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什么是大數據？你可能之前就聽說過這個術語。你或許會考慮將其應用于企業(yè)數據管理和戰(zhàn)略決策當中。

到 2027 年，全球大數據市場預計將產生超過 1030 億美元的收入，而其目前的市場價值約為 2740 億美元。

為了解釋為什么大家都在熱議它，Netflix借助大數據每年在客戶留存方面能節(jié)省 10 億美元。

不過，這個大家都在頻繁提及的術語到底是什么呢？為什么大多數商業(yè)人士都對它如此著迷？

我們將深入探討大數據管理，并為你詳細剖析它。

什么是大數據？

在深入探討大數據之前，我們先來了解一下數據本身。

數據是一組事實。它們可以以文字、數字、觀察結果、描述或測量值等形式存在。

數據可細分為定性數據和定量數據。定性數據是描述性的。

比如說，“某人的血型是 B型，有著金發(fā)，開一輛奔馳車。” 這就是定性數據的一個例子。

而定量數據是數值型的。例如，“某高中班級 97% 的學生考上了大學” 或者 “周四售出的 100 雙鞋中有 80 雙是藍色的”。

收集數據的方法有很多，比如直接觀察和問卷調查等。

大數據可以被視為數據的一個細分領域。大數據的體量非常龐大，以至于傳統的方法和數據管理工具都無法適用。它由五個 “V” 來定義：體量（volume）、準確性（veracity）、多樣性（variety）、速度（velocity）和價值（value）。

Gartner公司的前分析師Doug Laney創(chuàng)造了描述數據特征的三個 “V” 來定義數據。

大數據的關鍵 “V” 要素

下面讓我們簡要介紹一下這五個數據 “V” 要素分別意味著什么：

1. 體量（Volume）：大數據并不局限于有限的體量或特定的值。它可以小到一個比特，也可以大到太字節(jié)甚至更大。

2. 多樣性（Variety）：這涵蓋了用于商業(yè)決策的結構化和非結構化數據。

3. 速度（Velocity）：大數據還勾勒出實時的數據報告和洞察信息，以滿足不斷變化的商業(yè)需求。

4. 準確性（Veracity）：這涉及到數據集以及所生成洞察信息的可靠性和準確性。

5. 價值（Value）：企業(yè)能夠了解數據在戰(zhàn)略決策、客戶留存、組織效率、收入增長等方面所產生的積極影響。

大數據技術有什么用途？

數據的應用開啟了諸多廣闊機遇的大門。

到 2027 年，數據市場的營收將比 2019 年的利潤高出兩倍。這也印證了相關研究的發(fā)現，即其全球產業(yè)價值從 2018 年的 1690 億美元猛增至 2022 年的 2740 億美元。

數據分析及其各類方法在醫(yī)療保健、政務管理、零售、供應鏈、制造業(yè)、游戲、人力資源等諸多領域都有眾多應用案例。

例如，對于企業(yè)來說，數據公司大致可以在以下五個方面提供幫助：

1. 了解客戶

2. 做出更好的決策

3. 開發(fā)更好的產品和服務

4. 改善運營

5. 以及增加收入

醫(yī)療保健領域的數據分析可用于改進治療及監(jiān)測情況。其他用途還包括欺詐檢測、廣告投放以及為娛樂行業(yè)創(chuàng)作合適的內容。

常見的數據管理和分析技術包括預測分析、人工智能、機器學習以及數據挖掘。

一些重要的大數據應用案例

現實世界中有大量數據應用的實例。

每家企業(yè)都會以某種方式處理來自客戶、員工、目標受眾、公司增長數值等方面的用戶生成數據。

看看以下大數據應用的實例，了解一些領先的組織機構是如何運用大數據的：

1. 一家位于加利福尼亞州的公司Centerfield利用客戶數據分析來深入了解現有客戶的偏好。這使得該公司能夠優(yōu)化其銷售和營銷策略，以便接觸更多潛在客戶。

2. Netflix運用預測分析來預測電視節(jié)目和各類節(jié)目的失敗率，從而做出正確的投資決策。

3. 一家位于芝加哥的醫(yī)療保健公司Tempus利用數據驅動型解決方案來實現實時臨床報告、預約以及多份病歷的自動化。該公司還依靠預測分析來開發(fā)醫(yī)療保健管理系統。

大數據的關鍵組成部分

讓我們來討論一下大數據和相關服務的核心組成部分。

1. 企業(yè)數據管理。它是一套實踐方法，能讓企業(yè)在多個內部系統、應用程序和軟件之間無縫地訪問、整合、共享以及控制數據。

2. 數據分析與洞察。數據分析涉及各種方法和工具，用于從不同的數據集中收集信息，并生成實時報告以進行深度分析和獲取洞察。企業(yè)可以進一步將其用于決策制定和風險管理。

3. 大數據實施。企業(yè)選擇數據實施，是為了將數據驅動型資源部署到其內部戰(zhàn)略和運營當中。這為解決問題和進行明智決策提供了更好的途徑。

4. 預測分析。商業(yè)中的預測分析能讓用戶了解買家偏好、進行需求預測、價格變動分析、營銷預算預測等等。

5. 數據挖掘。它也被稱作數據中的知識發(fā)現（KDD）。它是識別和發(fā)現數據模式的過程。

6. 數據可視化。它與諸如圖表之類展示數據的圖形有關。這使得分析和理解數據變得更容易。

7. 數據湖。顧名思義，它是一個集中的存儲池或知識庫，你可以在其中存儲結構化和非結構化數據 —— 它被視為對數據倉庫的一種補充。

8. 數據倉庫。數據倉庫是一種數字存儲系統或知識庫，它從各種來源收集大量數據。它將歷史數據和當前數據都存儲在同一個地方。

9. 企業(yè)數據集成。它主要是從多個來源收集數據，并在內部應用程序、軟件和系統之間共享這些數據，以便實時生成報告。