企业如何使用大数据？

互联网服务和设备收集并存储着海量信息，涵盖我们生活的方方面面。这些数据被企业收集，用于助力创新并获取竞争优势。它犹如一个复杂的谜题，能解开我们过去、现在和未来的秘密。

在本文中，我将首先简要解释与大数据相关的关键术语。接着，我们将聚焦本文的核心内容：企业如何使用大数据？我们将探讨大数据分析如何改进决策制定并提升业务流程能力。

但让我们先从最基本的问题开始。

什么是大数据？

大数据指的是在数字互联世界中产生的海量且多样的信息。大数据的显著特征由 3V 来定义：数据量（Volume）、处理速度（Velocity）和数据多样性（Variety）。有些定义还增加了另外两个 V：数据真实性（Veracity）和数据价值（Value），总共构成 5V。下面让我们详细了解一下。

数据量：大数据涉及海量信息，其规模超出了传统数据管理工具的处理能力。这使得使用常规方法进行有效处理和分析变得困难，甚至无法实现。

数据多样性：大数据具有显著的多样性，它以不同格式、来自各种来源，是一个复杂且具有挑战性的处理对象。它涵盖了广泛的数据类型，包括结构化和非结构化数据，如文本、图像、视频、传感器读数、社交媒体互动等等。

处理速度：“处理速度” 指的是大数据生成和更新的空前速度，信息从众多来源实时涌入。

数据价值：从商业角度看，数据价值指的是能够从大数据中提取的重要的和潜在的见解。在海量信息中，真正的价值在于分析和解读数据以获取有意义的见解，并识别先前隐藏的模式。

数据真实性：数据真实性是大数据中与数据可靠性和可信度相关的方面。由于数据量巨大且来源多样，确保数据质量和准确性成为一项关键挑战。数据中可能存在错误、不一致或偏差，如果不加以处理，可能会导致误导性或错误的结论。

历史一瞥

早期的互联网带来了独特的数据分析机遇。像Yahoo、Amazon 和 eBay 这样的网络公司开始通过查看点击率、IP 指定的用户位置或访问的子网站来收集有关客户行为的数据。收集到的数据增长迅速，企业需要新的创新工具来驾驭它。

2013 年，《牛津英语词典》首次收录了 “大数据” 这一术语，但这个表达其实出现得更早。Roger Mougalas在 2005 年创造了这个词。他指的是那些几乎无法用当时可用工具管理的大型数据集。同年，Yahoo发布了 Hadoop，这是一个开源分布式计算框架。这个革命性的软件允许处理太大而无法在单个机器上运行的数据。Hadoop 主要由三个组件组成：分布式文件系统（HDFS）、资源管理器（YARN）和处理引擎（MapReduce）。Hadoop 生态系统迅速扩展，出现了各种相关工具：2006 年发布的 Apache Pig（一种高级数据流语言）、2010 年的 Apache Hive（一种用于数据仓库的类似 SQL 的查询语言）、2009 年的 HBase（一种运行在 HDFS 上的 NoSQL 数据库）等等。

Hadoop 至今仍在使用。自 2014 年 Spark 发布以来，其处理引擎 MapReduce 的受欢迎程度有所下降。Spark 旨在克服 MapReduce 的一些局限性，特别是通过引入内存操作，显著加快了数据处理任务。

如今，借助云供应商提供的各种专门设计用于处理、存储和分析海量信息的服务和解决方案，开启大数据之旅比以往任何时候都更容易。这些服务使各种规模的组织都能够应对大数据挑战，而无需大量的硬件投资和复杂的基础设施管理。

我们如何存储大数据？

收集大数据需要根据数据的特定需求和特征选择合适的数据存储架构。

传统上，数据仓库一直是存储和管理数据的主要方式。它们为来自各种来源的结构化数据提供了一个集中存储库。数据通常在通过 ETL（提取、转换、加载）过程进行清理和转换后，才被导入数据仓库。数据仓库使用预定义的星型或雪花型模式架构来存储数据。它们针对分析查询进行了优化，并提供结构化和一致的信息视图。数据仓库最大的缺点是模式僵化。仓库需要预先设计模式，这使得它们在适应输入数据模式的波动时灵活性较差。ETL 过程也会带来一些处理开销，并且可能既耗时又耗费资源。

数据湖模式解决了这个问题。它是一个集中存储库，可以以原生格式存储结构化和非结构化数据。在数据湖中，数据摄入时不应用模式，而是在读取数据时推导模式。这种灵活性使得存储和处理各种数据类型变得容易，适用于数据探索和实验。数据湖非常适合数据结构不确定的场景，或者处理需要数据探索和即席分析的原始、未经整理的数据。另一方面，缺乏预定义的模式可能会使查询具有挑战性。

