什么是大数据分析？

大数据分析可以从大量原始数据中发现趋势、模式和相关性，帮助分析人员做出基于数据的决策。这一过程使组织能够利用从各种来源（包括物联网 (IoT) 传感器、社交媒体、金融交易和智能设备）产生的指数级增长的数据，通过先进的分析技术获得可操作的情报。

在 21 世纪初，软件和硬件功能的进步使组织能够收集和处理大量非结构化数据。随着有用数据的爆炸式增长，开源社区开发了大数据框架来存储和处理这些数据。这些框架用于在计算机网络上分布式存储和处理大型数据集。与其他工具和库一起，大数据框架还可用于：

• 结合人工智能 (AI) 和统计算法的预测模型
• 通过统计分析深入探究数据并发现隐藏的模式
• 进行假设分析，模拟不同情景，深入了解潜在结果
• 处理各种数据集，包括来自不同来源的结构化、半结构化和非结构化数据。

四种主要的数据分析方法 - 描述性、诊断性、预测性和规范性 - 用于发掘组织数据中的见解和模式。这些方法有助于更深入地了解市场趋势、客户偏好和其他重要的业务指标。

大数据分析和传统数据分析之间的主要区别在于所处理的数据类型和用于分析数据的工具。传统分析处理结构化数据，通常存储在关系数据库中。这种类型的数据库有助于确保数据井井有条，易于计算机理解。传统的数据分析依赖于结构化查询语言 (SQL) 等统计方法和工具来查询数据库。

大数据分析涉及各种格式的大量数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。这些数据的复杂性需要更复杂的分析技术。大数据分析采用机器学习和数据挖掘等高级技术从复杂的数据集中提取信息。通常需要 Hadoop 等分布式处理系统来管理大量数据。

这就是在大数据中发挥作用的四种数据分析方法：

以下维度强调了大数据分析中固有的核心挑战和机遇。

如今，社交媒体订阅源、IoT 设备、交易记录等数据生成的海量数据构成了重大挑战。传统的数据存储和处理解决方案通常不足以有效地处理这种规模。大数据技术和基于云的存储解决方案使组织能够经济高效地存储和管理这些庞大的数据集，从而保护宝贵的数据不因存储限制而被丢弃。

从实时社交媒体更新到高频股票交易记录，数据正在以前所未有的速度产生。数据流入组织的速度要求强大的处理能力，以便近乎实时地采集、处理和提供准确的分析。数据流处理框架和内存数据处理旨在处理这些快速数据流，并在供需之间实现平衡。

当今的数据有多种格式，从传统数据库中的结构化数据和数字数据，到社交媒体和视频监控等不同来源的非结构化文本、视频和图像。这种多样性需要灵活的数据管理系统来处理和整合不同类型的数据，以进行全面的分析。NoSQL 数据库、数据湖和读时模式技术提供了必要的灵活性来适应大数据的多样性。

数据的可靠性和准确性至关重要，因为基于不准确或不完整的数据做出的决策可能会导致负面结果。真实性是指数据的可信度，包括数据质量、噪音和异常检测问题。数据清理、验证和确认的技术和工具对于确保大数据的完整性至关重要，使组织能够根据可靠的信息做出更好的决策。

大数据分析旨在提取可操作的洞察力，从而提供有形的价值。这涉及将海量数据集转化为有意义的信息，以支持战略决策、发现新机会和推动创新息。高级分析、机器学习和 AI 是释放大数据价值以及将原始数据转化为战略资产的关键。

数据专业人员、分析人员、科学家和统计学家可以在湖仓一体中准备和处理数据，湖仓一体兼具数据仓库的高性能与数据湖的出色灵活性，能够有效清理数据并确保数据质量。要将原始数据转化为有价值的洞察分析，需要经历几个关键阶段：

• 收集数据：第一步涉及收集数据，可以是来自云、移动应用程序和 IoT 传感器等大量来源的结构化和非结构化形式的混合。在此步骤中，组织调整其数据收集策略并将来自不同来源的数据集成到数据湖等中央存储库中，数据湖可以自动分配元数据以实现更好的可管理性和可访问性。

• 处理数据：收集数据后，必须对数据进行系统地组织、提取、转换，然后加载到存储系统中，以确保准确的分析结果。处理涉及将原始数据转换为可用于分析的格式，这可能涉及汇总来自不同来源的数据、转换数据类型或将数据组织为结构格式。鉴于可用数据的指数级增长，这个阶段可能具有挑战性。批处理（处理长时间内的大量数据）和流处理（处理较小的实时数据批次）的处理策略可能不尽相同。

• 清理数据：无论数据大小，都必须清理数据以确保质量和相关性。清理数据包括正确格式化、删除重复项和删除无关条目。干净的数据可防止输出损坏，保障其可靠性和准确性。

• 分析数据：采用数据挖掘、预测性分析、机器学习、深度学习等高级分析技术，高效筛选经过处理和清理的数据。这些方法使用户能够发现数据中蕴含的规律、关联关系及趋势，从而为明智决策提供坚实基础。

在分析的范畴下，可能有许多技术在发挥作用，包括数据挖掘（用于识别大型数据集中的模式和关系）、预测性分析（预测未来趋势和机会）以及深度学习（模仿人类的学习模式以发现更多抽象的想法）。

