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大数据分析:它是什么、它是如何工作的、好处和挑战

Advertisement 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。 …

大数据分析,未来商业技术趋势潜力

Advertisement 大数据分析 – 今天,大数据被用作未来的技术趋势。 大数据究竟是什么? 有什么好处? 谁使用了大数据? 大数据有哪些有趣的事情? 讨论这个似乎很重要。 它是一种引入市场的新技术,以获得处理某些数据的好处和功能。 什么是大数据分析? 大数据是信息技术领域的最新技术,可以对某些格式的数据进行处理、记录和分析。 这对于快速处理大量数据和附加数据也很有用。 由于以前的数据技术,如关系数据库,使用大数据管理和分析海量数据需要相对较短的时间。 因此,使用大数据技术,有助于快速完成数据结果。 大数据通常被称为大量数据,包括结构化和非结构化数据。 它已被用于许多企业。 它不需要大数据,这是很重要的一点,但它必须用数据建立一个组织。 可以对其进行分析以获取指向决策者的信息,以制定更好的业务战略。 大数据概念 分析型 大数据一词仍然很新,通常被称为数据收集和大信息存储以进行分析的行为。 2000 年代,一位工业数据分析师开始发现大数据现象。 它由三个重要部分组成。 …

优势业务中的大数据

Advertisement 优势业务中的大数据 – 传统系统不会分析、处理或存储大量非结构化数据。 尚未准备好存储、处理和分析大量数据的公司依靠大数据管理解决方案将这些数据转化为可操作的数据,从而获得对其业务和客户的关键洞察。 根据麦肯锡商业技术办公室麦肯锡全球研究所 (MGI) 的一项研究,为情报而生成、存储和提取的大量数据正变得越来越与企业、政府和消费者相关。 随着这些数据量的持续增长和业务潜力呈指数级增长,大数据管理解决方案应运而生,使公司能够以前所未有的准确性将原始数据转换为相关趋势、预测和预测。 大数据在商业中的优势 过去 IT 投资和创新趋势的历史及其对竞争力和生产力的影响表明,大数据具有类似的力量和能力来改变我们的生活。 “大数据”一词最终包括存储、处理、管理和交流信息以推动业务决策的新方法。 正是新的大数据分析技术和大数据量使大数据成为可能,使管理人员和 IT 团队能够按预期受益。 有了前一波基于 IT 的创新推动生产力和技术创新的先决条件,随后引入了针对大数据的互补管理创新,我们可以预期大数据技术提供商和高级分析至少拥有长期的持久的影响。 作为其他技术的提供者的生产力。 大数据在业务中的优势和劣势 收集和分析大数据的总体目标是提高产品上市速度,减少将产品推向市场所需的资源量,并优化客户体验。 随着数据量的不断增长,越来越多的公司正在思考如何将其海量数据转化为有用且有价值的竞争工具。 让我们看看大数据可以改善我们业务的六种方式。 …

医疗保健大数据

Advertisement 健康益处大数据—— 此外,将临床数据与大数据相结合有助于提高患者治疗计划的有效性,并为患者取得更好的结果。 由于大数据和医疗保健之间的相互作用,可以估计患者护理的个人成本,这有助于提高医疗保健效率和详细的治疗计划。 特别是,大数据分析可以帮助研究人员和医生找到创新的医疗保健解决方案,从而提高治疗和患者护理的质量。 大数据可以帮助医疗机构改善财务和计划、开展研究并找到治疗疾病的新方法。 大数据创新的典型应用是美国供应商 Mercy Healthcare,该公司拥有 40,000 名员工,其中包括 700 名医生。 该公司的大数据分析平台可以提高运营效率并实现突破性的患者治疗效果。 大数据分析在医疗保健中的好处 数字化医疗保健的优势通过使用大数据,医疗保健组织可以带来显着的好处,从个人医疗实践到多提供者团体、大型医院网络和负责任的护理组织。 潜在的好处包括在治疗之前发现早期疾病,管理某些个人和社区健康,以及发现健康欺诈。 例如,由 2,700 多家成员医院和卫生系统、90,000 家非急症机构和 400,000 名医生组成的美国首要医疗保健联盟网络报告了四分之一的出院数据。 生成警报并与患者和医疗保健提供者共享健康相关数据的健康监测设备和相关软件的开发和使用正在加速,建立实时生物医学健康监测系统。 这些设备会生成大量数据,这些数据可以实时分析并用于临床医疗护理。 …

