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详细介绍大数据是什么,以及运作过程

发布日期: [2016-12-07]

大数据本意是一个数据量话的术语(结构化和非结构化),但随着大数据的应用范围日益扩散蔓延,时至今日,大数据已经不再是一个术语,而是非常重要的财富,我们称之为数据“资产”。当大数据被专业人员处理分析之后它的价值就完全被提炼出来了,通过提炼出的数据结果,可以给决策者提供最佳的决策依据。

大数据发展历史和现状

人类收集、存储、分析大量的信息这种行为由来已久,而“大数据”是一个相对较新的概念。本世纪初,行业分析师Doug Laney发表了关于大数据的定义,该定义至今仍被视为主流的大数据定义:

超大体量:收集并组织从多种来源,包括商业交易,社交媒体和传感器或者机器到机器的数据信息在过去是很难办到的,尤其是如果存储体量如此庞大的数据,但新技术(如Hadoop等)已经成功突破了这一障碍。

即时性:数据以前所未有的速度产生流失,必须在价值峰值期间得到及时处理。RFID电子标签,传感器和职能穿戴设备正在帮助人们实现及时存储如洪流般的数据。

类型多样:从传统数据库采集数据的过程中,我们会采集到所有格式类型的数据。如非结构化的文本文件,电子邮件,视频,音频,金融交易的数值数据等。

多变性:除了产生速度快和类型多样以外,数据流还具备不可预见的特性。当发生一些热点事件时,数据的产生会犹如火山喷发一般,由此导致的数据负载现象是当下的挑战,尤其是非结构化数据。

复杂性:今天的数据来源非常多,将不同类型的数据进行清洗、转换、关联、比较,为这些不同类型的数据分层次结构等等操作都是较为复杂的工作,稍有不慎就会引发灾难。

大数据的巨大潜力

每天,全球范围内产生并被存储的数据量是不可想象的,并且这个数值还会逐日递增。在被海量存储的数据当中,目前,只有一小部分的数据被分析处理。这意味着我们对数据的价值挖掘度还初级阶段,我们的手里的工作才刚刚开始。

谁在使用大数据?

当前几乎每个行业都在使用大数据进行行业分析,从海里的用户数据当中获益。

银行业

作为金融行业的代表,银行的数据量是很惊人的,所以银行一直在寻找管理数据创新方式。对银行来说,大数据可以帮助他们更好的了解客户并提高客户的满意度,同时还能帮助银行减少风险,降低不良信用带来的损失。目前来说,大数据在金融机构产生的价值是最直接的。

教育

以数据驱动教学模式,教育工作者可以根据教学系统产生的数据对整个教学过程进行合理的调整。通过分析大数据,他们可以对每个学生的学习进行管理,了解学生的学习的进度,并实现学生的成绩考核以及教师的教学质量评估。

政府

当政府机构都能够驾驭和应用分析他们的大数据,他们所收获的价值是显著地。譬如资源分配,机构运作,处理交通堵塞或防止犯罪。但同时也有弊端存在,其中政府的机密数据的安全尤为如是。

卫生保健

当涉及到医疗保健,数据的价值就更显得重要无比。当病人的病历、治疗计划、处方信息等数据被合理利用,卫生保健提供者就可以发现隐藏的见解,改善病人护理,提供诊断水平。

制造业

通过大数据分析,制造商可以提高产品质量和产量,同时减少浪费。在当今竞争激烈的市场环境下,越来越多的厂商加入了大数据分析当中,这意味着他们可以更快地解决问题,做出更敏捷的业务决策工作。

零售行业

在零售行业,客户关系的建立与管理是至关重要,最好的办法是管理大数据。零售商需要了解市场,了解客户。分析市场、分析客户购物行为并带回流失的客户最佳的方式,仍然是大数据分析,它是所有这些事情的核心电机。

大数据是如何运作的?

在了解大数据的价值之前,首先来了解一下数据的来源:

数据流

软件及应用程序后台收集到的数据,这一部分的数据目前是主流的数据来源。可以通过商业购买行为获取,如果是公司自身的软件产生的数据,可以直接进行分析操作。

社交媒体数据

社交互动的数据是一个越来越有吸引力的信息集,特别是对市场营销,销售和支持功能。它通常是非结构化或半结构化的形式,所以当它涉及到消费和分析时,它构成了独特的挑战。

公开资料

互联网中充斥的大量的公开数据信息,比如各大开放数据门户网站、数据服务商公开的免费数据源。

了解数据的来源之后,你应该想知道如何处理并利用这些数据:

数据存储和管理

虽然存储在几年前一直是个问题,但现已经可以利用分布式来实现对海量数据进行存储数据了,这是企业的最佳策略。

数据处理分析

分析数据获取最佳决策,这是数据变现的重要过程。先将数据进行清洗,然后分类计算,最终将获取的计算结果进行比较,取得最优解。

利用处理结果进行决策

你了解的信息越多,就越有信心。当数据显示,你这样做对你最有利,那么我相信你会在做出最佳的业务决策。