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大數(shù)據(jù)分析的概念已經(jīng)成為我們社會不可或缺的一部分。眾多公司和機構(gòu)已經(jīng)開發(fā)了大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序，取得了不同程度的成功。社交媒體平臺和傳感器等技術(shù)正在以前所未有的速度生成數(shù)據(jù)，就像一條裝配線。如今，幾乎所有東西都是物聯(lián)網(wǎng)的一部分：智能藥丸、智能電表、智能飛機發(fā)動機以及更多的設(shè)備在不斷地創(chuàng)造實時數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通常是非結(jié)構(gòu)化的，并且以巨大的數(shù)量生成，這就需要進行有效的管理和分析。這就引出了一個問題：你如何為大數(shù)據(jù)分析制定高效且有效的政策？以及你需要采取哪些步驟才能讓大數(shù)據(jù)為你服務(wù)？本頁面解釋了大數(shù)據(jù)的要點以及大數(shù)據(jù)分析的最佳策略。

什么是大數(shù)據(jù)？

大數(shù)據(jù)是非常龐大或非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。它是最難分析的數(shù)據(jù)。為此，你需要先進的大數(shù)據(jù)技術(shù)和能夠處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)解決方案（工具）。

為什么要進行大數(shù)據(jù)分析？答案很簡單：大數(shù)據(jù)中常常隱藏著豐富的信息，這些信息可以幫助你的企業(yè)或機構(gòu)表現(xiàn)得更好。你會突然開始看到一些用常規(guī)數(shù)據(jù)分析無法發(fā)現(xiàn)的模式。你進行大數(shù)據(jù)研究，偶然發(fā)現(xiàn)新的知識，這些知識可以給你帶來競爭優(yōu)勢或大幅提高你的服務(wù)質(zhì)量。

決定大數(shù)據(jù)應(yīng)用成敗的相關(guān)問題

每天我們都被大量的數(shù)據(jù)淹沒。不知何故，你感覺你的組織能夠并且必須對這些數(shù)據(jù)做些什么。畢竟，競爭不會停滯不前，技術(shù)在快速發(fā)展，市場也在不斷變化。于是出現(xiàn)了一些具體的問題：

1. 我的組織可以并且應(yīng)該用大數(shù)據(jù)分析做什么？

2. 一個成功的項目是什么樣的？你何時以及如何讓利益相關(guān)者參與到一個項目中？

3. 大數(shù)據(jù)科學有哪些風險、陷阱以及利弊？

4. 在我的組織中可以確定哪些大數(shù)據(jù)應(yīng)用，其影響是什么？

5. 有哪些新的商業(yè)模式支持大數(shù)據(jù)分析？

6. 哪些大數(shù)據(jù)例子引人遐想，你能從中學到什么？

7. 我在哪里以及如何存儲大數(shù)據(jù)？什么時候需要數(shù)據(jù)湖？

8. 有哪些大數(shù)據(jù)分析工具可用？

9. 我的員工需要具備哪些技能才能管理好數(shù)據(jù)？

10. 我的組織應(yīng)該如何處理任何大數(shù)據(jù)隱私問題？

11. 需要考慮哪些相關(guān)法律法規(guī)？

大數(shù)據(jù)是易變的、復雜的、大量的和非結(jié)構(gòu)化的

大數(shù)據(jù)對任何組織都可能具有前所未有的價值。但這些數(shù)據(jù)也很難分析和應(yīng)用。為什么呢？因為大數(shù)據(jù)是易變的、復雜的、規(guī)模龐大且非結(jié)構(gòu)化的。例如，想想衛(wèi)星圖像、系統(tǒng)日志文件或聲音片段，你可以分析它們以提取信息。

大數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域特別有趣，因為你可以開始創(chuàng)建預測模型、更新你的商業(yè)模式（從被動變?yōu)橹鲃樱┎嵤╊嵏残詣?chuàng)新。