深度学习使用多层人工神经网络来模拟数据中的复杂模式。与传统的机器学习算法不同，深度学习通过图像、声音和文本进行学习，无需人工帮助。对于大数据分析来说，这种强大的功能意味着数据的数量和复杂性不是问题。

自然语言处理 (NLP) 模型让机器能够理解、解释和生成人类语言。在大数据分析中，NLP 模型可从组织内外生成的大量非结构化文本数据中提取宝贵洞察。

结构化数据是指高度组织化的信息，易于搜索，通常存储在关系数据库或电子表格中。它遵循严格的模式，这意味着每个数据元素都有明确的定义，并且可以在记录或文件内的固定字段中访问。结构化数据的示例包括：

• 客户关系管理 (CRM) 系统中的客户名称和地址
• 财务记录中的交易数据，如销售数字和账户余额
• 人力资源数据库中的员工数据，包括职称和工资

结构化数据的主要优势在于，易于录入、搜索和分析，通常可使用诸如 SQL 之类的简单数据库来进行查询。但是，大数据的快速扩张意味着，结构化数据在可用总数据中所占的比例相对较小。

非结构化数据缺乏预定义的数据模型，这使得其收集、处理和分析更加困难。它包含了当今生成的大部分数据，并包括以下格式：

• 来自文档、电子邮件和社交媒体帖子的文本内容
• 多媒体内容，包括图像、音频文件和视频
• 来自物联网设备的数据，其中可能包括传感器数据、日志文件和时间序列数据的组合

非结构化数据的主要挑战是其复杂性和缺乏统一性，需要更复杂的索引、搜索和分析方法。NLP、机器学习和高级分析平台通常用于从非结构化数据中提取有意义的见解。

半结构化数据介于结构化数据与非结构化数据之间。虽然半结构化数据不存在于关系数据库中，但它仍使用标签或其他标记来分离语义元素，并在数据内部强制应用记录和字段的层次结构。例如：

• JSON（JavaScript 对象表示法）和 XML（可扩展标记语言）文件，通常用于 Web 数据交换
• 电子邮件，其中数据具有标准化格式（例如标题、主题、正文），但每个部分中的内容是非结构化的
• NoSQL 数据库，可以比传统关系数据库更高效地存储和管理半结构化数据，

半结构化数据比结构化数据更灵活，但比非结构化数据更易于分析，可提供一种平衡，这在网络应用和数据集成任务中特别有用。

如果想要利用大量数据，企业可能会面临多个方面的挑战，包括确保数据质量和完整性、整合多个不同数据源、保护数据隐私和安全、寻找合适人才来分析和解释数据等。下面是企业在成功实施大数据分析后所能获得的若干好处：

大数据分析的一个突出优势便是能够提供实时情报。企业可以分析从多个来源以各种格式生成的海量数据。如果能够获得实时洞察，企业将可以快速做出决策、即时适应市场变化、识别新机遇并及时采取行动。

通过大数据分析，企业可以发现以前隐藏的趋势、模式和相关性。更深入的了解可为领导者和决策者提供有效制定战略所需的信息，从而增强供应链管理、电子商务、运营和整体战略方向方面的业务决策。

大数据分析通过确定业务流程效率和优化来节省成本。组织可以通过分析大型数据集、简化操作和提高生产力来查明浪费的支出。此外，预测性分析可以预测未来趋势，使公司能够更有效地分配资源，避免代价高昂的失误。

了解客户的需求、行为和情绪对于成功参与至关重要，而大数据分析提供了实现这种了解的工具。公司通过分析客户数据，深入了解消费者的偏好，并定制营销策略。

大数据分析通过提供实时识别、评估和应对威胁的工具，增强组织管理风险的能力。预测性分析可以在潜在危险发生之前预见危险，从而使公司能够制定先发制人的战略。

随着各行各业的组织寻求利用数据来推动决策、提高运营效率和增强客户体验，对大数据分析方面的熟练专业人员的需求激增。以下是一些利用大数据分析的重要职业道路：

数据科学家分析复杂的数字数据，帮助企业做出决策。他们利用数据科学培训和先进的分析技术，包括机器学习和预测建模，发掘数据中隐藏的洞察分析。

数据分析师将数据转化为信息，将信息转化为洞察力。他们使用统计方法从数据集中分析和提取有意义的趋势，通常是为了为业务策略和决策提供信息。

数据工程师负责准备、处理和管理大数据基础设施和工具。还在组织内开发、维护、测试和评估数据解决方案，经常处理大量数据集来协助分析项目。

机器学习工程师专注于设计和实施机器学习应用。他们开发复杂的算法，可以从数据中学习并进行预测。

商业智能 (BI) 分析师通过分析数据得出切实可行的洞察，帮助企业做出数据驱动的明智决策。他们通常使用 BI 工具将数据转换为易于理解的报告和可视化图表，以供业务利益相关者查看。

这些专家专注于数据的可视化表示。他们创建数据可视化，通过将数据置于可视化环境中来帮助最终用户了解数据的重要性。

数据构架师设计、创建、部署和管理组织的数据架构。他们定义不同数据实体和 IT 系统如何存储、使用、集成和管理数据。