关于大数据你必须了解的几个关键词!

大数据分析的定义:

大数据分析,即对规模巨大的数据进行分析,能够高效存储和处理海量数据、并有效达成多种分析目标的工具及技术的集合。Gartner将大数据分析定义为追求显露模式检测和发散模式检测,以及强化对过去未连接资产的使用的实践和方法,意即一套针对大数据进行知识发现的方法。通俗地讲,大数据分析技术就是大数据的收集、存储、分析和可视化的技术,是一套能够解决大数据的4V【海量(Volume)、高速(Velocity)、多变(Variety)、真实(Veracity)】问题,分析出高价值(Value)的信息的工具集合。

大数据的特点:数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据,但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的,需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

数据量:这个参数表示数据的数量,随着科学技术及互联网的发展,推动着大数据时代的来临,各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片,数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。

数据类型:

  • 传统企业数据(Traditionalenterprisedata):包括CRMsystems的消费者数据,传统的ERP数据,库存数据以及账目数据等。
  • 机器和传感器数据(Machine-generated/sensordata):包括呼叫记录(CallDetailRecords),智能仪表,工业设备传感器,设备日志(通常是Digitalexhaust),交易数据等。
  • 社交数据(Socialdata):包括用户行为记录,反馈数据等。如Twitter,Facebook这样的社交媒体平台。

处理速度: 1秒定律,这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同,物联网,云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。

大数据分析工具:

数据来自各个方面,在面对庞大而复杂的大数据,选择一个合适的处理工具显得很有必要,几款好用的处理工具如Hadoop、HPCC、Storm、Apache Drill、RapidMiner和Pentaho BI。工欲善其事,必须利其器,一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍,也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代,挖掘大数据价值,及时调整战略方向。

大数据的应用:

大数据可应用于各行各业,将人们收集到的庞大数据进行分析整理,实现资讯的有效利用。

  • 营销:

主要用于管理和优化各种营销活动,如交叉销售、追加销售以及基于位置的一对一营销,并及时对客户需求进行完整评估等。

  • 财政:

使用大数据技术可以预防欺诈检查、进行风险估计和管理、贸易监视、反洗钱、防止信贷风险等。

  • 保险:

为规避风险,防止欺诈行为,由大数据分析师及时分析调整工作负荷,客户价值等。

  • 零售:

1、分析商品

2、供应链管理分析

3、优化消费

  • 通讯:

推进网络优化规划,满足不同客户需求,研发并推出新产品。

分析引擎:提供连接器,处理数据库。

  • 支持大数据分析法:

面对庞杂而复杂的数据,必须有许多有效的解决方案,普通分析和高级分析都可以轻松提供集成,集中分析数据,在一个单一的平台上,满足分析引擎对营销方案的需求。

  • 电子表格工具:

ODBC连接器将客户与Microsoft Excel连接在一起,利用精湛的分析工具如Qlik,MicroStrategy,TIBCO、Jaspersoft,Tableau等,在ODBC/REST APIS的帮助下,将协调R统计编程语言添加到金属板。

  • CRM和在线营销方案:

Salesforce.com提供的著名的CRM和在线营销解决方案适合处理业务,并及时提供必要的网络分析对策。

大数据的意义和前景:

总的来说,大数据是对大量、动态、能持续的数据,通过运用新系统、新工具、新模型进行挖掘,从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前,面对庞大的数据,我们可能会一叶障目、可见一斑,因此不能了解到事物的真正本质,从而在科学工作中得到错误的推断,而大数据时代的来临,一切真相将会展现在人们面前。

本文作者:佚名

来源:51CTO

时间: 2017-08-02

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