什么是大數據分析?

大數據分析描述了在大量原始數據中發現趨勢、模式和相關性的過程，以幫助做出基于數據的決策。這些過程使用熟悉的統計分析技術，并在更新的工具的幫助下將它們應用于更廣泛的數據集。自 2000 年代初以來，大數據一直是一個流行詞，當時軟件和硬件功能使組織能夠處理大量非結構化數據。隨著數據的爆炸式增長，Hadoop、Spark 和 NoSQL 數據庫等早期創新項目被創建用于存儲和處理大數據。隨著數據工程師尋找方法來集成由傳感器、網絡、交易、智能設備、Web 使用等創建的大量復雜信息，該領域不斷發展。

大數據分析的工作原理

1. 收集數據

每個組織的數據收集看起來都不同。借助當今的技術，組織可以從各種來源收集結構化和非結構化數據，從云存儲到移動應用程序，再到物聯網傳感器等。一些數據將存儲在數據倉庫中，商業智能工具和解決方案可以輕松訪問它。對于倉庫來說過于多樣化或復雜的原始或非結構化數據可能會被分配元數據并存儲在數據湖中。

2. 過程數據

收集和存儲數據后，必須對其進行適當的組織，以獲得有關分析查詢的準確結果，尤其是當數據很大且非結構化時。可用數據呈指數級增長，這使得數據處理成為組織面臨的挑戰。一種處理選項是批處理，它隨時間推移查看大型數據塊。當收集和分析數據之間的周轉時間較長時，批處理非常有用。流處理一次查看小批量數據，縮短了收集和分析之間的延遲時間，從而更快地做出決策。流處理更復雜，通常更昂貴。

3. 清理數據

無論數據大小，都需要進行清理，以提高數據質量并獲得更強的結果;所有數據的格式必須正確，任何重復或不相關的數據都必須被消除或考慮在內。臟數據可能會模糊和誤導，從而產生有缺陷的見解。

4. 分析數據

讓大數據進入可用狀態需要時間。一旦準備就緒，高級分析流程就可以將大數據轉化為大洞察。其中一些大數據分析方法包括：

• 數據挖掘對大型數據集進行排序，通過識別異常和創建數據集群來識別模式和關系。
• 預測分析使用組織的歷史數據對未來進行預測，識別即將到來的風險和機遇。
• 深度學習通過使用人工智能和機器學習來模仿人類的學習模式，對算法進行分層，并在最復雜和最抽象的數據中查找模式。