什麼是大數據？ 為什麼大數據分析很重要？

幾個世紀以來，數據一直在我們的生活中發揮著重要作用。 也就是說，我們每天都會創建 2.5 萬億字節的數據。 這意味著世界上 90% 的數據都是在過去兩年中創建的。 而這個龐大到無法使用傳統方法分析的龐大數據集被稱為大數據。 為了檢查這種結構化和非結構化數據，使用了大數據分析技術。

在本文中，我們將討論什麼是海量數據、什麼是大數據分析以及它為何如此重要。

什麼是大數據？

• 是產品嗎？
• 它是一套工具嗎？
• 它是只供大企業使用的數據集嗎？
• 大企業如何處理大數據存儲庫？
• 這個數據的大小是多少？
• 什麼是大數據分析？
• 大數據和Hadoop有什麼區別？

當我們尋找什麼是大數據的答案時，會想到這些和其他幾個問題？ 好的，最後一個問題可能不是您要問的，但其他問題是可能的。

因此，在這裡我們將定義它是什麼，它的目的或價值是什麼，以及我們為什麼使用如此大量的數據。

今天的企業正在尋找新的更好的方法來保持競爭力、盈利並為未來做好準備，據行業專家稱，大數據分析提供了學習新想法、提取新見解和保持領先地位的方法。

大數據是指大量的結構化和非結構化數據，它們每天都在壓倒企業。 但重要的不是數據的大小，重要的是如何使用和處理數據。 可以使用大數據分析對其進行分析，從而為企業做出更好的戰略決策。

根據 Gartner 的說法：

大數據是大容量、高速和多樣化的信息資產，需要具有成本效益的創新形式的信息處理，以增強洞察力和決策能力。

大數據的重要性

了解一件事的最好方法是了解它的歷史。

數據已經存在多年； 但這一概念在 2000 年代初獲得了動力，從那時起，企業開始收集信息，運行大數據分析以發現細節以供將來使用。 因此，使組織能夠快速工作並保持敏捷。

當時 Doug Laney 將這些數據定義為三個 V（數量、速度和多樣性）：

卷：是從千兆字節移動到太字節甚至更多的數據量。

速度：數據處理的速度就是速度。

多樣性：數據有不同的類型，從結構化到非結構化。 結構化數據通常是數字而非結構化的——文本、文檔、電子郵件、視頻、音頻、金融交易等。

在這三個 V 讓理解大數據變得容易的地方，他們甚至清楚地表明，使用傳統框架處理如此大量的數據並不容易。 這是 Hadoop 誕生的時候，某些問題如：

• 什麼是 Hadoop？
• Hadoop 是大數據的另一個名稱嗎？
• Hadoop 與大數據有什麼不同？

所有這些都應運而生。

所以，讓我們開始回答他們。

大數據和Hadoop

以餐廳類比為例，了解大數據與Hadoop的關係

Tom 最近與一位廚師開了一家餐廳，他每天收到 2 個訂單，他可以輕鬆處理這些訂單，就像 RDBMS 一樣。 但隨著時間的推移，Tom 開始考慮擴大業務並因此吸引更多客戶，他開始接受在線訂單。 由於這一變化，他收到訂單的速度增加了，現在他開始每小時收到 10 個訂單，而不是 2 個。 同樣的事情也發生在數據上。 隨著智能手機、社交媒體等各種來源的引入，數據增長變得巨大，但由於突然變化，處理大量訂單/數據並不容易。 因此，需要一種不同類型的策略來解決這個問題。

意識到這種情況，湯姆開始思考解決方案。 同樣，隨著技術的進步，數據開始以驚人的速度產生。 為了處理大量的訂單，湯姆又僱傭了 4 名廚師。 一切都很順利，但由於 4 位廚師使用的食品架相同，因此成為瓶頸，因此解決方案效率不高

