要是从多个来源网络数据，并在内部应用步伐、软件和系统之间共享这些数据，以便实时生成陈诉。
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