大數(shù)據(jù)示例與應(yīng)用

為了向其他組織學習并作為靈感來源，我們在此提供一些在多個領(lǐng)域中具有吸引力的大數(shù)據(jù)應(yīng)用示例。引人注目的是，公共部門的大數(shù)據(jù)應(yīng)用示例數(shù)量很多。對此有一個合理的解釋：公共空間本身非常龐大，大致包括你的家、辦公室和其他目的地之間的所有區(qū)域。

此外，如今拍攝照片和視頻圖像很容易，甚至可以通過讓無人機攜帶（紅外）攝像頭自動飛行來實現(xiàn)。例如，照片可以顯示樹木是否生病、花園是否整潔以及雜草是否過高。但這些照片也可以顯示停車位是否被沒有有效許可證的汽車占用，或者它們可以指示戶外區(qū)域物體的維護狀態(tài)。在醫(yī)療保健領(lǐng)域也有許多大數(shù)據(jù)的例子。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，越來越常見的是使用大數(shù)據(jù)分析使專家能夠早期檢測疾病。

首先考慮一個有用的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

都柏林的案例非常清楚地表明，他們事先提出了一個相關(guān)的應(yīng)用。這是在你開始進行大數(shù)據(jù)管理并構(gòu)建一個成熟架構(gòu)之前最關(guān)鍵的一步?；谶@些數(shù)據(jù)，你可以做出哪些更好或更快的決策呢？在這個領(lǐng)域中，人們往往過于關(guān)注數(shù)據(jù)存儲或大數(shù)據(jù)工具，而不是它能產(chǎn)生什么以及它能實現(xiàn)哪些新的商業(yè)模式。

大數(shù)據(jù)的原則和特征：五個 V。

大數(shù)據(jù)具有一些特征，我們稱之為五個 V。以下一種或多種情況可被視為大數(shù)據(jù)：

1. 容量（Volume）：大數(shù)據(jù)有多大？數(shù)據(jù)量非常大，以至于不再適合傳統(tǒng)的 SQL 數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)存儲在文件系統(tǒng)或所謂的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫中。提取的數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)倉庫中。

2. 速度（Velocity）：數(shù)據(jù)出現(xiàn)得很快，并且可能很快再次消失。例如，推特會將較舊的推文移至檔案中。那些數(shù)據(jù)很快就消失了。機器數(shù)據(jù)（物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)）甚至幾乎立即消失。所以，你必須非常迅速地獲取數(shù)據(jù)。

3. 多樣性（Variety）：數(shù)據(jù)在結(jié)構(gòu)、容量和意義上有很大的變化。

4. 準確性（Veracity）：不同的數(shù)據(jù)質(zhì)量以及對數(shù)據(jù)可靠性的懷疑使得大數(shù)據(jù)的使用存在問題。

5. 價值（Value）：這才是真正重要的，大數(shù)據(jù)將為你的客戶和你的組織帶來什么價值？

你可以用大數(shù)據(jù)的特征來闡明大數(shù)據(jù)的原則，但這并不能說明全部情況。特別是在圖像處理方面。由于這個特定的應(yīng)用，我們也把攝影稱為新的通用語言，因為基于照片，你可以非常精確和快速地相對容易地識別出產(chǎn)品中的缺陷，還可以檢測出人類、動物或植物中的初期疾病。圖像處理的應(yīng)用可能性是巨大的，特別是與機器人、人工智能和無人機結(jié)合使用時。

大數(shù)據(jù)分析：八步流程。

為了從大數(shù)據(jù)中獲取大量價值，你需要采取特定的一系列步驟。這些步驟有助于你構(gòu)建項目結(jié)構(gòu)，并確保你從一個業(yè)務(wù)問題開始。這一點至關(guān)重要，因為許多項目在實際中并未顯示出回報。通常，會收集大量數(shù)據(jù)，但幾乎沒有進行分析和應(yīng)用。以下是大數(shù)據(jù)分析的八個步驟以及關(guān)于如何通過大數(shù)據(jù)取得成功的解釋：

