什么是大数据及其重要性——大数据终极指南

已发表: 2021-12-13

大数据是一种创新理念，可以处理当今世界上存在的大量数据。如果您不知道大数据公司如何处理大量数据，请阅读本指南以了解有关大数据分析服务和2022 年顶级大数据公司的所有信息。

如今，有多个社交应用程序可供使用，每天都会导致大量数据同化。毫无疑问，日常用户在社交媒体上连接并共享数据。甚至所有企业和公司都在全球范围内共享机密数据。不要误以为数据量有限。您有没有想过大数据公司和用户如何处理海量数据？大数据在这里发挥作用。本博客将阐明与大数据、大数据分析服务和 2022 年顶级大数据公司相关的各个方面。但首先，让我们了解什么是大数据。

大数据——一个简短的总结

根据 Gartner 的说法，大数据是具有大量、速度和多样性的资产数据，需要具有成本效益、独特类型的数据处理才能更好地解释和决策过程。因此，大数据是指必须处理和评估才能获得有用信息的复杂而庞大的数据量。

大数据是指物理设备无法存储和处理的海量数据。相反，该术语指的是允许许多机器组合成单个资源的云系统。例如，人工智能通过分析来自社交媒体的数十亿张公共照片来识别事物、人和情绪。同样，数字广告引擎会过滤数十亿条内容，以找到与它们相关的广告。

大数据的类型

以下类别的大数据与所有级别的分析相关。在处理海量数据时，大数据分析公司必须首先了解原始数据的来源以及如何处理数据，然后再进行评估。

因此，为了使项目有价值，数据提取必须快速。在您了解大数据的含义后，让我们看看不同类型的大数据。

结构化的

结构化数据便于处理海量数据。它组织良好，尺寸由预定参数确定，有助于处理、存储和检索数据。此外，它指的是使用简单的搜索引擎方法从数据库中快速保留和恢复的整齐有序的材料。

例如，设计的员工表在公司数据库中，用于排列员工详细信息、工作角色、工资等信息。

非结构化

所有数据都没有经过精心策划和分类为结构化数据。根据这项研究，只有大约 20% 的数据属于结构化数据。非结构化数据是缺乏特定形状或模式的数据类型。虽然结构化数据加快了流程，但非结构化数据需要时间和精力。

因此，处理和分析非结构化数据变得异常困难且耗时。您使用计算机执行的几乎所有操作都会导致创建非结构化数据。没有人口述他们的电话或在他们写的每条推文中添加有意义的标签。

半结构化

这种数据类型是结构化和非结构化数据的混合体。大多数情况下，它会转换为带有元数据的非结构化数据。首先，它会被创建，例如时间、地点、设备 ID 标记、电子邮件或稍后在数据中的语义标签。

更具体地说，它包括虽然未归类在特定存储库（数据库）下的数据，但具有分隔数据内部不同部分的基本信息或标签。

嗯，这都是关于不同类型的大数据的。

大数据对业务增长的影响

大数据影响公司更有效地管理大量数据。根据 Grand View Research Inc 的研究，到 2025 年，大数据将达到1232.3亿美元。因此，大数据分析公司将发现其竞争对手无法从数据基础设施中收集到的隐藏真相，以及客户。因此，企业正在重构他们的数据架构、合并数据并根除旧技术。企业使用大数据的原因如下：

公司旨在通过大数据改善客户支持，这有助于提高利润。此外，一些企业希望改善他们的客户关系。其他目标包括良好的目标营销、成本节约和更高的运营效率。
大数据应用程序允许企业在节省资金的同时存储大量数据。基于云的智能和 Hadoop 是此类技术的两个示例。他们协助公司分析数据并做出更好的决策。此外，数据泄露需要加强保护，而技术可能会提供这种保护。结果，大数据在社会和经济上改善了组织。因此，许多政府机构制定了鼓励大数据增长的政策。
机器人流程自动化在大数据的帮助下提高了运营效率。海量实时数据可以一次检查，并集成到业务运营中以实现自动化决策。此外，数据收集和存储通过可扩展的 IT 基础设施和更低的云服务成本实现自动化。
由于无法评估大量数据，大数据还发现了以前未被发现的商机。即使是复杂的数据集也可以创建新产品或改造现有产品。在竞争激烈的世界中，专有数据变得非常有价值。
借助快速数据分析技术来计算新数据源，企业现在可以即时评估信息并做出明智的决策。

大数据公司用例

一些业务问题和用例受益于大数据分析服务。下面列出了一些实例：

客户分析

大公司分析客户数据以改善客户体验、转化率和保留率。

预防诈骗

大数据有助于检测公司内部的恶意交易和模式。它们可能表明欺诈行为以及降低风险。

价格优化

大数据分析帮助企业优化产品和服务的定价，从而增加收入。

运营分析

许多企业希望提高其运营绩效并更好地利用其资产。

因此，公司可能会使用大数据分析来释放方法来更有效地运行并提高绩效。

2022 年顶级大数据分析公司

每个大公司都使用大数据。它可以帮助公司在更短的时间内做出更好的判断，使他们的工作更容易获得和盈利。即使是庞大的数据，企业也可以更好地了解客户的需求，并与他们进行实时的一对一对话。让我们看看 2022 年将在其运营中实施大数据的顶级大数据公司。

