大數(shù)據(jù)的概念已經(jīng)存在多年了。現(xiàn)在，大多數(shù)企業(yè)都知道，如果他們捕獲流入其業(yè)務的所有數(shù)據(jù)，則可以應用分析并從中獲得可觀的價值。但是即使在1950年代，也就是幾十年前沒有人說出“大數(shù)據(jù)”一詞的時候，企業(yè)仍在使用基本分析（本質上是電子表格中的數(shù)字進行人工檢查）來發(fā)現(xiàn)洞察力和趨勢。  但是，大數(shù)據(jù)分析帶來的新好處是速度和效率。幾年前，一家企業(yè)可以收集信息，運行分析和挖掘出可用于將來決策的信息，而如今，企業(yè)可依據(jù)可視化數(shù)據(jù)立即做出決策，更快地反應以保持敏捷的能力為企業(yè)提供了前所未有的競爭優(yōu)勢。 為什么大數(shù)據(jù)分析很重要？ 大數(shù)據(jù)分析可幫助企業(yè)利用其數(shù)據(jù)來抓住新的機會。優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析，將帶來更明智的業(yè)務流動，更有效的運營，更高的利潤和更精準的客戶。那么，大數(shù)據(jù)分析到底有哪些價值呢，讓我們一起來看一下： 1.降低成本。諸如Hadoop和基于云的分析之類的大數(shù)據(jù)技術在存儲大量數(shù)據(jù)方面帶來了顯著的成本優(yōu)勢-此外，它們還可以確定更有效的開展業(yè)務的方式。 2.更快，更好的決策制定。借助Hadoop和內存分析的速度，再加上分析新數(shù)據(jù)源的能力，企業(yè)能夠立即分析信息，并根據(jù)所學知識做出決策。 3.新產(chǎn)品和服務。通過分析來衡量客戶需求和滿意度的能力，可以為客戶提供他們想要的東西。Davenport指出，借助大數(shù)據(jù)分析，越來越多的公司正在開發(fā)新產(chǎn)品來滿足客戶的需求。 工作原理和關鍵技術 大數(shù)據(jù)分析需多種類型的技術可以協(xié)同工作，以幫助您從信息中獲得最大價值。以下為關鍵技術及相關原理： 機器學習。機器學習是訓練機器學習方法的AI的特定子集，它可以快速，自動地生成可以分析更大，更復雜的數(shù)據(jù)并提供更快，更準確的結果的模型，甚至是非常大規(guī)模的模型。通過建立精確的模型，企業(yè)可以更好地識別可獲利的機會-或避免未知的風險。 數(shù)據(jù)管理。在對數(shù)據(jù)進行可靠分析之前，需要對其進行高質量管理。隨著數(shù)據(jù)不斷流入和流出企業(yè)，建立可重復的過程以建立和維護數(shù)據(jù)質量標準非常重要。一旦數(shù)據(jù)可靠，企業(yè)應建立一個主數(shù)據(jù)管理程序，以使整個企業(yè)都在同一頁面上。 數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘技術可幫助您檢查大量數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式-該信息可用于進一步分析，以幫助回答復雜的業(yè)務問題。借助數(shù)據(jù)挖掘軟件，您可以篩選出數(shù)據(jù)中所有混亂和重復的噪音，查明相關的內容，使用該信息評估可能的結果，然后加快做出明智決定的步伐。 Hadoop。這個開源軟件框架可以存儲大量數(shù)據(jù)，并在商用硬件群集上運行應用程序。由于數(shù)據(jù)量和種類的不斷增加，它已成為開展業(yè)務的關鍵技術，并且其分布式計算模型可以快速處理大數(shù)據(jù)。另一個好處是Hadoop的開源框架是免費的，并使用商品硬件存儲大量數(shù)據(jù)。 內存分析。通過分析系統(tǒng)內存（而不是硬盤驅動器）中的數(shù)據(jù)，您可以從數(shù)據(jù)中獲得即時見解并快速采取行動。該技術能夠消除數(shù)據(jù)準備和分析處理等待時間，以測試新場景并創(chuàng)建模型；這不僅是企業(yè)保持敏捷性并做出更好的業(yè)務決策的簡便方法，還使他們能夠運行迭代和交互式分析方案。 預測分析。預測分析技術使用數(shù)據(jù)，統(tǒng)計算法和機器學習技術根據(jù)歷史數(shù)據(jù)確定未來結果的可能性。就是要對未來會發(fā)生的事情提供最佳的評估，因此企業(yè)可以更加自信地認為自己正在做出最佳的業(yè)務決策。預測分析的一些最常見應用包括欺詐檢測，風險，運營和營銷。 文本挖掘。 借助文本挖掘技術，您可以分析來自Web，注釋字段，書籍和其他基于文本的來源中的文本數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)以前從未發(fā)現(xiàn)的見解。文本挖掘使用機器學習或自然語言處理技術來梳理文檔，以幫助您分析大量信息并發(fā)現(xiàn)新的主題和術語關系。

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