1. 確定并定義業(yè)務(wù)問題：在這里，你和你的同事將探討哪些業(yè)務(wù)問題適合進行大數(shù)據(jù)分析。在這個過程中，首先使用你所在組織或業(yè)務(wù)流程中最重要的關(guān)鍵績效指標（KPI）。

2. 收集并準備相關(guān)數(shù)據(jù)：基于業(yè)務(wù)問題，你將選擇一個初始數(shù)據(jù)集，并在相關(guān)情況下進行清理。

3. 探索和分析數(shù)據(jù)：現(xiàn)在你將進行大數(shù)據(jù)分析，并使用商業(yè)智能工具探索數(shù)據(jù)，以便了解數(shù)據(jù)以及它是否能夠解決業(yè)務(wù)問題。你還將以各種方式可視化數(shù)據(jù)。

4. 整理出最終的數(shù)據(jù)集：你執(zhí)行步驟 1、2 和 3，直到你擁有一個良好的數(shù)據(jù)集。

5. 構(gòu)建大數(shù)據(jù)模型：你將構(gòu)建一個模型，其中算法基于訓練數(shù)據(jù)集進行預測。

6. 驗證模型：現(xiàn)在需要由領(lǐng)域?qū)＜议_始驗證模型；他們確定算法給出的預測結(jié)果是否正確。

7. 將模型投入生產(chǎn)：如果模型有效，考慮到初始情況和業(yè)務(wù)問題，并且你已經(jīng)控制了數(shù)據(jù)質(zhì)量，那么你將大數(shù)據(jù)模型投入生產(chǎn)。

8. 評估模型的結(jié)果：定期測試模型的預測是否仍然準確，并查看它產(chǎn)生了哪些結(jié)果?；诖嗽u估，你將創(chuàng)建一個更復雜的模型版本，能夠進行更準確的預測。

這大數(shù)據(jù)分析的八個步驟有助于你始終將業(yè)務(wù)問題置于技術(shù)項目的中心，并通過負責的角色組織治理（大數(shù)據(jù)治理）。此外，路線圖明確表明這不是一次性的練習，而是一個持續(xù)改進和完善模型的過程。最后，在大數(shù)據(jù)中尋找模式不能再使用傳統(tǒng)的分析工具，因為數(shù)據(jù)太大或太復雜。你將不得不開發(fā)一種算法，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（人工智能），它將以高效有效的方式為你完成這項工作。

從傳統(tǒng)商業(yè)智能到大數(shù)據(jù)科學

傳統(tǒng)上，商業(yè)智能（BI）處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，你可以相對容易地存儲和訪問這些數(shù)據(jù)。你可以基于這些數(shù)據(jù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)儀表板。商業(yè)智能大數(shù)據(jù)科學涉及處理（大量）非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和算法。你如何正確處理這些數(shù)據(jù)，以及如何構(gòu)建良好的大數(shù)據(jù)分析？還有哪些方面你應(yīng)該注意？

由 Hadoop 組成的計算機集群提供巨大的計算能力

一個眾所周知的技術(shù)是 Hadoop。它提供了一個框架來訪問和過濾大量數(shù)據(jù)。在由許多計算機組成的集群上的 Hadoop 提供巨大的計算能力。這使得這些計算機能夠以閃電般的速度將特定數(shù)據(jù)提供給最終用戶的商業(yè)智能工具。

大數(shù)據(jù)與零數(shù)據(jù)

我們堅信大數(shù)據(jù)可以為你的組織增加巨大的價值。然而，你不應(yīng)局限于目前列出的可能性。有時，你沒有記錄的關(guān)于你的客戶或流程的數(shù)據(jù)，即所謂的零數(shù)據(jù)，比大數(shù)據(jù)包含更大的價值。