同樣，為了解決龐大數據集的數據問題，安裝了多個處理單元，但這也沒有效果，因為集中存儲單元成為了瓶頸。 這意味著如果集中式單元出現故障，整個系統就會受到損害。 因此，需要為數據和餐廳尋找更好的解決方案。

湯姆提出了一個有效的解決方案，他將廚師分為兩個等級，即初級廚師和主廚，並為每個初級廚師分配一個食品架。 比如說這道菜是意大利麵醬。 現在，按照湯姆的計劃，一名初級廚師準備意大利面，另一名初級廚師準備醬汁。 繼續前進，他們將把意大利面和醬汁都交給主廚，主廚將在混合兩種配料後準備意大利麵醬，最後的訂單將被交付。 這個解決方案非常適合 Tom 的餐廳，而大數據則是由 Hadoop 完成的。

Hadoop 是一個開源軟件框架，用於在大型商用硬件集群上以分佈式方式存儲和處理數據。 Hadoop 以分佈式方式通過複製存儲數據，以提供容錯並給出最終結果，而不會遇到瓶頸問題。 現在，您一定已經了解了 Hadoop 如何解決大數據問題，即

• 存儲海量數據。
• 以各種格式存儲數據：非結構化、半結構化和結構化。
• 數據的處理速度。

那麼這是否意味著大數據和 Hadoop 是相同的？

我們不能這麼說，因為兩者之間存在差異。

大數據和Hadoop有什麼區別？

• 大數據只不過是一個代表大量數據的概念，而 Apache Hadoop 用於處理大量數據。
• 它很複雜，有很多含義，而 Apache Hadoop 是一個實現一組目標的程序。
• 如此龐大的數據量是各種記錄的集合，具有多種格式，而 Apache Hadoop 處理不同格式的數據。
• Hadoop是一台處理機器，大數據是原材料。

現在我們知道了這些數據是什麼，Hadoop 和大數據是如何工作的。 是時候了解公司如何從這些數據中受益了。

公司如何從大數據中受益？

舉幾個例子來解釋這些大數據如何幫助公司獲得額外的優勢：

可口可樂和大數據

可口可樂是一家無需介紹的公司。 幾個世紀以來，這家公司一直是消費品行業的領導者。 其所有產品均分佈於全球。 使可口可樂獲勝的一件事是數據。 但是怎麼做？

可口可樂和大數據：

使用收集到的數據並通過大數據分析對其進行分析，可口可樂能夠決定以下因素：

• 選擇正確的配料組合來生產果汁產品
• 餐廳、零售等的產品供應
• 社交媒體活動以了解買家行為、忠誠度計劃
• 為採購和人力資源流程創建數字服務中心

Netflix 和大數據

為了領先於其他視頻流媒體服務，Netflix 不斷分析趨勢並確保人們在 Netflix 上得到他們想要的東西。 他們在以下位置查找數據：

• 觀看次數最多的節目
• 趨勢，顯示客戶消費和等待
• 宣傳視覺效果、點擊次數、觀看時間
• 客戶用於觀看其節目的設備
• 觀眾喜歡狂歡觀看、部分觀看、背靠背觀看或完整系列。

對於許多視頻流媒體和娛樂公司而言，大數據分析是留住訂閱者、確保收入以及根據地理位置了解觀眾喜歡的內容類型的關鍵。 這些海量數據不僅賦予了 Netflix 這種能力，甚至還幫助其他視頻流媒體服務了解觀眾想要什麼，以及 Netflix 和其他公司如何提供這些服務。

除此之外，還有一些公司存儲以下數據，這些數據有助於大數據分析提供準確的結果，例如：

• 保存在 Twitter 服務器上的推文
• 通過 Google 跟踪汽車行程存儲的信息
• 地方和全國選舉結果
• 接受的治療和醫院的名稱
• 使用的信用卡類型，以及在不同地點進行的購買
• 什麼，人們何時在 Netflix、Amazon Prime、IPTV 等上觀看以及觀看時長

