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什么是大数据?

“大数据”是指可供组织使用的大量数据,因为这些数据既庞大又复杂,所以很多商业智能工具都无法轻松管理或分析。

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。

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大数据概览

大数据包括 PB 级(超过 100 万 GB)和 EB 级(超过 10 亿 GB)数据,与个人设备所常用的 GB 级数据不同。

随着大数据的出现,能够存储和管理数据的计算模型也出现了。集中式或分布式计算系统提供对大数据的访问权限。集中式计算意味着数据会存储在中央计算机上,并由 BigQuery 等计算平台处理。

分布式计算意味着通过网络通信的不同计算机可以存储和处理大数据。Hadoop 等软件框架可以存储数据,并运行应用来处理数据。

与从分布式系统中提取大数据进行分析相比,使用集中式计算以及就地分析大数据更具优势。当大数据都集中在一个地方并由一个平台进行分析时,贵公司中的所有用户都可以访问数据洞见,并将其集成到日常工作流中。

大数据特征

大数据与典型数据资源不同,因为它具有数量繁多的复杂性,需要高级商业智能工具进行处理和分析。定义大数据的特性是数量、种类、速度和变化性。这些大数据特性通常称为 4v。

大数据的关键特征是其规模,即可供企业从各种设备和来源中收集数据的数量。

多样性

多样性是指数据的格式,例如电子邮件、音频文件、视频、传感器数据等。大数据多样性的分类包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

速度

大数据速度是指获取、处理和访问大型数据集的速度。

可变性

大数据可变性意味着数据的含义不断变化。因此,在分析大数据之前,必须正确理解数据集的上下文和含义。

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大数据为何如此重要?

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。

了解到的这些信息有助于做出具有影响力的决策。

大数据示例

企业管理的各种大容量、高速大数据是非常重要的资产,可以推动制定更出色的决策,进而提升业务成果。通过有效的数据分析来利用大数据可以带来许多竞争优势。大数据的应用包括:

零售业的大数据超个性化

大数据洞见有助于零售企业更好地了解客户的偏好和行为。了解这一点后,零售商可以对营销计划和购物体验进行高度个性化设计,从而重新定义客户体验。

使用大数据简化财务流程

大数据应用可以帮助公司充分利用其财务数据,通过将时间和流程转化为富有实用价值的分析洞见来提高运营效率。这种转化可最大限度地减少瓶颈,并让公司腾出更多时间来寻找新的收入机会。

使用大数据进行大规模扩张

大数据中隐藏着一些数据洞见。这些数据洞见可帮助公司提升成效、增强竞争力,并有效调整业务模式,从而成功开拓新市场。