医疗保健大数据分析

Advertisement 健康大数据分析—— Mayo Clinic 使用大数据分析来识别患有多种慢性病或合并症的患者,这些患者最有可能从早期干预和家庭护理中受益,并避免急诊室就诊。 来自大数据分析的见解为医疗保健提供者提供了以前无法获得的临床见解。 它消除了关于治疗的假设,使他们能够更准确地制定治疗方案并做出临床决策,从而降低成本并改善患者护理。 它最重要的好处是它为不同的医疗保健提供者提供了更好的临床信息。 医疗保健数据分析为护理人员和管理人员提供医疗和财务决策所需的大量信息可提高患者护理质量。 大数据分析方面的新技术进步可以将医疗保健中的大量大数据转化为有用且可操作的信息,这些信息可以继续以最有效的方式为医生、医疗保健提供者和患者提供更好的见解。 大数据分析在医疗保健方面的前景和潜力 使用适当的软件工具,大数据为向价值驱动的医疗保健发展提供信息,并为降低成本的显着进步打开了大门。 在当今竞争激烈的世界中,医疗机构使用大数据分析、人工智能和机器学习等最新技术来实时利用患者可用的大量数据。 医疗保健行业的公司使用大数据和预测分析来检测和防止欺诈和错误,同时为医疗保健组织节省大量资金。 在医疗保健中使用大数据分析可用于提供对患者数据和结果的可操作见解,降低整体医疗保健成本,预测高风险患者并生成实时警报。 医疗数据分析的进步,加上近年来积累的大量数据,提高了公共和私营部门的主要利益相关者和决策者的分析能力。 大数据分析在医疗保健中的好处 从改变医疗保健结果到以价值为导向的支付计划和改善医疗保健,使用大数据分析来确定哪些做法最有效,可以帮助降低成本并改善医疗保健机构服务的人群的健康状况。 例如,医疗保健领域的高级大数据分析可以改善患者护理。 对于大多数医疗保健组织来说,简化健康数据的收集和组织是很有希望的第一步。 然而,此类健康数据的管理和使用在很大程度上依赖于信息技术。 生成警报并与患者和医疗保健提供者共享健康相关数据的健康监测设备和相关软件的开发和使用正在获得动力,以创建实时生物医学健康监测系统。 医疗保健中的大数据分析用例 这些设备会生成大量数据,这些数据可以实时分析并用于临床医疗护理。 在医疗保健领域,大量异构医疗数据被提供给各种医疗保健组织、支付方、供应商和制药公司。 …

有关在业务中使用大数据和分析的好处的信息

Advertisement 大数据的好处—— 在这个几乎在线和离线的星球上使用的大数据增加的术语。 这不仅仅是关于计算机。 它来源于一个叫做信息技术的子术语,它已经成为几乎所有与工作和工作相关的技术和领域的一部分。 因此,“大数据”一词开始了人员、流程和技术的实际过程,提供了似乎在新领域爆炸性的东西。 亚马逊、沃尔玛等大型公司以及美国政府和美国宇航局等大型组织都在使用大数据来满足他们的业务需求或实现战略目标。 然而,大数据已经能够将它用于认识到利用利润的每一种可能性的中小型公司和组织。 那么,什么是大数据? 位于您的服务器公司的数据正在被分类和归档。 突然间,大数据变得流行起来,现在贵公司的数据就是大数据,这个术语涵盖了曾经存储在组织中的数据的每一个部分。 这包括存储在您的云中的数据,甚至是您的书签 URL。 但是现在,您公司中的所有数字、纸质结构化或非结构化数据现在都是大数据。 简而言之,所有未分类的数据都将在您的服务器上批量可用,所有这些称为大数据的数据都可以通过不同类型的分析用于不同的性能,对大数据进行不同的分析以产生结果并猜测他们需要什么。 大数据本质上是您分析结果的数据,可用于获得预测和其他用途。 如果您使用“大数据”一词,您的公司或组织突然开始在最高级别的信息技术上工作,以总结不同类型的结果,同时使用您无意或有意隐藏多年的同一日期。 换句话说,大数据就是你的数据。 它包含您的公司拥有的所有信息,使用新技术获取和处理以最好地创造价值。 什么可以让大数据更加独特? 几十年来,公司一直在努力利用最好的知识来提高他们的业务能力。 然而,让它如此独特的是大数据的结构广告大小。 大数据也很特别,因为它不仅代表了可以打开新大门的重要信息,而且分析了这些信息的路径以帮助打开这些大门。 分析将从少量信息开始,以便在这个术语中,数据可以将值表示为名词和动词。 大数据有多大? …

您需要了解的大数据含义、类型、特征、用途

Advertisement 大数据意义—— 大数据可能是您今天经常听到的一个常用词。 简单来说,大数据可以说是海量的数据。 大这个词在这里的字面意思是大。 这种类型的数据收集通常用于经营企业、公司或组织。 大数据本身已经存在了好几年。 历史 大数据 在 2000 年代初期,行业分析师 Doug Laney 提出了一些关于这个话题的有趣事实。 他说,当时,这个大数据具有三个鲜明的特点: 声音 数据量巨大,因为使用它的组织或公司从许多不同的来源收集数据以满足其内部需求。 来自商业交易、互联网、社交媒体等,机器记录的数据等等。 过去,他们想要存储数据时总是会遇到问题。 但是,随着最新的技术,这将不再是问题,但随着企业今天使用的数据量的发展,它可以超过存储技术发展的增长,这可能会导致未来出现问题。 速度 数据移动或流动的速度非常快。 比你想象的要快得多。 因此,这就是需要 …

什么是大数据? 是什么赋予了?

