什麼是大數據及其重要性——大數據終極指南

已發表: 2021-12-13

大數據是一種創新理念，可以處理當今世界上存在的大量數據。如果您不知道大數據公司如何處理大量數據，請閱讀本指南以了解有關大數據分析服務和2022 年頂級大數據公司的所有信息。

如今，有多個社交應用程序可供使用，每天都會導致大量數據同化。毫無疑問，日常用戶在社交媒體上連接並共享數據。甚至所有企業和公司都在全球範圍內共享機密數據。不要誤以為數據量有限。您有沒有想過大數據公司和用戶如何處理海量數據？大數據在這裡發揮作用。本博客將闡明與大數據、大數據分析服務和 2022 年頂級大數據公司相關的各個方面。但首先，讓我們了解什麼是大數據。

大數據——一個簡短的總結

根據 Gartner 的說法，大數據是具有大量、速度和多樣性的資產數據，需要具有成本效益、獨特類型的數據處理才能更好地解釋和決策過程。因此，大數據是指必須處理和評估才能獲得有用信息的複雜而龐大的數據量。

大數據是指物理設備無法存儲和處理的海量數據。相反，該術語指的是允許許多機器組合成單個資源的雲系統。例如，人工智能通過分析來自社交媒體的數十億張公共照片來識別事物、人和情緒。同樣，數字廣告引擎會過濾數十億條內容，以找到與它們相關的廣告。

大數據的類型

以下類別的大數據與所有級別的分析相關。在處理海量數據時，大數據分析公司必須首先了解原始數據的來源以及如何處理數據，然後再進行評估。

因此，為了使項目有價值，數據提取必須快速。在您了解大數據的含義後，讓我們看看不同類型的大數據。

結構化的

結構化數據便於處理海量數據。它組織良好，尺寸由預定參數確定，有助於處理、存儲和檢索數據。此外，它指的是使用簡單的搜索引擎方法從數據庫中快速保留和恢復的整齊有序的材料。

例如，設計的員工表在公司數據庫中，用於排列員工詳細信息、工作角色、工資等信息。

非結構化

所有數據都沒有經過精心策劃和分類為結構化數據。根據這項研究，只有大約 20% 的數據屬於結構化數據。非結構化數據是缺乏特定形狀或模式的數據類型。雖然結構化數據加快了流程，但非結構化數據需要時間和精力。

因此，處理和分析非結構化數據變得異常困難且耗時。您使用計算機執行的幾乎所有操作都會導致創建非結構化數據。沒有人口述他們的電話或在他們寫的每條推文中添加有意義的標籤。

半結構化

這種數據類型是結構化和非結構化數據的混合體。大多數情況下，它會轉換為帶有元數據的非結構化數據。首先，它會被創建，例如時間、地點、設備 ID 標記、電子郵件或稍後在數據中的語義標籤。

更具體地說，它包括雖然未歸類在特定存儲庫（數據庫）下的數據，但具有分隔數據內部不同部分的基本信息或標籤。

嗯，這都是關於不同類型的大數據的。

大數據對業務增長的影響

大數據影響公司更有效地管理大量數據。根據 Grand View Research Inc 的研究，到 2025 年，大數據將達到1232.3億美元。因此，大數據分析公司將發現其競爭對手無法從數據基礎設施中收集到的隱藏真相，以及客戶。因此，企業正在重構他們的數據架構、合併數據並根除舊技術。企業使用大數據的原因如下：

公司旨在通過大數據改善客戶支持，這有助於提高利潤。此外，一些企業希望改善他們的客戶關係。其他目標包括良好的目標營銷、成本節約和更高的運營效率。
大數據應用程序允許企業在節省資金的同時存儲大量數據。基於雲的智能和 Hadoop 是此類技術的兩個示例。他們協助公司分析數據並做出更好的決策。此外，數據洩露需要加強保護，而技術可能會提供這種保護。結果，大數據在社會和經濟上改善了組織。因此，許多政府機構制定了鼓勵大數據增長的政策。
機器人流程自動化在大數據的幫助下提高了運營效率。海量實時數據可以一次檢查，並集成到業務運營中以實現自動化決策。此外，數據收集和存儲通過可擴展的 IT 基礎設施和更低的雲服務成本實現自動化。
由於無法評估大量數據，大數據還發現了以前未被發現的商機。即使是複雜的數據集也可以創建新產品或改造現有產品。在競爭激烈的世界中，專有數據變得非常有價值。
借助快速數據分析技術來計算新數據源，企業現在可以即時評估信息並做出明智的決策。

大數據公司用例

一些業務問題和用例受益於大數據分析服務。下面列出了一些實例：

客戶分析

大公司分析客戶數據以改善客戶體驗、轉化率和保留率。

預防詐騙

大數據有助於檢測公司內部的惡意交易和模式。它們可能表明欺詐行為以及降低風險。

價格優化

大數據分析幫助企業優化產品和服務的定價，從而增加收入。

運營分析

許多企業希望提高其運營績效並更好地利用其資產。

因此，公司可能會使用大數據分析來釋放方法來更有效地運行並提高績效。

2022 年頂級大數據分析公司

每個大公司都使用大數據。它可以幫助公司在更短的時間內做出更好的判斷，使他們的工作更容易獲得和盈利。即使是龐大的數據，企業也可以更好地了解客戶的需求，並與他們進行實時的一對一對話。讓我們看看 2022 年將在其運營中實施大數據的頂級大數據公司。

