大数据-定义,重要性,示例和工具

作者 : IT 大叔 本文共3040个字,预计阅读时间需要8分钟 发布时间: 2020-08-5

什么是大数据

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大数据是一个术语,它描述了日常会淹没企业的大量数据(结构化和非结构化)。但是,重要的不是数据量。这是组织处理重要数据的方式。可以对大数据进行分析,以获得有助于制定更好决策和战略业务举措的见解。

这些天来,大数据公司的使用已经变得比同行领先。在大多数行业中,现有竞争者和新进入者都将使用分析数据得出的策略来竞争,创新和获取价值。

大数据可帮助组织创造新的增长机会,以及可以合并和分析行业数据的全新类别的公司。这些公司拥有有关产品和服务,买家和供应商以及可以捕获和分析的消费者偏好的充足信息。

尽管“大数据”一词相对较新,但为最终分析而收集和存储大量信息的行为已由来已久。这一概念在2000年代初得到了发展,当时行业分析师Doug Laney将大数据的当前主流定义表达为三个V:

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卷。组织从各种来源收集数据,包括商业交易,社交媒体以及来自传感器或机器对机器数据的信息。在过去,存储它一直是一个问题–但是新技术(例如Hadoop)减轻了负担。“大数据”这个名称本身与巨大的规模有关。数据大小在确定数据的价值方面起着至关重要的作用。同样,特定数据是否实际上可以视为大数据取决于数据量。因此,  “卷”  是处理“大数据”时需要考虑的一个特征。

速度。数据流以前所未有的速度流入,必须及时处理。RFID标签,传感器和智能计量正在推动对近乎实时处理大量数据的需求。

术语  “速度”  是指数据生成的速度。数据的生成和处理速度可以满足需求,这决定了数据的实际潜力。

大数据速度处理数据从业务流程,应用程序日志,网络和社交媒体站点,传感器,移动设备等来源流入的速度。数据流是大量且连续的。

品种。数据具有各种格式-从结构化数据集(示例可以在),传统数据库中的数字数据到非结构化文本文档,电子邮件,视频,音频,股票行情记录数据和财务交易。多样性是指结构化和非结构化的异构源和数据的性质。在早期,电子表格和数据库是大多数应用程序考虑的唯一数据源。如今,分析应用程序中还考虑了电子邮件,照片,视频,监视设备,PDF,音频等形式的数据。各种各样的非结构化数据给存储,挖掘和分析数据带来了某些问题。

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大数据处理的好处

处理“大数据”的能力带来多种好处,例如-

  • 企业在决策时可以利用外部情报
  • 改善客户服务
  • 及早发现产品/服务的风险
  • 更高的运营效率

为什么大数据很重要?

大数据的重要性不是围绕公司拥有多少数据,而是围绕公司如何利用收集的数据。每个公司都以自己的方式使用数据;公司使用数据的效率越高,其增长的潜力就越大。该公司可以从任何来源获取数据并进行分析以找到答案,从而可以:

  1. 节省成本:当要存储大量数据时,诸如和基于云的分析之类的大数据工具可以为业务带来成本优势,这些工具还有助于确定更有效的业务方式。
  2.  减少时间:Hadoop和内存分析等工具的高速运行可以轻松识别新的数据源,从而帮助企业立即分析数据并根据学习结果做出快速决策。
  3.  了解市场状况:通过分析大数据,您可以更好地了解当前市场状况。例如,通过分析客户的购买行为,公司可以找出销量最高的产品并根据这种趋势生产产品。这样,它可以领先于竞争对手。
  4.  控制在线声誉:大数据工具可以进行情绪分析。因此,您可以获得关于谁在说您公司的反馈。如果您想监视和改善企业的在线业务,那么大数据工具可以为您提供所有帮助。
  5. 使用大数据分析提高客户获取和保留率客户是任何企业依赖的最重要资产。在没有先建立牢固的客户基础之前,没有任何一家企业可以宣称成功。但是,即使有客户群,企业也不能无视其面临的激烈竞争。如果企业了解客户的需求很慢,那么很容易开始提供劣质产品。最后,将导致客户流失,这会对业务成功产生不利的总体影响。大数据的使用使企业可以观察与客户相关的各种模式和趋势。观察客户的行为对于触发忠诚度很重要。
  6. 使用大数据分析解决广告商的问题并提供营销见解大数据分析可以帮助改变所有业务运营。这包括满足客户期望,更改公司产品线以及确保营销活动强大的能力。
  7. 大数据分析是创新和产品开发的驱动力大数据的另一个巨大优势是能够帮助公司创新和重新开发其产品。

大数据的最佳例子

大数据的最佳示例可以在公共部门和私营部门中找到。从有针对性的广告,教育和已经提到的大型行业(医疗保健,保险,制造业或银行业)到客户服务或娱乐中的真实场景。到2020年,全球每个人每秒将产生1.7兆字节的数据,这将推动由数据驱动的酒店行业的组织发展。

大数据可以在某些令人惊讶的领域带来好处。

教育行业的大数据

以下是大数据驱动的变革已改变了教育行业中的一些领域

  • 定制和动态学习计划:
  • 重新设计课程资料:
  • 评分系统:
  • 职业预测:

保险业的大数据

保险业不仅对个人而且对商业公司都很重要。保险之所以占有重要地位,是因为它在逆境和不确定时期为人们提供了支持。从这些来源收集的数据格式各异,并且变化迅速。

收集资料

由于大数据是指从不同来源收集数据,因此此功能为保险业提供了至关重要的用例。例如:当客户打算购买汽车保险肯尼亚时,公司可以获取信息,从中可以计算出在买方附近驾驶的安全等级及其过去的驾驶记录。在此基础上,他们还可以有效地计算汽车保险费用。

获得客户见解

确定客户体验并使客户成为公司吸引力的中心对组织至关重要。

欺诈识别

保险欺诈是一种常见事件。大数据用例可以减少欺诈,是非常有效的。

威胁映射

当保险代理公司出售保险时,他们希望了解不利于客户的一切可能性,从而使他们提出索赔。

政府行业的大数据

与其他许多领域一样,政府中的大数据可能会产生巨大的影响-本地,国家和全球。如今,面对着如此众多的复杂问题,政府不得不削减工作量,以弄清它们收到的所有信息并做出影响数百万人的重要决策。无论是哪个国家的政府,几乎每天都会面对大量的数据。原因是,他们必须跟踪有关公民的各种记录和数据库。对这些数据的正确研究和分析将以无尽的方式帮助政府。其中很少有:

福利计划

网络安全

PDF- 政府部门的大数据应用:主要国家之间的比较分析

银行业的大数据

银行部门的数据量每秒都在猛增。根据GDC的预测,该数据到2020年预计将增长700%。

研究和分析大数据可以帮助发现-

  • 滥用信用卡
  • 借记卡滥用
  • 风险信用风险处理
  • 业务明晰
  • 客户统计变更
  • 洗钱
  • 风险缓解

实时大数据分析工具

More and more tools offer the possibility of real-time processing of Big Data.

Storm

Storm, which is now owned by Twitter, is a real-time distributed computation system.

Cloudera

Cloudera offers the Cloudera Enterprise RTQ tools that offers real-time, interactive analytical queries of the data stored in HBase or HDFS.

Gridgrain

GridGain is an enterprise open source grid computing made for Java. It is compatible with Hadoop DFS and it offers a substitute to Hadoop’s MapReduce.

SpaceCurve

The technology that SpaceCurve is developing can discover underlying patterns in multidimensional geodata.

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