超越你自己的數(shù)據(jù)

還建議不要局限于您自己的數(shù)據(jù)。在你的分析中包括外部數(shù)據(jù)源和開放數(shù)據(jù)。這樣，你可以用相關(guān)的背景信息豐富內(nèi)部視角?？紤]人口統(tǒng)計（客戶）數(shù)據(jù)和市場信息、競爭分析，還有諸如天氣、交通流量或社交媒體上的情緒等因素。如今，您更有可能從外到內(nèi)而不是從內(nèi)到外看待問題或機會。

采取雙軌策略：大數(shù)據(jù)科學不僅僅是大數(shù)據(jù)策略。

當然，你需要開始制定政策和策略，以便在你的組織中啟動大數(shù)據(jù)預測分析，但快速開始嘗試大數(shù)據(jù)科學也至關(guān)重要。這是一個復雜的領(lǐng)域，通過嘗試，你將學習并更好地理解這個主題、風險、利弊以及潛在回報。因此，建議采取雙軌政策，即制定政策和進行實驗。你希望在大數(shù)據(jù)挖掘中取得成功，因此了解主要風險并盡早預測它們是有好處的：

1. 技術(shù)驅(qū)動的旅程：國際數(shù)據(jù)集團（IDG）的研究表明，組織在大數(shù)據(jù)技術(shù)上的投資中，超過一半與大數(shù)據(jù)應(yīng)用以及這些應(yīng)用對流程、工作方式和人員的影響無關(guān)。這與我們在實踐中的經(jīng)驗相符。因此，始終從業(yè)務(wù)角度啟動一個項目，并確保不是技術(shù)在主導，而是你的業(yè)務(wù)策略、關(guān)鍵績效指標和業(yè)務(wù)流程。

2. 數(shù)據(jù)的復雜性和規(guī)模：照片、文本、機器數(shù)據(jù)和視頻圖像可能很快就需要數(shù) TB 的存儲空間。雖然如今存儲空間的成本不高，但容量仍然是一個問題。此外，由于大數(shù)據(jù)分析可能會很快因數(shù)據(jù)的復雜性而陷入困境。因此，你需要大量的 “強大” 和智能計算能力來建立一個良好的系統(tǒng)，以便你能夠快速且敏捷地開發(fā)應(yīng)用程序。該系統(tǒng)必須是可擴展的、面向未來的和可測試的。

3. 數(shù)據(jù)質(zhì)量：在許多組織中仍然是一個很大且未被充分暴露的問題。計算表明，由于數(shù)據(jù)質(zhì)量差，大約 10% 的組織利潤會消失。在大數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的挑戰(zhàn)變得更大，因為投入生產(chǎn)的機器學習模型通常像一個黑箱一樣運行。此外，在數(shù)據(jù)湖中，幾乎沒有可用的設(shè)施來全面測量和提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

4. 倫理與大數(shù)據(jù)隱私：當涉及到個人數(shù)據(jù)的處理和分析時，法律法規(guī)，如《通用數(shù)據(jù)保護條例》（AVG），可能會很快成為成功應(yīng)用大數(shù)據(jù)機器學習的一個相當大的障礙。

大數(shù)據(jù)和人工智能（AI）或大數(shù)據(jù)上的機器學習是兩個獨立的領(lǐng)域，但它們之間有很多關(guān)聯(lián)。如果你想在沒有人工智能的情況下分析大量數(shù)據(jù)，那么作為一名數(shù)據(jù)分析師，你可能會花費數(shù)年時間試圖將其全部整合在一起。如果你想在沒有機器學習模型的情況下分析大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，錯誤的幾率會很大，或者你會很快忽略一些事情。而且，人工智能會獲得更多價值，因為你的算法可以用大量數(shù)據(jù)進行訓練。這增加了獲得可靠且準確模型的機會。大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合產(chǎn)生了完美的相互作用，增加了你在大數(shù)據(jù)分析中取得顯著成功的機會。

