什么是大数据？ 为什么大数据分析很重要？

几个世纪以来，数据一直在我们的生活中发挥着重要作用。 也就是说，我们每天都会创建 2.5 万亿字节的数据。 这意味着世界上 90% 的数据都是在过去两年中创建的。 而这个庞大到无法使用传统方法分析的庞大数据集被称为大数据。 为了检查这种结构化和非结构化数据，使用了大数据分析技术。

在本文中，我们将讨论什么是海量数据、什么是大数据分析以及它为何如此重要。

什么是大数据？

• 是产品吗？
• 它是一套工具吗？
• 它是只供大企业使用的数据集吗？
• 大企业如何处理大数据存储库？
• 这个数据的大小是多少？
• 什么是大数据分析？
• 大数据和Hadoop有什么区别？

当我们寻找什么是大数据的答案时，会想到这些和其他几个问题？ 好的，最后一个问题可能不是您要问的，但其他问题是可能的。

因此，在这里我们将定义它是什么，它的目的或价值是什么，以及我们为什么使用如此大量的数据。

今天的企业正在寻找新的、更好的方法来保持竞争力、盈利并为未来做好准备，据行业专家称，大数据分析提供了学习新想法、提取新见解和保持领先地位的方法。

大数据是指大量的结构化和非结构化数据，它们每天都在压倒企业。 但重要的不是数据的大小，重要的是如何使用和处理数据。 可以使用大数据分析对其进行分析，从而为企业做出更好的战略决策。

根据 Gartner 的说法：

大数据是大容量、高速和多样化的信息资产，需要具有成本效益的创新形式的信息处理，以增强洞察力和决策能力。

大数据的重要性

了解一件事的最好方法是了解它的历史。

数据已经存在多年； 但这一概念在 2000 年代初获得了动力，从那时起，企业开始收集信息，运行大数据分析以发现细节以供将来使用。 因此，使组织能够快速工作并保持敏捷。

当时 Doug Laney 将这些数据定义为三个 V（数量、速度和多样性）：

卷：是从千兆字节移动到太字节甚至更多的数据量。

速度：数据处理的速度就是速度。

多样性：数据有不同的类型，从结构化到非结构化。 结构化数据通常是数字而非结构化的——文本、文档、电子邮件、视频、音频、金融交易等。

在这三个 V 让理解大数据变得容易的地方，他们甚至清楚地表明，使用传统框架处理如此大量的数据并不容易。 这是 Hadoop 诞生的时候，某些问题如：

• 什么是 Hadoop？
• Hadoop 是大数据的另一个名称吗？
• Hadoop 与大数据有什么不同？

所有这些都应运而生。

所以，让我们开始回答他们。

大数据和Hadoop

以餐厅类比为例，了解大数据与Hadoop的关系

Tom 最近与一位厨师开了一家餐厅，他每天收到 2 个订单，他可以轻松处理这些订单，就像 RDBMS 一样。 但随着时间的推移，Tom 开始考虑扩大业务并因此吸引更多客户，他开始接受在线订单。 由于这一变化，他收到订单的速度增加了，现在他开始每小时收到 10 个订单，而不是 2 个。 同样的事情也发生在数据上。 随着智能手机、社交媒体等各种来源的引入，数据增长变得巨大，但由于突然变化，处理大量订单/数据并不容易。 因此，需要一种不同类型的策略来解决这个问题。

意识到这种情况，汤姆开始思考解决方案。 同样，随着技术的进步，数据开始以惊人的速度产生。 为了处理大量的订单，汤姆又雇佣了 4 名厨师。 一切都很顺利，但由于 4 位厨师使用的食品架相同，因此成为瓶颈，因此解决方案效率不高

同样，为了解决庞大数据集的数据问题，安装了多个处理单元，但这也没有效果，因为集中存储单元成为了瓶颈。 这意味着如果集中式单元出现故障，整个系统就会受到损害。 因此，需要为数据和餐厅寻找更好的解决方案。

汤姆提出了一个有效的解决方案，他将厨师分为两个等级，即初级厨师和主厨，并为每个初级厨师分配一个食品架。 比如说这道菜是意大利面酱。 现在，按照汤姆的计划，一名初级厨师准备意大利面，另一名初级厨师准备酱汁。 继续前进，他们将把意大利面和酱汁都交给主厨，主厨将在混合两种配料后准备意大利面酱，最后的订单将被交付。 这个解决方案非常适合 Tom 的餐厅，而大数据则是由 Hadoop 完成的。

Hadoop 是一个开源软件框架，用于在大型商用硬件集群上以分布式方式存储和处理数据。 Hadoop 以分布式方式通过复制存储数据，以提供容错并给出最终结果，而不会遇到瓶颈问题。 现在，您一定已经了解了 Hadoop 如何解决大数据问题，即