Advertisement 你知道什么是大数据吗? 这是一个描述日常大业务数据容量的术语。 大量数据包括结构化和非结构化数据。 但重要的不是数据量。 重要的是组织将如何使用和处理数据。 大数据本身可以定义为洞察力,它在做出更好的决策和良好的业务举措方面发挥着作用。 历史和当前思想 虽然大数据一词是新创造的,但收集和存储大量信息以进行最终分析的过程并不是什么新鲜事。 这一概念在世纪之交迎来了黄金时期。 当一位行业分析师将大数据定义的最后一个主要部分定义为 3V 时,就发生了这种情况。 第一个是音量。 当组织从某个来源收集和收集数据时,就会应用这个东西。 此过程包括处理来自传统或现代数据的业务和社交媒体信息。 近年来,如果我们不了解大数据的使用,数据存储将成为一个严重的问题。 幸运的是,现在有一些新技术可以帮助人们解决问题。 满足增长和发展部门需求的速度、速度、数据和处理后的数据生成速度。 像 RFID 标签这样的程序有传感器和智能计量,需要实时处理大量数据。 多样性是各种形式的结构化数据。 遗留数据库中的数字数据还附带文本文档、视听、电子邮件、经济交易和股票数据。 此外,SAS …

大数据如何改变零售业 – CustomersSurvey.net

Advertisement 当你出去买杂货时,你是否有可能意识到你忘了买一些重要的东西? 例如,如果您在网上订购杂货,但又错过了一些基本需求怎么办? 如果您不必担心记住要点什么并且推荐系统会处理其他所有事情,那不是很好吗? 大数据分析和人工智能通过提供所有这些问题的答案,在改变零售业和释放隐藏的商业潜力方面发挥着重要作用。 为每家公司实施大数据分析并获得洞察力是一项艰巨的工作。 幸运的是,像 Apache Hadoop 这样的创新大数据分析平台和工具使我们的任务比以前更容易和更易于管理。 大型在线零售商受益于 Apache Hadoop,这使他们的客户能够从他们的数据中获得有价值的业务洞察力,从而提高客户满意度和忠诚度。 现在让我们看一些关于零售行业大数据分析的有趣事实: 根据最新可用数据,2018 年零售大数据分析市场价值 34.964 亿美元。 预计将以 19.2% 的复合年增长率 (CAGR) 增长,达到 132.996 亿美元。 …

零售市场中的大数据和分析案例研究

Advertisement 您需要通过个性化您的营销信息、客户的购物体验并确保您以合适的价格购买热门商品,从而提供出色的客户体验。 基于历史数据的机器学习模型允许零售商做出精确的推荐。 大数据分析可用于零售流程的每一步,以预测最受欢迎的产品,确定哪些客户最感兴趣并进行销售。 数据分析确保按需产品有库存,实时调整价格,并及时发布相关的促销信息,让客户受益于更智能、更愉快的购物体验。 零售板、价格、促销、目录变动等。 它全面概述了竞争力的关键指标,包括 该分析使零售商能够为不同产品开发复杂的定价模型,以建立产品之间的价格与销售关系,并确定价格变化如何影响其他产品的销售。 有针对性的营销依赖于对客户购买习惯和客户群的简单分析,但高级分析可用于识别最有可能响应某些活动类型的特定客户群。 零售分析流程从从多个来源收集数据开始,然后进行数据挖掘以深入了解零售营销和仓库业务决策。 如今,零售商可以使用各种各样的工具来处理儿童玩具和名牌服装等季节性商品。 大数据分析可用于零售过程的每个阶段,以了解客户行为、预测需求和优化价格。 大数据分析应用于流行产品的各个阶段,以预测趋势、预测需求、优化价格以获得竞争优势、识别对它们最感兴趣的客户、找到并购买吸引他们的最佳方式。 他们的钱,并试图卖掉他们。 零售商收集大量有关销售、客户和购物历史的数据。 沃尔玛等大型零售商在实时产品系统上花费数百万美元; 事实上,沃尔玛正在构建世界上最大的私有云来监控每天数百万笔交易发生的一切。 收集的数据量随着交易执行方式的易用性、可用性和普及性而不断增长。 零售商需要分析大数据并利用结果做出更好的决策。 例如,亚马逊使用来自其所有客户(包括其 1 亿亚马逊 Prime 客户)的大数据来预测客户的购买情况,提出个性化的建议和优惠,并优化他们的供应链。 零售商可以通过将大数据分析集成到他们的零售软件中来提高其在线商店的业绩并产生更多收入。 …