
關(guān)于大數(shù)據(jù)你必須了解的幾個(gè)關(guān)鍵詞
大數(shù)據(jù)分析的定義:
大數(shù)據(jù)分析,即對(duì)規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,能夠高效存儲(chǔ)和處理海量數(shù)據(jù)、并有效達(dá)成多種分析目標(biāo)的工具及技術(shù)的集合。Gartner將大數(shù)據(jù)分析定義為追求顯露模式檢測(cè)和發(fā)散模式檢測(cè),以及強(qiáng)化對(duì)過去未連接資產(chǎn)的使用的實(shí)踐和方法,意即一套針對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)發(fā)現(xiàn)的方法。通俗地講,大數(shù)據(jù)分析技術(shù)就是大數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、分析和可視化的技術(shù),是一套能夠解決大數(shù)據(jù)的4V【海量(Volume)、高速(Velocity)、多變(Variety)、真實(shí)(Veracity)】問題,分析出高價(jià)值(Value)的信息的工具集合。
大數(shù)據(jù)的特點(diǎn):數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類多、 要求實(shí)時(shí)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)所蘊(yùn)藏的價(jià)值大。在各行各業(yè)均存在大數(shù)據(jù),但是眾多的信息和咨詢是紛繁復(fù)雜的,需要搜索、處理、分析、歸納、總結(jié)其深層次的規(guī)律。
數(shù)據(jù)量:這個(gè)參數(shù)表示數(shù)據(jù)的數(shù)量,隨著科學(xué)技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,推動(dòng)著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨,各行各業(yè)每天都在產(chǎn)生數(shù)量巨大的數(shù)據(jù)碎片,數(shù)據(jù)計(jì)量單位已從從Byte、KB、MB、GB、TB發(fā)展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來(lái)衡量。
數(shù)據(jù)類型:
傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)(Traditionalenterprisedata):包括CRMsystems的消費(fèi)者數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的ERP數(shù)據(jù),庫(kù)存數(shù)據(jù)以及賬目數(shù)據(jù)等。 機(jī)器和傳感器數(shù)據(jù)(Machine-generated/sensordata):包括呼叫記錄(CallDetailRecords),智能儀表,工業(yè)設(shè)備傳感器,設(shè)備日志(通常是Digitalexhaust),交易數(shù)據(jù)等。 社交數(shù)據(jù)(Socialdata):包括用戶行為記錄,反饋數(shù)據(jù)等。如Twitter,F(xiàn)acebook這樣的社交媒體平臺(tái)。
處理速度: 1秒定律,這一點(diǎn)也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同,物聯(lián)網(wǎng),云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)、平板電腦、PC以及遍布地球各個(gè)角落的各種各樣的傳感器,無(wú)一不是數(shù)據(jù)來(lái)源或者承載的方式。
數(shù)據(jù)來(lái)自各個(gè)方面,在面對(duì)龐大而復(fù)雜的大數(shù)據(jù),選擇一個(gè)合適的處理工具顯得很有必要,幾款好用的處理工具如Hadoop、HPCC、Storm、Apache Drill、RapidMiner和Pentaho BI。工欲善其事,必須利其器,一個(gè)好的工具不僅可以使我們的工作事半功倍,也可以讓我們?cè)诟?jìng)爭(zhēng)日益激烈的云計(jì)算時(shí)代,挖掘大數(shù)據(jù)價(jià)值,及時(shí)調(diào)整戰(zhàn)略方向。
大數(shù)據(jù)的應(yīng)用:
大數(shù)據(jù)可應(yīng)用于各行各業(yè),將人們收集到的龐大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理,實(shí)現(xiàn)資訊的有效利用。
營(yíng)銷:
主要用于管理和優(yōu)化各種營(yíng)銷活動(dòng),如交叉銷售、追加銷售以及基于位置的一對(duì)一營(yíng)銷,并及時(shí)對(duì)客戶需求進(jìn)行完整評(píng)估等。
財(cái)政:
使用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以預(yù)防欺詐檢查、進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)和管理、貿(mào)易監(jiān)視、反洗錢、防止信貸風(fēng)險(xiǎn)等。
保險(xiǎn):
為規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),防止欺詐行為,由大數(shù)據(jù)分析師及時(shí)分析調(diào)整工作負(fù)荷,客戶價(jià)值等。
零售:
1、分析商品
2、供應(yīng)鏈管理分析
3、優(yōu)化消費(fèi)
通訊:
推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化規(guī)劃,滿足不同客戶需求,研發(fā)并推出新產(chǎn)品。
分析引擎:提供連接器,處理數(shù)據(jù)庫(kù)。
支持大數(shù)據(jù)分析法:
面對(duì)龐雜而復(fù)雜的數(shù)據(jù),必須有許多有效的解決方案,普通分析和高級(jí)分析都可以輕松提供集成,集中分析數(shù)據(jù),在一個(gè)單一的平臺(tái)上,滿足分析引擎對(duì)營(yíng)銷方案的需求。
電子表格工具:
ODBC連接器將客戶與Microsoft Excel連接在一起,利用精湛的分析工具如Qlik,MicroStrategy,TIBCO、Jaspersoft,Tableau等,在ODBC/REST APIS的幫助下,將協(xié)調(diào)R統(tǒng)計(jì)編程語(yǔ)言添加到金屬板。
CRM和在線營(yíng)銷方案:
Salesforce.com提供的著名的CRM和在線營(yíng)銷解決方案適合處理業(yè)務(wù),并及時(shí)提供必要的網(wǎng)絡(luò)分析對(duì)策。
大數(shù)據(jù)的意義和前景:
總的來(lái)說,大數(shù)據(jù)是對(duì)大量、動(dòng)態(tài)、能持續(xù)的數(shù)據(jù),通過運(yùn)用新系統(tǒng)、新工具、新模型進(jìn)行挖掘,從而獲得具有洞察力和新價(jià)值的東西。以前,面對(duì)龐大的數(shù)據(jù),我們可能會(huì)一葉障目、可見一斑,因此不能了解到事物的真正本質(zhì),從而在科學(xué)工作中得到錯(cuò)誤的推斷,而大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨,一切真相將會(huì)展現(xiàn)在人們面前。
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