大數(shù)據(jù)分析是指對收集的大量原始數(shù)據(jù)進行處理、清理和分析，并將其轉(zhuǎn)化為企業(yè)的強大資產(chǎn)。這是這個過程的工作原理。
(1)數(shù)據(jù)收集
不同企業(yè)的數(shù)據(jù)收集過程各不相同。由于技術(shù)進步，企業(yè)可以從各種來源收集無組織的數(shù)據(jù)集群，例如POS(銷售點)、社交媒體、在線調(diào)查、客戶購買模式、客戶反饋、云計算應(yīng)用程序、移動應(yīng)用程序、手機記錄、電子郵件、等所有數(shù)據(jù)首先從任何可能的來源收集到原始數(shù)據(jù)倉庫。
(2)數(shù)據(jù)處理
在收集和存儲數(shù)據(jù)后，數(shù)據(jù)專業(yè)人員會介入為分析查詢進行數(shù)據(jù)分區(qū)和配置。一般來說，有兩種處理數(shù)據(jù)的方式，其中包括：
●批處理隨著時間的推移處理大型數(shù)據(jù)塊。當(dāng)企業(yè)在收集和分析數(shù)據(jù)之間有足夠的時間時，批處理是有益的。
●Steam可以處理小批量數(shù)據(jù)，縮短了收集和分析數(shù)據(jù)之間的延遲時間。Steam流程與批處理流程相比更復(fù)雜、更昂貴，主要用于管理層必須做出快速決策的時候。
(3)數(shù)據(jù)清洗
無論是大數(shù)據(jù)加載還是一小批數(shù)據(jù)，都需要進行清理和過濾以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。必須仔細檢查、消除或說明任何重復(fù)或不相關(guān)和格式不正確的數(shù)據(jù)。為什么?因為臟數(shù)據(jù)或質(zhì)量較差的數(shù)據(jù)可能非常具有誤導(dǎo)性，并且會影響洞察的質(zhì)量。
(4)數(shù)據(jù)分析
將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可用格式肯定需要一些時間。一旦完成，高級分析可以將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價值和實用的見解。以下是一些常見的數(shù)據(jù)分析技術(shù)。
●數(shù)據(jù)挖掘。它通過識別異常和生成數(shù)據(jù)集群對大型數(shù)據(jù)集進行分類以確定模式和鏈接。
●深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)利用機器學(xué)習(xí)和人工智能從復(fù)雜的數(shù)據(jù)集群中尋找模式和有用的信息。
●預(yù)測分析。該技術(shù)使用企業(yè)過去的數(shù)據(jù)來評估模式并預(yù)測未來，以最大程度地減少風(fēng)險和威脅。
大數(shù)據(jù)分析的好處
更快地檢查數(shù)據(jù)的能力對任何企業(yè)都是有益的，因為它可以幫助企業(yè)快速回答重要問題。
大數(shù)據(jù)分析很重要，因為它允許企業(yè)使用來自各種來源的大量數(shù)據(jù)來識別機會和風(fēng)險，幫助企業(yè)快速有效地行動。大數(shù)據(jù)分析的一些好處包括：
●成本效益。幫助企業(yè)確定更好、更有效的開展業(yè)務(wù)的方式。
●產(chǎn)品開發(fā)。更好地了解客戶的需求和愿望會導(dǎo)致開發(fā)更好的產(chǎn)品。
●市場洞察力。跟蹤市場趨勢和客戶的購買行為。