許多企業并沒有意識到大數據服務的潛在好處。盡管大肆宣傳，要么沒有意識到自己存在大數據問題，要么不這么認為。當數據量、種類和速度突然增長，并且企業當前的數據庫和應用無法再處理負載時，大數據技術通常十分有用。

如果處理不當，大數據問題可能會增加開支，并對生產力和競爭力產生負面影響。另一方面，強大的大數據戰略可以通過將勞動密集型的現有工作負載轉換為大數據技術，并引入新的應用來利用尚未開發的潛力，從而幫助組織降低成本，并提高運營效率。

大數據即服務(BDaaS)：什么是大數據服務?

大數據即服務由云提供商提供數據平臺和工具，幫助企業處理、管理和分析海量數據集，以產生可用于增強業務運營并獲得競爭優勢的見解。

大數據即服務(BDaaS)旨在通過利用外部提供商的數據管理系統和IT專業知識來釋放組織資源，而不是部署本地系統，并雇用內部員工來執行這些功能。

許多企業生成大量結構化、非結構化和半結構化數據。大數據即服務可以作為由云提供商托管和管理的托管服務合同提供，也可以作為在云中運行的專用硬件和軟件提供。

什么是大數據?

大數據是指由于數據數量、速度和種類不斷增長而導致傳統數據庫無法解決的數據管理問題。

定義大數據的方法有多種，但大多數都包含所謂大數據“三個V”的思想：

• 數據量：數據量在TB到PB之間變化。
• 多樣性：多樣性包括來自許多不同來源和格式的信息，如網絡日志、社交媒體互動、電子商務和在線交易、金融交易等。
• 速度：從收集數據到用戶獲得可行的見解，企業的要求越來越高。因此，必須在相對較短的時間內(從每日到實時)收集、保存、處理和評估數據。

大數據處理的演變

大數據生態系統建設進展迅速。如今，各種分析方法服務于各種組織活動。

用戶可以回答“發生了什么以及為什么?”的問題借助描述性分析。帶有記分卡和儀表板的傳統查詢和報告設置就是一些示例。

用戶可以借助預測分析評估功能中特定事件的可能性。例如預警系統、欺詐檢測、預防性維護和預測。

規范性分析為用戶提供特定(規范性)建議。其回答這個問題：如果出現“x”，該怎么辦?

大數據即服務示例

數字時代最重要的發展之一是“大數據”技術。強大的分析功能可以揭示隱藏在海量數據集中的模式和聯系，為幾乎所有企業的規劃和決策提供信息。

過去十年中，大數據的使用量大幅增加，幾乎影響到我們生活方式、購買模式和日常消費者決策的方方面面。

以下是一些每天影響人類的大數據應用實例：

運輸

我們大多數人依賴的GPS智能手機應用在最短的時間內從一個地方移動到另一個地方，這些應用都是由大數據提供支持的。政府機構和衛星照片是GPS數據的兩個提供者。

對于跨大西洋旅行，一架飛機可以產生1,000 TB或更多的數據。所有這些數據均由航空分析系統獲取，然后分析燃油效率、乘客和貨物重量以及天氣模式，以最大限度地提高安全性和能源利用。

大數據通過以下方式使運輸變得更輕松、更高效：

• 擁堵管理和交通控制：借助大數據分析，高德地圖現在可以提供前往任何位置最不擁堵的路線。
• 路線規劃：為了實現最大效率的規劃，可以根據用戶需求、燃料消耗和其他要素來比較不同的路線。
• 交通安全：為了識別事故多發地點，采用實時處理和預測分析。

廣告與營銷

廣告始終關注特定的客戶群體。過去，營銷人員使用焦點小組、調查結果、電視和廣播偏好以及其他方法來嘗試和預測消費者對廣告的反應。這些技術充其量只是有根據的猜測。

為了了解人們實際點擊、搜索和“喜歡”的內容，廣告商如今購買或收集大量數據。利用瀏覽量和點擊率等精確衡量標準，還可以評估營銷活動的有效性。

例如，亞馬遜收集了有關數百萬客戶的購買、運輸方式和支付偏好的大量信息。然后，向狹窄的細分市場和子群體提供高度針對性的廣告投放。

銀行和金融服務

大數據和分析在金融領域的應用產生了巨大的影響：

• 欺詐檢測：銀行跟蹤客戶的消費習慣和其他活動，以發現可能表明欺詐交易的異常行為和異常情況。
• 風險管理：借助大數據分析，銀行可以跟蹤和報告操作流程、KPI和人員活動。
• 客戶關系優化：為了更好地了解如何將潛在客戶轉變為客戶并鼓勵更多地使用不同的金融產品，金融機構研究網站使用情況和交易數據中的數據。
• 個性化營銷：銀行利用大數據建立每個客戶的生活方式、品味和目標的詳細檔案，然后將其應用于微觀目標營銷活動。