数据湖仓模式是一种较新的方法，它结合了数据仓库和数据湖的优点。它使用统一的存储架构来存储结构化和非结构化数据。能够灵活存储各种信息的特点使其与数据湖类似。同时，它又具备结构化查询和数据管理能力，类似于数据仓库。数据湖仓借助 Delta Lake 等技术来实现这些功能。

前面提到的所有方法都依赖于集中式数据存储解决方案，随着组织数据量和复杂性的增加，这可能会导致瓶颈和扩展困难。它也给集中的数据团队带来了沉重负担。数据网格是一种相对较新的架构范式，用于管理组织的数据。它提出了一种去中心化、面向领域的数据处理方法。其核心思想是将数据视为一种产品，并将数据所有权和责任分配到不同的业务领域。每个业务单元负责管理自己的数据，包括数据质量、治理和访问。通过数据网格，领域专家对他们的数据有了更大的控制权。不利的一面是，从整个组织的角度来看，将数据分割成较小的部分可能会增加数据模型的整体复杂性。

大数据存储通常应用于配备各种 SQL 或 NoSQL 数据库的本地服务器上。这对于那些倾向于将敏感数据保留在内部的机构来说很常见。在云端，我们可以从多个专为大规模数据仓库和分析工作负载设计的引擎中选择：Snowflake、AWS Redshift、Google BigQuery 等等。

企业如何使用大数据？

正如我们已经讨论过的，企业收集的数据量多得难以想象。仅一架飞机每小时从发动机传感器就能产生 20TB 的数据。但如果没有业务背景，这些数据只是占用磁盘存储空间的一系列 0 和 1。只有当我们能够对这些数据进行适当分析以获得实际见解时，它们才变得无比珍贵。

大数据查询是许多行业决策的基础。它有助于改善医疗保健中的治疗方法和患者生活，做出明智的营销决策或检测欺诈行为。最后，数据是当代人工智能革命的燃料。机器学习模型使用大量信息进行训练 —— 所提供数据的质量和完整性会影响人工智能的效率和正确性。

在以下段落中，我将介绍四个受益于大数据分析的行业的经典用例。

1. 零售业

让我们从零售业开始。这是数据科学实际应用的一个很好的例子。整个行业从各种来源生成大量数据，包括线上和线下交易、客户互动、库存水平、供应链活动等等。其对大数据的使用展示了数据驱动决策、以客户为中心的策略以及运营优化的力量。它凸显了大数据如何改变一个传统行业。以下是大数据分析在零售业中一些最常见的用例：

（1）行为分析：零售公司利用数据科学和对客户行为的分析来动态改进他们的产品供应。每次用户登录账户购物或只是浏览商店商品时，他们都会收集这些信息。当客户再次光顾时，系统会根据他们之前的购买和浏览历史，向他们展示符合其风格和品味的产品。即使他们不打算购买更多商品，定制化的优惠也会吸引他们进行额外购买。

大数据应用于行为分析的一个典型例子是Target的案例。Target的数据工程师发现，某些产品，包括无香型乳液和维生素补充剂，如果一起购买，可能表明顾客怀孕了。利用这些信息，Target的工程师建立了一个怀孕预测分数。这使得他们能够针对预测分数高的女性投放与婴儿相关产品的定向广告。

（2）库存管理：零售商采用大数据分析来优化库存管理。通过精确预测需求并检查销售的历史和当前数据，他们可以避免库存过剩和缺货。例如，零售商可能会使用大数据分析来估计季节性产品的需求。

（3）价格调整：大数据分析在零售中的另一个例子是通过研究竞争对手的价格、历史销售数据、客户需求和市场趋势来调整价格。所有这些因素对于制定优化的动态定价计划都至关重要。

（4）供应链管理：零售商分析物流、运输和库存水平的日志，以优化和简化他们的供应链运营。结果是减少等待时间和缺货情况。

（5）市场趋势分析：大数据还帮助零售商分析市场趋势、客户偏好和竞争对手数据。他们研究社交媒体平台、客户评论和在线论坛中生成的数据，以了解客户情绪和偏好。这可以用于发现新趋势并改进产品供应。

