大數(shù)據(jù)的概念已經(jīng)存在多年了。現(xiàn)在，大多數(shù)企業(yè)都知道，如果他們捕獲流入其業(yè)務(wù)的所有數(shù)據(jù)，則可以應(yīng)用分析并從中獲得可觀的價(jià)值。但是即使在1950年代，也就是幾十年前沒(méi)有人說(shuō)出“大數(shù)據(jù)”一詞的時(shí)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(jìn)行人工檢查）來(lái)發(fā)現(xiàn)洞察力和趨勢(shì)。  但是，大數(shù)據(jù)分析帶來(lái)的新好處是速度和效率。幾年前，一家企業(yè)可以收集信息，運(yùn)行分析和挖掘出可用于將來(lái)決策的信息，而如今，企業(yè)可依據(jù)可視化數(shù)據(jù)立即做出決策，更快地反應(yīng)以保持敏捷的能力為企業(yè)提供了前所未有的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。 為什么大數(shù)據(jù)分析很重要？ 大數(shù)據(jù)分析可幫助企業(yè)利用其數(shù)據(jù)來(lái)抓住新的機(jī)會(huì)。優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析，將帶來(lái)更明智的業(yè)務(wù)流動(dòng)，更有效的運(yùn)營(yíng)，更高的利潤(rùn)和更精準(zhǔn)的客戶。那么，大數(shù)據(jù)分析到底有哪些價(jià)值呢，讓我們一起來(lái)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(chǔ)大量數(shù)據(jù)方面帶來(lái)了顯著的成本優(yōu)勢(shì)-此外，它們還可以確定更有效的開(kāi)展業(yè)務(wù)的方式。 2.更快，更好的決策制定。借助Hadoop和內(nèi)存分析的速度，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，并根據(jù)所學(xué)知識(shí)做出決策。 3.新產(chǎn)品和服務(wù)。通過(guò)分析來(lái)衡量客戶需求和滿意度的能力，可以為客戶提供他們想要的東西。Davenport指出，借助大數(shù)據(jù)分析，越來(lái)越多的公司正在開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品來(lái)滿足客戶的需求。 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(jià)值。以下為關(guān)鍵技術(shù)及相關(guān)原理： 機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)是訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)方法的AI的特定子集，它可以快速，自動(dòng)地生成可以分析更大，更復(fù)雜的數(shù)據(jù)并提供更快，更準(zhǔn)確的結(jié)果的模型，甚至是非常大規(guī)模的模型。通過(guò)建立精確的模型，企業(yè)可以更好地識(shí)別可獲利的機(jī)會(huì)-或避免未知的風(fēng)險(xiǎn)。 數(shù)據(jù)管理。在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可靠分析之前，需要對(duì)其進(jìn)行高質(zhì)量管理。隨著數(shù)據(jù)不斷流入和流出企業(yè)，建立可重復(fù)的過(guò)程以建立和維護(hù)數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)非常重要。一旦數(shù)據(jù)可靠，企業(yè)應(yīng)建立一個(gè)主數(shù)據(jù)管理程序，以使整個(gè)企業(yè)都在同一頁(yè)面上。 數(shù)據(jù)挖掘。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(jìn)一步分析，以幫助回答復(fù)雜的業(yè)務(wù)問(wèn)題。借助數(shù)據(jù)挖掘軟件，您可以篩選出數(shù)據(jù)中所有混亂和重復(fù)的噪音，查明相關(guān)的內(nèi)容，使用該信息評(píng)估可能的結(jié)果，然后加快做出明智決定的步伐。 Hadoop。這個(gè)開(kāi)源軟件框架可以存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)，并在商用硬件群集上運(yùn)行應(yīng)用程序。由于數(shù)據(jù)量和種類的不斷增加，它已成為開(kāi)展業(yè)務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)，并且其分布式計(jì)算模型可以快速處理大數(shù)據(jù)。另一個(gè)好處是Hadoop的開(kāi)源框架是免費(fèi)的，并使用商品硬件存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)。 內(nèi)存分析。通過(guò)分析系統(tǒng)內(nèi)存（而不是硬盤(pán)驅(qū)動(dòng)器）中的數(shù)據(jù)，您可以從數(shù)據(jù)中獲得即時(shí)見(jiàn)解并快速采取行動(dòng)。該技術(shù)能夠消除數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和分析處理等待時(shí)間，以測(cè)試新場(chǎng)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(wù)決策的簡(jiǎn)便方法，還使他們能夠運(yùn)行迭代和交互式分析方案。 預(yù)測(cè)分析。預(yù)測(cè)分析技術(shù)使用數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)確定未來(lái)結(jié)果的可能性。就是要對(duì)未來(lái)會(huì)發(fā)生的事情提供最佳的評(píng)估，因此企業(yè)可以更加自信地認(rèn)為自己正在做出最佳的業(yè)務(wù)決策。預(yù)測(cè)分析的一些最常見(jiàn)應(yīng)用包括欺詐檢測(cè)，風(fēng)險(xiǎn)，運(yùn)營(yíng)和營(yíng)銷。 文本挖掘。 借助文本挖掘技術(shù)，您可以分析來(lái)自Web，注釋字段，書(shū)籍和其他基于文本的來(lái)源中的文本數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)以前從未發(fā)現(xiàn)的見(jiàn)解。文本挖掘使用機(jī)器學(xué)習(xí)或自然語(yǔ)言處理技術(shù)來(lái)梳理文檔，以幫助您分析大量信息并發(fā)現(xiàn)新的主題和術(shù)語(yǔ)關(guān)系。

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