嗯，這就是公司了解我們的行為並為我們設計服務的方式。

什麼是大數據分析？

研究和檢查大數據集以了解模式並獲得洞察力的過程稱為大數據分析。 它涉及一個算法和數學過程來得出有意義的相關性。 數據分析的重點是根據研究人員的知識得出結論。

大數據分析的重要性

理想情況下，大數據處理從各種來源收集的大量數據的預測/預測。 這有助於企業做出更好的決策。 使用數據的一些領域是機器學習、人工智能、機器人技術、醫療保健、虛擬現實和其他各種領域。 因此，我們需要保持數據整潔有序。

這為組織提供了改變和成長的機會。 這就是為什麼大數據分析變得流行並且至關重要的原因。 根據其性質，我們可以將其分為 4 個不同的部分：

除此之外，大數據還在以下這些領域發揮著重要作用：

• 識別新機會
• 組織中的數據利用
• 賺取更高的利潤和高效的運營
• 有效的營銷
• 更好的客戶服務
• 相對於競爭對手的競爭優勢

現在，我們知道數據在所有領域都扮演著重要的角色。 是時候了解大數據及其 4 個不同部分的工作原理了。

大數據分析和數據科學

數據分析涉及使用機器學習、數據挖掘、統計等先進技術和工具。 因此，從不同來源和不同大小中提取的數據用於提供分析。

另一方面，數據科學是一個總稱，包括處理數據的科學方法。 數據科學結合了數學、數據清理等多個領域來準備和調整大數據。

由於涉及的複雜性，數據科學極具挑戰性，但隨著全球信息量的空前增長，海量數據的概念也在不斷發展。 因此，涉及大數據的數據科學領域是密不可分的。 數據包含結構化、非結構化信息，而數據科學是一種更集中的方法，涉及特定的科學領域。

企業和大數據分析

由於需求的增加，分析數據的工具的使用正在增加，因為它們可以幫助組織找到新的機會並獲得新的見解以有效地開展業務。

此外，通過關注客戶，公司可以改善運營並賺取更多利潤。 Hadoop 等工具有助於降低存儲成本。 從而提高業務效率，這反過來又可以節省資金、能源和做出更快的決策。

大數據分析的實時優勢

多年來，數據出現了巨大的增長，因此數據使用量在以下行業中有所增加：

• 銀行業
• 衛生保健
• 活力
• 技術
• 消費者
• 製造業

總而言之，數據分析已成為當今公司的重要組成部分。

工作機會和大數據分析

數據幾乎無處不在，因此迫切需要收集和保存正在生成的任何數據。 這就是為什麼大數據分析處於 IT 前沿，並在改進業務和製定決策方面變得至關重要。 擅長分析數據的專業人士獲得了大量機會。 因為他們可以彌合幫助企業發展的傳統和新業務分析技術之間的差距。

大數據分析的好處

1. 降低成本
2. 更好的決策
3. 新產品和服務
4. 欺詐識別
5. 更好的銷售洞察力
6. 了解市場狀況
7. 數據準確性
8. 改進定價

大數據分析的工作原理及其關鍵技術

沒有一種技術可以包含大數據，但可以將高級大數據分析應用於數據，以從信息中獲得最大價值。

以下是最大的參與者：

機器學習：機器學習，訓練機器學習和分析更大、更複雜的數據，以提供更快、更準確的結果。 使用人工智能組織的機器學習子集可以識別有利可圖的機會——避免未知風險。

數據管理：隨著數據不斷進出組織，我們需要知道它是否具有高質量並且可以進行可靠的分析。 一旦數據可靠，就會使用主數據管理程序使組織處於同一頁面並分析數據。

數據挖掘：數據挖掘技術有助於分析數據的隱藏模式，以便將其用於進一步分析，以獲得複雜業務問題的答案。 使用數據挖掘算法，企業可以做出更好的決策，甚至可以查明問題區域，通過削減成本來增加收入。 數據挖掘也稱為數據發現和知識發現。