政府

政府組織收集大量數據，但其中許多組織，尤其是地方一級，并未使用尖端技術數據挖掘，以及充分利用其分析工具。

社會保障管理局和國稅局是利用數據分析來發現虛假殘疾索賠和逃稅的組織的例子。美國聯邦調查局(FBI)和美國證券交易委員會(SEC)使用大數據技術監控市場，以發現非法商業行為。聯邦住房管理局多年來一直使用大數據分析來預測抵押貸款違約和還款率。

媒體和娛樂

娛樂行業使用大數據來分析消費者反饋、預測觀眾興趣和偏好、管理節目安排并確定廣告投放目標。

兩個最著名的例子是Spotify和Amazon Prime，它們都使用大數據分析為訂閱者提供定制的節目推薦。

氣象

全球分布的天氣傳感器和衛星收集大量數據來監測環境。

氣象學家利用大數據來：

• 分析災害趨勢。
• 進行天氣預報。
• 認識全球變暖的影響。
• 確定世界上可以獲得飲用水的地點。
• 盡早通知風暴和海嘯等迫在眉睫的緊急情況。

衛生保健

大數據正在穩步但顯著地改變龐大的醫療保健行業。使用可穿戴技術和傳感器數據實時更新患者的電子健康記錄。

目前，提供商和實踐組織將大數據用于多種目的，例如：

• 預測流行病的爆發
• 早期癥狀識別，避免可預防的疾病
• 數字健康記錄
• 實時通知
• 增加患者參與
• 預測和避免重大疾病的發展
• 戰略性計劃
• 研究速度加快
• 遠程醫療
• 改進的醫學圖像分析

網絡安全

大數據可能會增加企業遭受網絡攻擊的危險，但機器學習分析可以使用相同的數據存儲來阻止和打擊在線犯罪。對歷史數據的分析可以產生情報來構建更有效的威脅控制。

此外，當模式和序列偏離常態時，機器學習可以向企業發出警報，因此可以針對勒索軟件攻擊、有害的內部程序和未經授權的訪問嘗試等風險采取有效的對策。

在企業發生入侵或數據盜竊后，攻擊后分析可以揭示所使用的技術。然后，機器學習可用于創建防御措施，以阻止未來此類嘗試。

教育

大數據正在受到管理者、學者和其他利益相關者的歡迎，以幫助改進課程、吸引頂尖人才并增強學生體驗。

示例包括：

• 定制課程：大數據可以根據特定學生的需求定制學術課程，經常將在線學習與傳統的現場課程和獨立學習結合起來。
• 降低輟學率：預測分析為教育機構提供有關學生表現的信息、有關建議學習課程的反饋以及有關畢業生在勞動力市場表現的建議。
• 提高學生成績：通過檢查學生的個人“數據軌跡”，可以更好地了解學生的學習偏好和習慣，然后將其應用于設計一個促進學生學習的環境學習。
• 有針對性的國際招聘：借助大數據分析，機構可以更準確地預測申請人的成功機會。另一方面，還可以幫助海外學生找到最有可能接受其并最能實現其學術目標的大學。

總結

大數據是一個在商業和技術領域廣泛使用的術語。簡而言之，這是從各種來源獲取極大量復雜數據，并對其進行分析以發現模式、趨勢、問題并提供獲得有用見解的機會的過程。

大數據即服務(BDaaS)旨在通過利用外部提供商的數據管理系統和IT專業知識來釋放組織資源，而不是部署本地系統和雇用內部員工。許多企業生成大量結構化、非結構化和半結構化數據。

目前最令人著迷和最令人滿意的大數據項目提供的見解基于當前正在發生的事情，而不僅僅是上周發生的事情，允許立即采取行動，而不僅僅是從過去學習。