文章发表于2024-12-18 09:43:03，归属【科技前沿】分类，已有70人阅读
什么是大数据？你可能之前就听说过这个术语。你或许会考虑将其应用于企业数据管理和战略决策当中。
到 2027 年，全球大数据市场预计将产生超过 1030 亿美元的收入，而其目前的市场价值约为 2740 亿美元。
为了解释为什么大家都在热议它，Netflix借助大数据每年在客户留存方面能节省 10 亿美元。
不过，这个大家都在频繁提及的术语到底是什么呢？为什么大多数商业人士都对它如此着迷？
我们将深入探讨大数据管理，并为你详细剖析它。
什么是大数据？
在深入探讨大数据之前，我们先来了解一下数据本身。
数据是一组事实。它们可以以文字、数字、观察结果、描述或测量值等形式存在。
数据可细分为定性数据和定量数据。定性数据是描述性的。
比如说，“某人的血型是 B型，有着金发，开一辆奔驰车。” 这就是定性数据的一个例子。
而定量数据是数值型的。例如，“某高中班级 97% 的学生考上了大学” 或者 “周四售出的 100 双鞋中有 80 双是蓝色的”。
收集数据的方法有很多，比如直接观察和问卷调查等。
大数据可以被视为数据的一个细分领域。大数据的体量非常庞大，以至于传统的方法和数据管理工具都无法适用。它由五个 “V” 来定义：体量（volume）、准确性（veracity）、多样性（variety）、速度（velocity）和价值（value）。
Gartner公司的前分析师Doug Laney创造了描述数据特征的三个 “V” 来定义数据。
大数据的关键 “V” 要素
下面让我们简要介绍一下这五个数据 “V” 要素分别意味着什么：
1. 体量（Volume）：大数据并不局限于有限的体量或特定的值。它可以小到一个比特，也可以大到太字节甚至更大。
2. 多样性（Variety）：这涵盖了用于商业决策的结构化和非结构化数据。
3. 速度（Velocity）：大数据还勾勒出实时的数据报告和洞察信息，以满足不断变化的商业需求。
4. 准确性（Veracity）：这涉及到数据集以及所生成洞察信息的可靠性和准确性。
5. 价值（Value）：企业能够了解数据在战略决策、客户留存、组织效率、收入增长等方面所产生的积极影响。
大数据技术有什么用途？
数据的应用开启了诸多广阔机遇的大门。
到 2027 年，数据市场的营收将比 2019 年的利润高出两倍。这也印证了相关研究的发现，即其全球产业价值从 2018 年的 1690 亿美元猛增至 2022 年的 2740 亿美元。
数据分析及其各类方法在医疗保健、政务管理、零售、供应链、制造业、游戏、人力资源等诸多领域都有众多应用案例。
例如，对于企业来说，数据公司大致可以在以下五个方面提供帮助：
1. 了解客户
2. 做出更好的决策
3. 开发更好的产品和服务
4. 改善运营
5. 以及增加收入
医疗保健领域的数据分析可用于改进治疗及监测情况。其他用途还包括欺诈检测、广告投放以及为娱乐行业创作合适的内容。
常见的数据管理和分析技术包括预测分析、人工智能、机器学习以及数据挖掘。
一些重要的大数据应用案例
现实世界中有大量数据应用的实例。
每家企业都会以某种方式处理来自客户、员工、目标受众、公司增长数值等方面的用户生成数据。
看看以下大数据应用的实例，了解一些领先的组织机构是如何运用大数据的：
1. 一家位于加利福尼亚州的公司Centerfield利用客户数据分析来深入了解现有客户的偏好。这使得该公司能够优化其销售和营销策略，以便接触更多潜在客户。
2. Netflix运用预测分析来预测电视节目和各类节目的失败率，从而做出正确的投资决策。
3. 一家位于芝加哥的医疗保健公司Tempus利用数据驱动型解决方案来实现实时临床报告、预约以及多份病历的自动化。该公司还依靠预测分析来开发医疗保健管理系统。
大数据的关键组成部分
让我们来讨论一下大数据和相关服务的核心组成部分。
1. 企业数据管理。它是一套实践方法，能让企业在多个内部系统、应用程序和软件之间无缝地访问、整合、共享以及控制数据。
2. 数据分析与洞察。数据分析涉及各种方法和工具，用于从不同的数据集中收集信息，并生成实时报告以进行深度分析和获取洞察。企业可以进一步将其用于决策制定和风险管理。
3. 大数据实施。企业选择数据实施，是为了将数据驱动型资源部署到其内部战略和运营当中。这为解决问题和进行明智决策提供了更好的途径。
4. 预测分析。商业中的预测分析能让用户了解买家偏好、进行需求预测、价格变动分析、营销预算预测等等。
5. 数据挖掘。它也被称作数据中的知识发现（KDD）。它是识别和发现数据模式的过程。
6. 数据可视化。它与诸如图表之类展示数据的图形有关。这使得分析和理解数据变得更容易。
7. 数据湖。顾名思义，它是一个集中的存储池或知识库，你可以在其中存储结构化和非结构化数据 —— 它被视为对数据仓库的一种补充。
8. 数据仓库。数据仓库是一种数字存储系统或知识库，它从各种来源收集大量数据。它将历史数据和当前数据都存储在同一个地方。
9. 企业数据集成。它主要是从多个来源收集数据，并在内部应用程序、软件和系统之间共享这些数据，以便实时生成报告。