什么是大数据？

数据可能是公司最有价值的资产。使用大数据挖掘数据洞见可帮助您了解影响业务的领域 - 从市场状况和客户购买行为到业务流程。

以下是一些可帮助各行各业的组织实现转型的大数据示例：

• 跟踪消费者行为和购物习惯，为各个客户提供高度个性化的零售产品推荐
• 监控付款模式并根据历史客户活动对其进行分析，以实时检测欺诈
• 将订单运输历程中每个阶段的数据和信息与超本地化流量数据分析相结合，帮助车队运营者优化最后一公里配送
• 使用自然语言处理等依托 AI 技术的技术来分析非结构化医学数据（例如研究报告、临床记录和实验室结果），以获取新的分析洞见，从而改善治疗方式开发并改善患者护理效果
• 使用来自摄像头和传感器的图片数据以及 GPS 数据，检测城市中的路面坑洼并改善城市的道路维护情况
• 分析卫星图像和地理空间数据集的公共数据集，以直观呈现、监控、衡量和预测供应链运营的社会和环境影响

以上只是组织利用大数据提高数据驱动力的几种方式，以便更好地适应客户和周围世界的需求和期望。

大数据的定义可能略有不同，但总是从数量、速度和多样性方面进行描述。这些大数据特征通常被称为“大数据的三大方面”。2001 年，Gartner 首次提出了这三大方面。

除了这三个原始方面之外，在利用大数据的力量方面经常提到的另外三个方面是准确性、可变性和价值。  

• 真实性：大数据可能杂乱不堪且容易出错，这使得数据的质量和准确性很难控制。大型数据集可能会难以使用且令人困惑，而较小的数据集可能呈现不完整的信息。数据的真实性越高，可信度就越高。
• 可变性：所收集数据的含义在不断变化，这可能会导致不一致。这些变化不仅包括情境和解释方面的变化，还包括基于公司希望捕获和分析的信息的数据收集方法。

• 价值： 决定您收集的数据的业务价值至关重要。大数据必须包含正确的数据，然后经过有效分析，才能产生有助于推动决策的数据洞见。

大数据的中心概念是，对任何事物的了解越透彻，就越能有效地获得数据洞见，从而做出更明智的决策、发掘增长机会并改进业务模式。

要让大数据发挥效用，需要采取以下三项主要措施：

• 集成 ：大数据会从许多来源收集 TB 级（有时甚至是 PB 级）的原始数据，必须接收、处理这些数据，并将其转换为企业用户和分析师开始分析所需的格式。

• 管理 ：大数据需要大容量存储空间，无论是在云端、本地，还是两者兼有。您还必须以所需的任何形式存储数据。还需要对其进行实时处理并实时提供。越来越多的公司转向云解决方案，以充分利用无限的计算能力和可伸缩性。  
• 分析 ：最后一步是分析大数据并据此采取行动，否则，这项投资是不值得的。除了探索数据本身之外，以每个人都能理解的方式在整个企业中交流和分享数据洞见也至关重要。这包括使用工具创建数据可视化图表，例如图表、图形和信息中心。

虽然大数据具有诸多优势，但也存在一些挑战，组织在收集、管理如此庞大的数据并采取行动时必须准备好应对一些挑战。

最常见的大数据挑战包括：

• 缺乏数据人才和技能。数据科学家、数据分析师和数据工程师都处于短缺状态，他们是 IT 行业中最受追捧（且薪资高的）专业人士。缺乏大数据技能和使用高级数据工具的经验，是实现大数据环境价值的主要障碍之一。

• 数据增长速度。本质上，大数据总是在快速变化和增加。如果没有可满足处理、存储、网络和安全需求的坚实基础设施，管理起来可能会变得极其困难。

• 数据质量存在问题。数据质量会直接影响决策、数据分析和规划策略的质量。原始数据杂乱无章，难以管理。大数据并不能保证结果，除非数据准确、相关且组织结构合理，可进行分析。这可能会拖慢报告速度，但如果不解决，最终可能会得出误导性的结果和毫无价值的数据洞见。

• 违规情况。大数据包含大量敏感数据和信息，这使得持续确保数据处理和存储符合数据隐私权和监管要求（例如数据本地化和数据驻留法律）是一项棘手的任务。

• 集成复杂性。大多数公司会处理组织中分散在不同系统和应用中的数据。如果您希望从大数据中获得任何价值，那么整合不同的数据源并使企业用户可以访问数据是一项复杂的工作，但至关重要。

• 安全考量。大数据包含有价值的业务和客户信息，使得大数据存储区成为攻击者的高价值目标。由于这些数据集多种多样且复杂，实施全面的策略和政策来保护它们可能更加困难。

一些组织对全力使用大数据仍保持谨慎，因为成功利用大数据需要大量的时间、精力和投入。特别是，企业很难重新制定既定流程并促进将数据置于每个决策核心所需的文化变革。  

但是，成为数据驱动型企业是值得的。近期研究表明：

• 在根据数据做出决策的公司中，58% 的公司比那些并未这样做的公司更有可能超越收入目标
• 拥有以数据洞见为导向的高级业务能力的组织实现年同比增长的可能性是原来的 2.8 倍
• 数据驱动型组织每年平均可实现 30%以上的增长

立即采取行动并在实施大数据方面取得重大进展的企业将成为赢家。

要制定可靠的数据策略，首先要了解您希望实现的目标、确定具体应用场景，以及您目前可以使用的数据。您还需要评估可能需要哪些其他数据来实现您的业务目标，以及为实现这些目标需要哪些新的系统或工具。

与传统数据管理解决方案不同，大数据技术和工具旨在帮助您处理大型、复杂的数据集，并从中提取价值。大数据工具有助于应对所收集的数据量、数据提供给组织进行分析的速度，以及数据的复杂性或多样性。

例如，数据湖以原生格式、任意规模注入、处理和存储结构化、非结构化和半结构化数据。数据湖是运行不同类型的智能分析（包括可视化、实时分析和机器学习）的基础。

请务必注意，对于大数据而言，没有放之四海而皆准的策略。适合一家公司的方案不一定能满足贵组织的具体需求。

关于如何打造制胜大数据的方法，我们的 Google Cloud 客户传授了以下四个关键概念：