• 存储海量数据。
• 以各种格式存储数据：非结构化、半结构化和结构化。
• 数据的处理速度。

那么这是否意味着大数据和 Hadoop 是相同的？

我们不能这么说，因为两者之间存在差异。

大数据和Hadoop有什么区别？

• 大数据只不过是一个代表大量数据的概念，而 Apache Hadoop 用于处理大量数据。
• 它很复杂，有很多含义，而 Apache Hadoop 是一个实现一组目标的程序。
• 如此庞大的数据量是各种记录的集合，具有多种格式，而 Apache Hadoop 处理不同格式的数据。
• Hadoop是一台处理机器，大数据是原材料。

现在我们知道了这些数据是什么，Hadoop 和大数据是如何工作的。 是时候了解公司如何从这些数据中受益了。

公司如何从大数据中受益？

举几个例子来解释这些大数据如何帮助公司获得额外的优势：

可口可乐和大数据

可口可乐是一家无需介绍的公司。 几个世纪以来，这家公司一直是消费品行业的领导者。 其所有产品均分布于全球。 使可口可乐获胜的一件事是数据。 但是怎么做？

可口可乐和大数据：

使用收集到的数据并通过大数据分析对其进行分析，可口可乐能够决定以下因素：

• 选择正确的配料组合来生产果汁产品
• 餐厅、零售等的产品供应
• 社交媒体活动以了解买家行为、忠诚度计划
• 为采购和人力资源流程创建数字服务中心

Netflix 和大数据

为了领先于其他视频流媒体服务，Netflix 不断分析趋势并确保人们在 Netflix 上得到他们想要的东西。 他们在以下位置查找数据：

• 观看次数最多的节目
• 趋势，显示客户消费和等待
• 宣传视觉效果、点击次数、观看时间
• 客户用于观看其节目的设备
• 观众喜欢狂欢观看、部分观看、背靠背观看或完整系列。

对于许多视频流媒体和娱乐公司而言，大数据分析是留住订阅者、确保收入以及根据地理位置了解观众喜欢的内容类型的关键。 这些海量数据不仅赋予了 Netflix 这种能力，甚至还帮助其他视频流媒体服务了解观众想要什么，以及 Netflix 和其他公司如何提供这些服务。

除此之外，还有一些公司存储以下数据，这些数据有助于大数据分析提供准确的结果，例如：

• 保存在 Twitter 服务器上的推文
• 通过 Google 跟踪汽车行程存储的信息
• 地方和全国选举结果
• 接受的治疗和医院的名称
• 使用的信用卡类型，以及在不同地点进行的购买
• 什么，人们何时在 Netflix、Amazon Prime、IPTV 等上观看以及观看时长

嗯，这就是公司了解我们的行为并为我们设计服务的方式。

什么是大数据分析？

研究和检查大数据集以了解模式并获得洞察力的过程称为大数据分析。 它涉及一个算法和数学过程来得出有意义的相关性。 数据分析的重点是根据研究人员的知识得出结论。

大数据分析的重要性

理想情况下，大数据处理从各种来源收集的大量数据的预测/预测。 这有助于企业做出更好的决策。 使用数据的一些领域是机器学习、人工智能、机器人技术、医疗保健、虚拟现实和其他各种领域。 因此，我们需要保持数据整洁有序。

这为组织提供了改变和成长的机会。 这就是为什么大数据分析变得流行并且至关重要的原因。 根据其性质，我们可以将其分为 4 个不同的部分：

除此之外，大数据还在以下这些领域发挥着重要作用：

• 识别新机会
• 组织中的数据利用
• 赚取更高的利润和高效的运营
• 有效的营销
• 更好的客户服务
• 相对于竞争对手的竞争优势

现在，我们知道数据在所有领域都扮演着重要的角色。 是时候了解大数据及其 4 个不同部分的工作原理了。

大数据分析和数据科学

数据分析涉及使用机器学习、数据挖掘、统计等先进技术和工具。 因此，从不同来源和不同大小中提取的数据用于提供分析。

另一方面，数据科学是一个总称，包括处理数据的科学方法。 数据科学结合了数学、数据清理等多个领域来准备和调整大数据。

由于涉及的复杂性，数据科学极具挑战性，但随着全球信息量的空前增长，海量数据的概念也在不断发展。 因此，涉及大数据的数据科学领域是密不可分的。 数据包含结构化、非结构化信息，而数据科学是一种更集中的方法，涉及特定的科学领域。

企业和大数据分析

由于需求的增加，分析数据的工具的使用正在增加，因为它们可以帮助组织找到新的机会并获得新的见解以有效地开展业务。

此外，通过关注客户，公司可以改善运营并赚取更多利润。 Hadoop 等工具有助于降低存储成本。 从而提高业务效率，这反过来又可以节省资金、能源和做出更快的决策。

大数据分析的实时优势

多年来，数据出现了巨大的增长，因此数据使用量在以下行业中有所增加：

• 银行业
• 卫生保健
• 活力
• 技术
• 消费者
• 制造业

总而言之，数据分析已成为当今公司的重要组成部分。

工作机会和大数据分析

数据几乎无处不在，因此迫切需要收集和保存正在生成的任何数据。 这就是为什么大数据分析处于 IT 前沿，并在改进业务和制定决策方面变得至关重要。 擅长分析数据的专业人士获得了大量机会。 因为他们可以弥合帮助企业发展的传统和新业务分析技术之间的差距。