亞馬遜

亞馬遜是先驅者，在線零售商。他們跟踪有關買家的每一點信息，以了解他們如何將錢花在特定產品上。收集這些數據以輸入社交媒體廣告算法，從而改善客戶互動、推薦商品、增強消費者體驗和服務等等。

谷歌

大數據分析公司谷歌借助大數據了解用戶的需求。首先，根據搜索歷史、地理和趨勢，谷歌獲取用戶偏好。然後，它通過執行複雜估計的算法，然後谷歌根據重要性和權威顯示排序或放置的索引列表，以滿足消費者的需求。

最後，谷歌顯示了根據用戶需求個性化的相關性的排名搜索結果。索引站點、過濾工具、實時提要、圖形數據頁面、文本和結構搜索、谷歌翻譯和其他技術更好地了解客戶需求。

網飛

Netflix 收集信息以更好地了解用戶的需求、選擇和偏好模式。後來，大數據預測每個用戶喜歡什麼，並構建自定義內容推薦列表。 Netflix 已經發展到現在正在為其訂戶開發原創內容的地步。

數據是推動其推薦算法和內容創建決策的關鍵要素。該公司使用各種數據點，包括看到的標題、用戶評分、喜歡的類型以及觀眾暫停播放的頻率。

美國運通

這家信用卡公司掃描大量消費者數據，以識別可能表明用戶忠誠度的特徵。它還使用大數據創建複雜的預測模型，以檢查以前的交易和 115 個其他元素來預測客戶流失。因此，美國運通可以使用大數據解決方案和功能檢測到 24% 可能很快關閉的客戶賬戶。

打破大數據的V

“大數據的 5 V ”是大數據的五個基本屬性，有助於更好地理解大數據的基本部分。讓我們來看看大數據的 5 V，它可以幫助企業弄清楚大數據如何更好地為他們工作。

1.速度

數據生成和傳輸的速率稱為速度。這種速度隨著網絡技術和硬件的改進而提高，允許企業同時記錄更多數據點。

例如，現在可以使用各種健康設備來監控患者並收集醫療保健行業的數據。因此，從住院醫療設備到可穿戴設備的數據必須快速傳送到並進行分析。

2. 音量

體積是指收集的數據量。因此，大數據的確切大小取決於獲取的信息。例如; 如果與小型企業的電子商務數據相比，Netflix 數據庫的客戶分析將是巨大的。然而，兩者都可以被視為大數據，因為它們收集了大量數據。

3. 品種

術語“多樣性”是指可用的廣泛數據類型。例如，一個組織可能會從各種來源獲取數據，每個來源都有不同的價值。

它可能在組織內部和外部。例如，它可能包括對產品評論進行情緒分析以識別正面或負面。大數據可以幫助快速了解“正面評價百分比”的分數。

4. 價值

收集到的數據的價值稱為價值。公司的一些大數據可能在做出選擇或取得成果方面是徒勞的。另一方面，公司可能會獲取和維護大量對合規目的沒有價值的數據。

但是，對於自願收集大數據，公司應該準確分析收集了哪些數據以及這些數據對公司有何幫助。如果數據現在或未來幾天幾乎沒有用處，建議停止收集信息。無用的數據可能會分散注意力。

5. 真實性

數據的質量或可靠性稱為準確性。如果您不確定分析結果的準確性，那麼收集大數據是沒有意義的。通常，真實性描述了所收集數據的保證程度。不幸的是，數據有時會變得混亂且難以使用。

如果信息缺失，海量數據可能會產生比解決方案更多的混亂。例如，如果您輸入所有訂單數據，尤其是欺詐或取消購買，您就不能依賴電子商務轉化率研究，因為它是人為提高的。

大數據：未來是什麼？

未來幾年，大數據市場可能會成倍增長。一個重要原因是有組織和非結構化數據的快速增長。生活各個方面的技術主導地位的提高以及手機的廣泛使用是其他幾個因素。它導致產生更大量的數據。在預測期內，對數據分析的日益增長的需求將推動對大數據的需求。此外，由於利潤率的提高，該行業的數字業務數量正在蓬勃發展。

其他行業，如醫療保健、金融和能源，嚴重依賴大數據分析服務來改善客戶體驗。例如，零售國際大數據分析公司在 2020 年的收入為 48.5 億美元，到 2028 年將增長到 255.6 億美元， 2021 年至 2028 年的複合年增長率為 23.1%。

在日常運營中智能使用大數據，可以讓企業根據市場變化快速做出數據驅動的決策，直接影響淨利潤。此外，所有行業的競爭都在不斷加劇，企業沒有犯錯的餘地，因此需要端到端的分析和創新技術來保持競爭力。

結束筆記

毫無疑問，大數據正在改變格局。事實是，學習如何有效地使用當前流入的數據將有助於大數據公司更好地發展，並得出更明智的結論。大數據的重要方面是它的多樣性，而不是它的規模。要獲得相關見解，您無需檢查大量數據；您需要做的就是確保您正在分析正確的數據。

要真正從數據革命中受益，請開始使用大數據分析服務，它可以為您提供消費者、市場和競爭對手的完整全景。所有這些都可以用作當今現代大數據技術的數據，為企業提供前所未有的市場元素訪問權限。