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。 …
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。 …
Advertisement 商业大数据—— 大数据正在成为当今生活中必不可少的东西，对于包括企业在内的组织来说可能是真正必不可少的。 它成为一个主要问题，也应该被组织或业务的运行人员注意到。 组织需要很好地维护大数据，知道如何管理它以及如何处理它。 如果处理得好，当然会对机构或企业产生积极的影响。 这就是为什么今天有这么多企业使用大数据的原因。 因此，它不再是什么新鲜事物是有道理的，因为有很多人听说过很多，甚至知道很多。 找到更多关于他的信息并不难。 很高兴了解更多关于大数据的知识，尤其是如果您对处理大数据感兴趣。 可以对大数据进行适当的分析，以帮助组织进行决策，并解决正确但更好的业务战略。 事实上，大数据将真正帮助组织，尤其是商业组织。 更多地了解大数据将是一个好主意，特别是如果您经营一家企业，例如一个组织。 深入了解它意味着您可以花时间分析和适当处理组织中的此类大数据，从而对您的组织产生积极影响。 关于商业大数据 在深入学习大数据之前，我们需要知道的第一件事是大数据到底是什么。 这是我们首先应该注意的第一个想法或观点。 大数据实际上是一种收集结构化、半结构化甚至非结构化数据集的技术，这些数据集非常庞大，同时又非常复杂。 对于不易存储、捕获、共享、搜索、可视化甚至分析的数据尤其如此。 近年来发展非常迅速的大技术的使用可能导致使用如此大量的复杂数据。 包括对于这个组织。 数据也将不时得到进一步发展。 因此，重要的是要妥善处理它，以便为组织提供许多好处。 对大数据的正确分析也将真正帮助组织做出正确的决策并制定有效的战略。 这就是为什么说它非常重要。 …
Advertisement 大数据是给非常大或非常复杂的数据集的名称。 因此，传统的数据处理使得应用软件无法处理这个问题。 数据处理应用的挑战是分析、存储、共享、搜索、传输、更新数据和设置信息隐私。 大数据一词本身通常与预测分析和消费者行为分析的应用有关。 它还涉及某些高级数据分析方法，这些方法将数据值删除到数据集的特定大小。 今天，分析数据可以发现与商业风格、打击犯罪、避免疾病和其他近期事物的新联系。 这里的一些人，例如科学家、医生、企业高管和政府，经常会遇到大型数据集的障碍。 这些挑战包括金融、互联网搜索以及城市或商业信息。 此外，电子科学研究的局限性正在成为科学家经常遇到的情况。 此外，这还包括气象学、基因组学、锥切术、生物学和环境研究。 大数据包括超出正常能力的数据集。 此外，它经常使用软件工具在可接受的时间内管理和处理数据。 大数据还需要一些方法和技术来实现其工作。 它还集成了新形式，以显示来自不同、复杂和非常大的数据集的图像。 2001 年，META 小组将数据增长的挑战和机遇确定为三维的东西，称为三个 V。 体积，即数据的规模，速度，即数据进出的速度，多样性，即数据类型和数据源的变化。 直到现在，3V或三维事物的定义仍在全球范围内使用。 许多组织给出了新的 V，也称为准确性，以进一步澄清。 大数据的特点 大数据可以用一些典型的特征来阐述。 …
Advertisement 大数据管理—— 管理大数据可能既乏味又累人，尤其是对于大型知名组织和公司而言。 在这个现代时代，有许多组织和公司选择在日常活动中使用大数据，而且这个数字正在日益增加。 因此，应用程序开发将受到影响。 会有很多人不擅长管理数据扩充（有相应的应用程序）。 大数据通常与大数据管理有关（您必须以某种方式管理数据，对吗？）。 很明显，大数据可以对创建新的数据管理器和新的数据管理工具产生影响。 在管理大数据并确保您获得一致且可靠的分析结果时，需要考虑以下几点。 您可以单独管理大数据，尤其是业务用户 为了更轻松地管理大数据，业务用户需要具有良好的可用性，允许业务用户以数据的原始格式访问大量数据集。 这个时代的商业用户比他们的前辈更加先进和足智多谋。 通常他们只是想以这样一种方式做到这一点，即他们只需要一些访问和一些最原始形式的数据准备，这在我看来常常令人困惑。 这是因为他们知道他们需要自己理解数据以避免误解。 经理们希望通过扫描数据源、准备报告并围绕他们自己的独立业务需求分析它们来保持独立（如果我有发言权，那就太贪婪了）。 有两个大数据管理应用程序需要适应可以支持大数据自助服务的东西： 用户自愿检查和重新检查数据以允许数据发现的权利 用户可以用来执行此特定检查的数据准备工具。 请注意，这不是您可以使用的数据模型。 管理大数据的传统方法侧重于获取数据并将其放置在专门的数据分析中心，然后将其转化为更有条理的东西。 在这个现代时代，期望获得的数据将立即使用，无论数据是否结构化。 这意味着这两种特定类型的数据可以以其最原始的形式使用和存储。 通过这样做，不同的用户有望适应这些集合并以自己的方式满足自己的需求。 为了降低业务风险，在管理您拥有的数据集时需要良好的实践，并且没有业务风险等于良好的业务。 观众将有一个完美的质量控制 …
Advertisement 银行大数据——您是否认为银行和金融服务越来越以客户为中心和对客户友好？ 如果银行要求您使用信用卡换取优惠，是否有可能在 BookMyShow 门票上获得“买一送一”优惠？ 如果您使用特定银行的信用卡服务并获得机票或酒店预订折扣，这是一个双赢的局面。 您可能想知道这些金融机构如何提供如此诱人的优惠，并以他们最新的银行服务和产品吸引您。 您可能已经注意到，一旦您踏入商业世界，您就会被数百张信用卡、房屋贷款、汽车贷款和一大堆其他产品所淹没。 这些金融机构使用什么策略来吸引您使用他们的服务并最终将您变成他们最有价值的客户之一？ 在当今世界，银行和其他金融机构严重依赖大数据分析来获取新客户、提高盈利能力、向现有客户交叉销售和追加销售产品、检测欺诈并简化整个银行交易流程。 根据研究与市场报告，2017 年银行业大数据分析的价值为 71.9 亿美元。 预计在 2018-2023 年预测期内，复合年增长率 (CAGR) 将达到 12.97%，到 2023 年将达到 1483 万美元。 银行业大数据 …