大数据的定义及应用场景

什么是大数据?

大数据是指大量且多样化的信息集。它包括信息量、创建和收集信息的速度，以及所覆盖数据点的种类或范围(被称为大数据的“3v”)。大数据通常来自数据挖掘，并以多种格式呈现。

大数据如何运作？

大数据可以分为非结构化数据和结构化数据。结构化数据包括企业在数据库和电子表格中管理的信息;它通常是数字性质的。非结构化数据是没有企业的信息，不属于预定的模型或格式。它包括从社交媒体来源收集的数据，这有助于机构收集有关客户需求的信息。

大数据可以从社交网络和网站上公开分享的评论中收集，也可以从个人电子产品和应用程序中自愿收集，可以通过问卷调查、产品购买和电子签到等方式收集。智能设备中传感器和其他输入的存在使得数据可以在广泛的情况和环境中收集。

大数据通常存储在计算机数据库中，并使用专门设计用于处理大型复杂数据集的软件进行分析。许多SaaS公司专门管理这类复杂数据。

大数据的用途

数据分析师查看不同类型的数据之间的关系，例如人口统计数据和购买历史记录，以确定是否存在相关性。这种评估可以由内部或外部第三方完成，该第三方专注于将大数据处理成易于理解的格式。企业经常利用这些专家对大数据的评估，将其转化为可操作的信息。

几乎公司的每个部门都可以利用数据分析的结果，从人力资源和技术到营销和销售。大数据的目标是提高产品的知名度，减少获得市场采用和目标受众所需的时间和资源，并确保客户满意。

大数据的利弊

可用数据量的增加既带来了机会，也带来了问题。一般来说，拥有更多关于客户(和潜在客户)的数据应该允许公司更好地定制产品和营销方案，以提高客户满意度和获取回头客。收集大量数据的公司有机会进行更深入、更全面的分析，从而从中获益。

但大数据也会造成过载和噪音，降低其实用性。公司必须处理大量的数据，并确定哪些数据是信号，哪些是噪声。

此外，在对数据进行操作之前，可能需要对数据的性质和格式进行特殊处理。由数值组成的结构化数据可以很容易地存储和排序。非结构化数据，如电子邮件、视频和文本文档，可能需要应用更复杂的技术才能变得有用。