大数据分析的好处

1. 降低成本
2. 更好的决策
3. 新产品和服务
4. 欺诈识别
5. 更好的销售洞察力
6. 了解市场状况
7. 数据准确性
8. 改进定价

大数据分析的工作原理及其关键技术

没有一种技术可以包含大数据，但可以将高级大数据分析应用于数据，以从信息中获得最大价值。

以下是最大的参与者：

机器学习：机器学习，训练机器学习和分析更大、更复杂的数据，以提供更快、更准确的结果。 使用人工智能组织的机器学习子集可以识别有利可图的机会——避免未知风险。

数据管理：随着数据不断进出组织，我们需要知道它是否具有高质量并且可以进行可靠的分析。 一旦数据可靠，就会使用主数据管理程序使组织处于同一页面并分析数据。

数据挖掘：数据挖掘技术有助于分析数据的隐藏模式，以便将其用于进一步分析，以获得复杂业务问题的答案。 使用数据挖掘算法，企业可以做出更好的决策，甚至可以查明问题区域，通过削减成本来增加收入。 数据挖掘也称为数据发现和知识发现。

Hadoop： Hadoop 是一种开源软件，可帮助在计算机服务器上以有组织的方式管理数据处理和数据应用程序的存储。 Hadoop 已成为支持高级大数据分析计划的关键技术，包括机器学习、数据挖掘等。Hadoop 系统可以处理不同形式的结构化和非结构化数据，为轻松收集、处理和分析数据提供了额外的优势。

内存分析：这种商业智能 (BI) 方法用于解决复杂的业务问题。 通过分析 RAM 计算机系统内存中的数据，可以缩短查询响应时间并更快地做出业务决策。 该技术甚至消除了存储数据聚合表或索引数据的开销，从而加快了响应时间。 不仅这种内存分析甚至可以帮助组织运行迭代和交互式大数据分析。

预测分析：预测分析是从现有数据中提取信息以确定和预测未来结果和趋势的方法。 数据挖掘、建模、机器学习、人工智能等技术用于分析当前数据以做出未来预测。 预测分析使组织能够变得积极主动，预见未来，预测结果等。此外，它更进一步并建议采取行动以从预测中受益，并提供有利于其预测和影响的决策。

文本挖掘：文本挖掘也称为文本数据挖掘，是从非结构化文本数据中获取高质量信息的过程。 借助文本挖掘技术，您可以发现以前没有注意到的见解。 文本挖掘使用机器学习，对于数据科学家和其他用户开发大数据平台并帮助分析数据以发现新主题更实用。

大数据分析挑战及其解决方法

每分钟都会产生大量数据，因此存储、管理、利用和分析数据正成为一项具有挑战性的工作。 即使是大型企业也在努力使用数据管理和存储来大量使用数据。 这个问题不能通过简单地存储数据来解决，这是组织需要识别挑战并努力解决它们的原因：

1. 对大数据的理解和接受不当
2. 通过大数据分析获得有意义的见解
3. 数据存储和质量
4. 数据的安全和隐私
5. 实时收集有意义的数据：技能短缺
6. 数据同步
7. 数据的可视化表示
8. 数据管理混乱
9. 构建大数据
10. 从数据中提取信息

大数据的组织优势

大数据对组织数据没有用处，但它甚至为企业带来了许多好处。 前五名分别是：

• 了解市场趋势：利用大数据和大数据分析，企业可以轻松预测市场趋势、预测客户偏好、评估产品有效性、客户偏好，并洞察客户行为。 这些见解反过来有助于了解购买模式、购买模式、偏好等。 这样的预先信息有助于计划和管理事物。
• 了解客户需求：大数据分析可帮助公司了解和规划更好的客户满意度。 从而影响企业的发展。 24*7 支持、投诉解决、一致的反馈收集等。
• 提升企业美誉度：大数据有助于应对虚假谣言，更好地服务客户需求，维护企业形象。 使用大数据分析工具，您可以分析有助于了解客户需求和期望的消极和积极情绪。
• 提倡节省成本的措施：部署大数据的初始成本很高，但回报和有益的见解却比您付出的要多。 大数据可用于更有效地存储数据。
• 使数据可用：大数据中的现代工具可以随时以结构化且易于阅读的格式实时呈现所需的数据部分。

使用大数据的行业：

• 零售与电子商务
• 金融服务
• 电信

结论

有了这个，我们可以得出结论，没有关于什么是大数据的具体定义，但我们仍然会同意大量数据是大数据。 此外，随着时间的推移，大数据分析的重要性正在增加，因为它有助于增强知识并得出有利可图的结论。

如果您热衷于从大数据中受益，那么使用 Hadoop 肯定会有所帮助。 因为它是一种知道如何管理大数据并使其易于理解的方法。