Hadoop： Hadoop 是一種開源軟件，可幫助在計算機服務器上以有組織的方式管理數據處理和數據應用程序的存儲。 Hadoop 已成為支持高級大數據分析計劃的關鍵技術，包括機器學習、數據挖掘等。Hadoop 系統可以處理不同形式的結構化和非結構化數據，為輕鬆收集、處理和分析數據提供了額外的優勢。

內存分析：這種商業智能 (BI) 方法用於解決複雜的業務問題。 通過分析 RAM 計算機系統內存中的數據，可以縮短查詢響應時間並更快地做出業務決策。 該技術甚至消除了存儲數據聚合表或索引數據的開銷，從而加快了響應時間。 不僅這種內存分析甚至可以幫助組織運行迭代和交互式大數據分析。

預測分析：預測分析是從現有數據中提取信息以確定和預測未來結果和趨勢的方法。 數據挖掘、建模、機器學習、人工智能等技術用於分析當前數據以做出未來預測。 預測分析使組織能夠變得積極主動，預見未來，預測結果等。此外，它更進一步並建議採取行動以從預測中受益，並提供有利於其預測和影響的決策。

文本挖掘：文本挖掘也稱為文本數據挖掘，是從非結構化文本數據中獲取高質量信息的過程。 借助文本挖掘技術，您可以發現以前沒有註意到的見解。 文本挖掘使用機器學習，對於數據科學家和其他用戶開發大數據平台並幫助分析數據以發現新主題更實用。

大數據分析挑戰及其解決方法

每分鐘都會產生大量數據，因此存儲、管理、利用和分析數據正成為一項具有挑戰性的工作。 即使是大型企業也在努力使用數據管理和存儲來大量使用數據。 這個問題不能通過簡單地存儲數據來解決，這是組織需要識別挑戰並努力解決它們的原因：

1. 對大數據的理解和接受不當
2. 通過大數據分析獲得有意義的見解
3. 數據存儲和質量
4. 數據的安全和隱私
5. 實時收集有意義的數據：技能短缺
6. 數據同步
7. 數據的可視化表示
8. 數據管理混亂
9. 構建大數據
10. 從數據中提取信息

大數據的組織優勢

大數據對組織數據沒有用處，但它甚至為企業帶來了許多好處。 前五名分別是：

• 了解市場趨勢：利用大數據和大數據分析，企業可以輕鬆預測市場趨勢、預測客戶偏好、評估產品有效性、客戶偏好，並洞察客戶行為。 這些見解反過來有助於了解購買模式、購買模式、偏好等。 這樣的預先信息有助於計劃和管理事物。
• 了解客戶需求：大數據分析可幫助公司了解和規劃更好的客戶滿意度。 從而影響企業的發展。 24*7 支持、投訴解決、一致的反饋收集等。
• 提升企業美譽度：大數據有助於應對虛假謠言，更好地服務客戶需求，維護企業形象。 使用大數據分析工具，您可以分析有助於了解客戶需求和期望的消極和積極情緒。
• 提倡節省成本的措施：部署大數據的初始成本很高，但回報和有益的見解卻比您付出的要多。 大數據可用於更有效地存儲數據。
• 使數據可用：大數據中的現代工具可以隨時以結構化且易於閱讀的格式實時呈現所需的數據部分。

使用大數據的行業：

• 零售與電子商務
• 金融服務
• 電信

結論

有了這個，我們可以得出結論，沒有關於什麼是大數據的具體定義，但我們仍然會同意大量數據是大數據。 此外，隨著時間的推移，大數據分析的重要性正在增加，因為它有助於增強知識並得出有利可圖的結論。

如果您熱衷於從大數據中受益，那麼使用 Hadoop 肯定會有所幫助。 因為它是一種知道如何管理大數據並使其易於理解的方法。