什么是大数据分析

从文字上解释大数据分析是“检查包含各种数据类型的大型数据集（即大数据）的过程，以发现隐藏模式，未知相关性，市场趋势，客户偏好和其他有用信息。”

大数据分析公司和企业通常可以获得更多项商业利益，包括更有效的营销活动，发现新的收入机会，改善的客户服务，更高效的运营以及竞争优势等等。公司实施大数据分析是因为他们希望做出更明智的业务决策。大数据分析为数据分析专业人员（如数据分析师和预测建模人员）提供了从多个不同来源分析大数据的能力，包括交易数据和其他结构化数据。

大数据分析工具的类型

大数据分析工具对于公司和企业非常重要，互联网时代组织现在大量的生成和管理数据非常庞大。大数据分析工具还可以帮助企业节省时间和经济，并帮助获取洞察力，为数据驱动的决策提供信息。有各种类型的工具可能属于大数据分析的范畴，或用于改进数据分析过程：数据存储和管理，数据清理，数据挖掘，数据分析，数据可视化，数据集成和数据收集。

现代企业大数据分析的好处

大数据分析可以帮助企业能够快速、全面地分析他们的数据洞察力甚至有时直接提供实时分析。通过高性能数据挖掘、预测分析、文本挖掘、预测和优化，利用大数据分析的企业能够推动创新并做出最佳业务决策。利用大数据分析解决方案所提供的所有优势的公司可以更好地优化机器学习并以突破性的方式满足其大数据需求。

具体而言，大数据分析使企业能够将其大数据缩小到最相关的信息并进行分析，以便为关键业务决策提供信息。这种积极主动的业务方法具有变革性，因为它使数据分析师和决策者能够利用现有的最佳知识和洞见继续前进，而且往往是实时的。这意味着公司可以通过采取快速行动来应对市场变化，关键客户转变的迹象以及影响业务的其他指标，从而提高客户保留率，开发更好的产品并获得竞争优势。利用大数据分析的企业 保真度还能够提高销售和营销效果，发现新的收入机会，改善客户服务，优化运营效率，降低风险并推动其他业务成果。

大数据分析的趋势

大数据分析正在改变世界的业务方式，这也意味着它正在改变技术和业务实践。《计算机世界》撰稿人、TechBeacon.com网站主编罗伯特·l·米切尔(Robert L. Mitchell)解释说，大数据技术和实践发展迅速，“顶尖的新兴技术和趋势应该在你的观察名单上。”米切尔列出了大数据分析领域最热门的趋势。基于来自IT领导者、顾问和行业分析师的意见:

云中的大数据分析

Hadoop：新的企业数据操作系统

大数据湖泊

更具预测性的分析

Hadoop上的SQL：更快，更好

更多，更好的NoSQL

深度学习

内存分析

米切尔解释说，这些趋势正在迅速出现，以至于IT组织必须“创造条件，使分析师和数据科学家能够进行实验。”IT和分析师之间的协作应该发生，以满足组织的需求并提供大数据所需的资源。 Analytics（分析）。

米切尔解释说，这些趋势出现得如此之快，以至于IT组织必须“创造条件，让数据分析师和数据科学家进行实验”。IT和数据分析师之间应该进行协作，以满足组织的需求并交付大数据分析所需的资源。