亚马逊

亚马逊是先驱者，在线零售商。他们跟踪有关买家的每一点信息，以了解他们如何将钱花在特定产品上。收集这些数据以输入社交媒体广告算法，从而改善客户互动、推荐商品、增强消费者体验和服务等等。

谷歌

大数据分析公司谷歌借助大数据了解用户的需求。首先，根据搜索历史、地理和趋势，谷歌获取用户偏好。然后，它通过执行复杂估计的算法，然后谷歌根据重要性和权威显示排序或放置的索引列表，以满足消费者的需求。

最后，谷歌显示了根据用户需求个性化的相关性的排名搜索结果。索引站点、过滤工具、实时提要、图形数据页面、文本和结构搜索、谷歌翻译和其他技术更好地了解客户需求。

网飞

Netflix 收集信息以更好地了解用户的需求、选择和偏好模式。后来，大数据预测每个用户喜欢什么，并构建自定义内容推荐列表。 Netflix 已经发展到现在正在为其订户开发原创内容的地步。

数据是推动其推荐算法和内容创建决策的关键要素。该公司使用各种数据点，包括看到的标题、用户评分、喜欢的类型以及观众暂停播放的频率。

美国运通

这家信用卡公司扫描大量消费者数据，以识别可能表明用户忠诚度的特征。它还使用大数据创建复杂的预测模型，以检查以前的交易和 115 个其他元素来预测客户流失。因此，美国运通可以使用大数据解决方案和功能检测到 24% 可能很快关闭的客户账户。

打破大数据的V

“大数据的 5 V ”是大数据的五个基本属性，有助于更好地理解大数据的基本部分。让我们来看看大数据的 5 V，它可以帮助企业弄清楚大数据如何更好地为他们工作。

1.速度

数据生成和传输的速率称为速度。这种速度随着网络技术和硬件的改进而提高，允许企业同时记录更多数据点。

例如，现在可以使用各种健康设备来监控患者并收集医疗保健行业的数据。因此，从住院医疗设备到可穿戴设备的数据必须快速传送到并进行分析。

2. 音量

体积是指收集的数据量。因此，大数据的确切大小取决于获取的信息。例如; 如果与小型企业的电子商务数据相比，Netflix 数据库的客户分析将是巨大的。然而，两者都可以被视为大数据，因为它们收集了大量数据。

3. 品种

术语“多样性”是指可用的广泛数据类型。例如，一个组织可能会从各种来源获取数据，每个来源都有不同的价值。

它可能在组织内部和外部。例如，它可能包括对产品评论进行情绪分析以识别正面或负面。大数据可以帮助快速了解“正面评价百分比”的分数。

4. 价值

收集到的数据的价值称为价值。公司的一些大数据可能在做出选择或取得成果方面是徒劳的。另一方面，公司可能会获取和维护大量对合规目的没有价值的数据。

但是，对于自愿收集大数据，公司应该准确分析收集了哪些数据以及这些数据对公司有何帮助。如果数据现在或未来几天几乎没有用处，建议停止收集信息。无用的数据可能会分散注意力。

5. 真实性

数据的质量或可靠性称为准确性。如果您不确定分析结果的准确性，那么收集大数据是没有意义的。通常，真实性描述了所收集数据的保证程度。不幸的是，数据有时会变得混乱且难以使用。

如果信息缺失，海量数据可能会产生比解决方案更多的混乱。例如，如果您输入所有订单数据，尤其是欺诈或取消购买，您就不能依赖电子商务转化率研究，因为它是人为提高的。

大数据：未来是什么？

未来几年，大数据市场可能会成倍增长。一个重要原因是有组织和非结构化数据的快速增长。生活各个方面的技术主导地位的提高以及手机的广泛使用是其他几个因素。它导致产生更大量的数据。在预测期内，对数据分析的日益增长的需求将推动对大数据的需求。此外，由于利润率的提高，该行业的数字业务数量正在蓬勃发展。

其他行业，如医疗保健、金融和能源，严重依赖大数据分析服务来改善客户体验。例如，零售国际大数据分析公司在 2020 年的收入为 48.5 亿美元，到 2028 年将增长到 255.6 亿美元， 2021 年至 2028 年的复合年增长率为 23.1%。

在日常运营中智能使用大数据，可以让企业根据市场变化快速做出数据驱动的决策，直接影响净利润。此外，所有行业的竞争都在不断加剧，企业没有犯错的余地，因此需要端到端的分析和创新技术来保持竞争力。

结束笔记

毫无疑问，大数据正在改变格局。事实是，学习如何有效地使用当前流入的数据将有助于大数据公司更好地发展，并得出更明智的结论。大数据的重要方面是它的多样性，而不是它的规模。要获得相关见解，您无需检查大量数据；您需要做的就是确保您正在分析正确的数据。

要真正从数据革命中受益，请开始使用大数据分析服务，它可以为您提供消费者、市场和竞争对手的完整全景。所有这些都可以用作当今现代大数据技术的数据，为企业提供前所未有的市场元素访问权限。