2. 医疗保健行业

大数据分析已经成为医疗保健领域的变革者，彻底改变了医疗服务的提供方式。我们之前曾写过一篇关于此的完整文章：《医疗保健中的大数据》。医疗公司收集大量患者数据，如电子健康记录（EHR）、基因组信息和实时监测数据。这些数据可用于推动医疗创新并改善治疗结果。

大数据分析的一个杰出例子是对新冠病例的实时数据监测，这使公共卫生专业人员能够识别热点地区或追踪疾病传播。

（1）医疗数据分析：医疗保健组织正在使用大数据分析筛选大量数据，以发现人群健康、疾病发病率和治疗效果的模式。医疗机构可以利用这些信息制定新的治疗方案，更明智地分配资源，并支持疾病监测和疫情管理等公共卫生举措。

（2）个性化医疗：大数据使个性化医疗成为可能。它允许根据患者的基因特征、生活方式和其他特点调整医疗护理。这使医疗专业人员能够为患有癌症、心血管疾病和罕见遗传异常等具有挑战性疾病的患者制定量身定制的治疗方案。例如，医疗机构可以使用基因组数据根据患者的基因异常确定替代的靶向癌症治疗方法。

（3）药物研发：制药公司收集生物、化学和临床数据，以促进新药研发。制药行业使用机器学习算法预测药物疗效和毒性，从而降低临床试验成本。

（4）初始预测分析：医疗保健公司使用收集到的数据预测疾病结果，并识别患特定疾病高风险的个体。例如，机器学习模型可以使用从可穿戴设备收集的数据预测心脏病发作等健康问题。

（5）功能效率：与患者日程安排、资源分配和供应链相关的数据分析可以帮助医疗保健组织提高运营效率。这包括简化流程、降低成本、改善患者流量。

3. 娱乐行业

媒体公司可以通过大数据分析更好地了解他们的受众。首要目标是提高用户参与度和留存率。

（1）内容推荐：媒体平台使用大数据分析来分析用户行为，以推荐他们可能感兴趣的内容。所有主要的音乐流媒体平台都会根据用户的收听模式生成播放列表推荐。视频平台则利用数据分析根据用户的观看习惯生成内容推荐。

（2）广告优化：企业可以使用大数据了解消费者行为和偏好。这使其能够提供更精准、高效的广告，从而提高投资回报率。

（3）预测分析：媒体公司可以通过分析用户行为和消费习惯的数据，预测未来哪种类型的内容会受欢迎。他们可以降低内容枯燥的风险，并做出更明智的投资决策。

（4）性能监测：媒体公司使用大数据分析跟踪内容在众多平台（包括社交媒体、流媒体服务和网站）上的表现。这可以帮助企业识别趋势并改进其内容策略。

4. 金融行业

大数据分析对金融服务行业至关重要。金融科技公司需要它来改善客户体验和安全性、管理风险并提高运营效率。

（1）消费者研究：银行机构运用大数据分析技术，以识别交叉销售、追加销售的机会，以及定制产品推荐和促销活动。在分析客户反馈时，他们还可能采用情感分析来判断客户对机构的偏好和态度。

（2）风险控制：借助大数据分析，金融机构能够更有效地管理信用风险、市场风险和操作风险。金融机构可以分析过往市场数据，从中发现趋势和模式，以此辅助决定承担多大的风险。

（3）监管与合规报告：对交易日志的实时数据进行分析，有助于银行机构履行监管义务。金融机构可以自动化监管数据的收集与分析流程，确保遵守诸如 “了解你的客户”（KYC）和 “反洗钱”（AML）等规定。

（4）交易与投资分析：金融科技公司运用大数据分析来研究市场趋势、金融信息和投资策略，使机构能够做出更优的交易和投资决策。金融机构可以研究市场信息，如股票价格或交易量，以发现新的投资机会并优化交易策略。

（5）贷款管理：金融公司使用大数据的另一个应用场景是预测贷款违约率、评估借款人资格以及分析信用风险。其结果是简化贷款管理流程，并降低违约的可能性。

（6）欺诈识别：欺诈行为形式多样，比如身份盗窃、未经授权的信用卡交易或忠诚度计划诈骗等。金融科技公司可以通过研究交易模式、客户行为以及过往欺诈数据来发现潜在问题。他们分析实时数据，以察觉可疑趋势，例如短期内来自多个地点的交易，或者金额异常的资金转移。机器学习模型能够识别客户行为中的异常趋势，比如购买习惯的突然改变。

总结

大数据已经改变了各行业公司的运营和决策方式。在当今竞争激烈的环境中，数据分析对于保持领先地位至关重要。随着人工智能的重要性日益提升，数据分析的意义将更加重大。