大数据分析：它是什么、它是如何工作的、好处和挑战

关系数据库管理系统和统计桌面软件包可用于可视化数据，但在处理和分析大数据方面存在挑战。

处理和分析大数据需要可以在数十、数百或数千台服务器上运行的并行软件。考虑为对数据安全和专有信息保留专有控制权的公司提供基于云的工具。

大数据分析来自不同大小的不同来源（例如。

TB 或 zettabyte）。大数据包含在可接受的时间和价值内超过传统软件处理能力的数据。

当前“大数据”一词的使用往往是指使用预测分析、用户行为分析和某些其他高级数据分析方法从大数据中提取价值，而不是特定大小的数据集。

组织使用大数据分析系统和软件来制定数据驱动的决策并改善业务成果。

作为一种高级分析形式，大数据分析涉及分析系统中预测模型、统计算法和分析能力等元素的复杂应用。它显示出与传统 BI 的明显差异。

大数据分析是一个复杂的过程，它检查大数据以发现隐藏模式、相关性、市场趋势和客户偏好等信息，以帮助组织做出明智的业务决策。由于现代组织产生和管理大量大数据，大数据分析工具对于企业和企业来说至关重要。

它使数据科学家和预测模型等分析师能够分析来自许多不同来源的大数据，包括交易数据和其他结构化数据。

商业智能 (BI) 查询回答有关业务运营和绩效的关键问题。全面的数据分析技术和技巧为组织提供了分析数据集和收集新见解的机会。

随着该领域的发展，数据工程师正在寻找方法来统一由传感器、网络操作、智能设备、网络使用等产生的大量复杂信息。

采用大数据分析的公司和公司可以实现多种业务优势，例如有效的营销活动、发现新的收入机会、改进的售后服务交付、更高效的流程和竞争优势。

根据一项关于大数据分析的同行研究调查，大数据分析是被调查组织的首要任务之一，因为他们认为这将提高其组织的绩效。公司使用大数据分析是因为他们希望做出明智的业务决策。

根据回复，45% 的受访组织认为大数据分析可以提供准确的业务洞察力，而 38% 的组织正在尝试使用分析来识别销售和市场机会。

该调查预测了 2015 年至 2020 年大数据分析作为全球市场技术的未来。 2015 年至 2020 年间，全球大数据分析市场将增长 14.4%。

学生将了解先进数字营销实践的应用，以从数据中寻找有价值的商机。

他们被介绍到分析方法，如预测、预测分析、数据挖掘、决策树模型和网络分析。
使用分析和统计工具对数据进行评估，以找到有用的信息。

可视化和数据工具：Tableau Power BI 和 QlikView 允许大数据分析师创建图表以进行可视化和分析。广泛访问数据分析和数据科学中使用的关键技术和技能，包括统计和研究生数据分析计划。

Tableau Excel 是一种可视化自助式分析，让人们可以就如何管理大数据提出新问题，并在整个公司内分享大数据见解。

一个开源软件框架，用于存储大量数据并在原材料硬件集群上运行应用程序。它提供企业级集群，组织可以在其中管理大数据工作负载。

由于数据量的不断增长和多样性的增加，它已成为开展业务的关键技术和处理大数据的分布式计算模型。 Hadoop 作为开源框架的另一个优势是可以免费使用原材料硬件来存储大量数据。

以 Spotify 音乐流媒体平台为例：一家拥有超过 9600 万用户的公司每天都会产生大量数据。社交媒体、云应用程序和机器传感器数据只是其中的几个例子。

获得数据后，它必须通过可靠性和质量测试以确保准确性，最后但并非最不重要的是，数据应该对您的业务有用，因为它为您提供了对您的业务价值有用的信息。这包括可以编辑的部分以及机器难以分离的数据。

如果您正在寻求这种类型的分析，您应该基于清晰的语义来定义您的定义，使用对数据单元和指标的引用，并确定可用于引用相同或相似想法的别名。如果你知道大数据的传统解释，理解它们的最好方法就是看看它们在现实生活中是如何工作的。

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参考

大数据分析：它是什么、它是如何工作的、好处和挑战首次出现在 CustomersSurvey.net 上。