大数据到底为什么这么了不起呢？

大数据到底有什么了不起的？为什么企业要改变以前的运营方式，而将大数据技术应用于其产品和组织？哪些因素导致了全球大数据工作的繁荣？继续阅读以找到这些以及更多问题的答案！

什么时候数据量大？

不久之前，“大”和“数据”只是两个简单的词，很少在同一上下文中一起使用。如今，大数据已成为行业中最热门的流行语之一，它是一个广义术语，用于描述复杂和大型数据集，而这些数据集对于传统技术而言过于多样化和快速变化。

它是一个术语，用于描述结构化和非结构化数据的指数增长和可用性。尽管不涉及任何固定数量，但在谈论以PB和EB数据为单位的量级时使用该术语。更笼统地说，该术语是指可以存储，管理和分析大量数据以解决复杂问题的技术。

每天，我们都在创建近2.5兆字节的数据。过去两年中创建了当今全球90％的数据。数据不是从哪里来的？世界的每个角落都有一些数据可提供-气候信息是从传感器，社交媒体网站帖子，数字图片和视频，交易记录，手机GPS等收集的。

大数据如何帮助分析？

麦肯锡全球研究所的一份报告称，大数据分析被定义为“检查包含多种数据类型以发现未知关联，隐藏模式，客户偏好，市场趋势和其他有用信息的大型数据集的过程。” （MGI）和麦肯锡公司（McKinsey＆Company）的业务技术办公室，生成，存储和挖掘见解的数据量在经济上已与企业，政府和消费者相关，大数据分析不再仅仅是一种实验工具。他们开始尝试使用这种方法并取得实际成果，同时加大了努力以合并更多的数据和模型，甚至投资聘请了具有相关认证的数据科学家。

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部署大数据有哪些优势？

更好的决策：Analytics（分析）一直致力于改善决策过程，而Big Data不会改变这一点。庞大的协会正在寻找具有大量信息的更快更好的选择，并且他们正在发现它们。有许多组织主要致力于通过分析新的数据源来做出更好的选择。

以健康保险公司United Healthcare为例。他们正在使用SAS的“自然语言处理工具”来更好地了解客户及其需求。该公司已经发现，文本分析可提高其对客户流失模型的预测能力。

降低成本：在这个数据驱动的时代，企业正在收集比以往更多的数据。数据是驱动世界的动力。传感器和无线功能被嵌入到每件事中。公司正在使用这些数据来更好地了解客户的需求和方式，并学会快速适应客户的需求。知道这一点有助于减少它们通常会使用的资源，能源和材料的数量。他们知道要交付的确切结果。

在将大数据技术与传统数据仓库进行比较时，产生的成本差异巨大。公司没有在仓库中处理和存储大量新数据，而是转向Hadoop技术来为它们做这些事情。花旗，富国银行和美国航空航天公司等知名企业都在进行大量的Hadoop项目。

新产品和旧产品的重新开发：大数据分析还用于为客户创建服务和产品。接管已经从事了多年的在线公司，实体公司也开始以大方式实施大数据。Verizon Wireless已根据其移动设备数据设计了几种新产品。Verizon在名为Precision Market Insights的业务部门中销售有关用户在特定位置的频率，他们的行为及其活动的信息。例如，Precision Market Insights提供了有关凤凰太阳城球迷的下落的信息。

这对于NBA球队的广告和促销活动是重要的信息。大数据可帮助公司了解其产品的感知方式，并在出现问题时帮助进行调整或重新开发。大数据的使用还使公司能够测试计算机辅助设计的变化，以检查微小的变化如何影响和影响性能。这有助于他们有效地提高生产过程的效率。

风险分析：大数据的预测分析可帮助公司扫描和分析媒体报道，以跟上行业的最新发展以及市场变化和波动。大数据还对公司的供应商和客户进行了详细的健康测试，允许他们在其中一个面临违约风险时立足。
资料收集：对于一家公司而言，收集数据还不够。他们收集这些数据，然后使用它来确定市场行为。例如，考虑一下Facebook广告：大数据帮助Facebook收集了数据，并准确地了解了消费者点击什么，消费者喜欢什么，共享了什么，没有分享什么以及离开页面后的用户行为。基于对这些数据的分析，Facebook然后将目标广告发送给消费者。使用大数据，组织可以利用各种各样的公共和开放数据集。

大数据值得推广吗？

CA Technologies委托进行的一项全球研究的结果表明，大数据的好处显然超过了实施大数据的障碍。计划并已经实施大数据项目的组织比例为84％。组织经理们将大客户项目中60％的客户体验改善，54％的更多客户获取以及41％的竞争对手竞争作为大数据项目中最重要的因素。

这项研究还表明，大数据公司的收入明显增长了88％，而其竞争地位的提高则提高了92％，提供新产品和服务的能力提高了94％，而公司的收入增长了90％更有针对性的营销活动。

公司成功实施大数据技术的任何例子？

hiQ：是一家专门从事“人员分析”的公司。该公司通过收集公共数据以及企业内部数据来工作，并创建可预测和有用的模型。他们还给出了数学算法，为用户提供了更强大的见解。他们的报告工具非常灵活，可以为高级管理人员以及直线经理的工作提供见解。
SumAll：SumAll是该领域的一家受欢迎的公司，是一家纽约创业公司，它使用42个不同的平台来帮助企业借助一张图表来优化其社交媒体活动。
Splunk：最初是一种日志分析工具，Splunk与Tableau Software合作使用他们的视觉分析软件，并将其转变为今天的样子。Splunk是机器数据分析业务，使您可以使用工具密切关注端到端事务。用户还可以收集有关客户体验的重要数据并跟踪实时趋势，或者对社交媒体活动进行情感分析。
Alteryx：这是一家美国软件公司。他们提供的软件将来自多个来源的结构化和非结构化数据进行组合，并将其存储在一个数据库中。该数据用于执行空间，预测和统计分析任务。然后将结果与用户共享。

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