分析大數(shù)據(jù)是新的黃金，新的石油。

如果你的大數(shù)據(jù)中隱藏著一些眾所周知的黃金寶藏呢？例如，你的公司比你的競爭對手提前一個月知道一種商品的價格將會上漲?；蛘唢w機發(fā)動機的傳感器數(shù)據(jù)顯示，在特定高度和特定不利天氣條件下，飛機在飛行中出現(xiàn)了故障。在許多情況下，發(fā)動機故障意味著災(zāi)難。正是這些關(guān)鍵應(yīng)用以及新的商業(yè)模式使大數(shù)據(jù)變得極其有趣。因此，大數(shù)據(jù)也被稱為新的黃金或新的石油，因為它代表著巨大的價值。

通過大數(shù)據(jù)管理發(fā)現(xiàn)新機會并降低風險。

或者想想對數(shù)百萬張精神病患者的相機圖像進行分析。然后，你可以構(gòu)建一個模型，讓你能夠快速注意到患者的異常行為。這些模式告訴你，某個特定的人很有可能 “脫離正軌”，并帶來所有相關(guān)風險。通過及早發(fā)現(xiàn)這種行為變化，你可以及時進行（額外的）檢查和控制。這就是為什么組織渴望挖掘那座數(shù)據(jù)之山、發(fā)現(xiàn)機會并管理風險。我們希望幫助你基于大數(shù)據(jù)預測分析從被動工作轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃庸ぷ鳌?

大數(shù)據(jù)解決方案和分析工具

只有選擇并獲得正確的工具、儀器和解決方案，你才能成功挖掘出黃金或其他有價值的資源。大數(shù)據(jù)也是如此。你需要特殊的大數(shù)據(jù)解決方案或大數(shù)據(jù)分析工具來存儲、分析和可視化大量數(shù)據(jù)或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些大數(shù)據(jù)工具分為三類：

1. 存儲大數(shù)據(jù)：想象一下Hadoop、MongoDB、Apache Cassandra 和 NoSQL，你將數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)湖中。

2. 處理數(shù)據(jù)：這是一個中間層，用于快速分析數(shù)據(jù)，無論數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)湖的何處。例如，Knime 是一個非常適合數(shù)據(jù)集成的開源環(huán)境。

3. 分析、報告和可視化大數(shù)據(jù)：這類軟件允許你深入挖掘數(shù)據(jù)、進行分析并創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化、算法和報告。例如 Datawrapper、Watson Analytics 和 FusionCharts。

市場上還有更多的大數(shù)據(jù)分析工具：IBM Cognos Analytics、SAP BusinessObjects、SAP HANA、Microsoft BI 和 Power BI、Oracle BI、WebFOCUS、Style Intelligence、Yellowfin、Pentaho BI、SAS、BOARD、MicroStrategy、QlikView、Qlik Sense、Sisense、TIBCO JasperSoft、Tableau Software、Infor Birst。

大數(shù)據(jù)分析成功案例

越來越多的關(guān)于大數(shù)據(jù)與分析的成功案例正在迅速涌現(xiàn)。這些案例也不再被媒體忽視。阿姆斯特丹消防隊使用大數(shù)據(jù)預防火災(zāi)的事實已經(jīng)登上了荷蘭國家電視臺的晚間新聞和英國廣播公司。阿姆斯特丹警方能夠在罪犯犯罪之前將其抓獲，這使他們在 “荷蘭最聰明的組織” 中登上領(lǐng)獎臺。

都柏林市利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化交通流量這一事實，對所有公共機構(gòu)來說都是一個光輝的榜樣。他們現(xiàn)在更好地理解到，你可以極大地改善對公民的服務(wù)。簡而言之：這些成功案例令人信服地表明，大數(shù)據(jù)預測分析可以區(qū)分愚蠢的組織和聰明的組織，區(qū)分失敗者和成功者。