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ABI(ALL in one BI)是Ebpay历经18年匠心打造的国产化BI工具,技术自主可控。它打通从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路,可满足企业经营中各类复杂的分析需求,帮助企业实现高效数字化转型。

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Ebpay深耕商业智能十多年,
打造一体化的填报、处理、可视化平台。

什么是大数据分析?—— Ebpay

时间:2019-01-16来源:Ebpay浏览数:676

世界上的数据量继续以令人难以置信的速度增长。IDC建议,到2025年,将有数量为163ZB的数据 - 从2013年的4.4ZB增长。数据的大量增加对企业来说既是挑战也是机遇。包含在该数据中的是改善决策,提高生产力和有助于创新所需的洞察力。大数据分析是解锁公司数据中信息的关键。

要准确理解大数据分析是什么,值得将该短语分为两部分:“大数据”和“分析”。

大数据可以被描述为组织在过去十年左右取得的大量信息。由于技术的进步,现在从更广泛的来源收集TB级或更多数据的数据更便宜,更容易 - 不仅仅是传统的商业应用,还包括社交媒体,支持聊天,数字图像,物联网等等。这些庞大的数据集可以揭示各种见解。

“分析”指的是快速有效地发现数据中的洞察力和信息以有助于决策制定和识别新机会的挑战。

大数据分析可以处理结构化数据 - 来自数据库记录和非结构化数据 - 例如电子邮件,Word文档或社交媒体帖子。最好的大数据分析工具将所有这些数据整合到一个大型数据存储库中 - 通常称为“数据湖” - 可以对数据进行规范化,以实现一系列分析活动。

大多数大数据分析解决方案包括许多数据挖掘和数据分析工具。它们支持多种分析方法,包括决策树分析,聚类分析,预测分析,倾向性分析和情感分析。通常,大数据分析工具都有分割软件来将组分组 - 例如客户记录分成较小的部分,以便进行更精确的分析。

     需要大数据分析

大数据分析背后的概念并不新鲜。多年来,公司不断在分析他们的数据,但他们使用的工具并非设计用于创建新数据的数量和类型的巨大增长。这种需求得益于大数据的四个关键特征 - 通常被称为“ 4 V大数据”。

1.卷

大数据的重要性在于其庞大的数量。存储成本显着降低,但许多组织正在寻找基于云的大数据分析解决方案,这些解决方案给予更便宜和更灵活的存储容量,以及几乎无限的可扩展性,以适应应用其分析工具的巨大数据湖。

2.品种繁多

现在有比以往更多的数据类型。传统上,公司只需关注其公司系统中创建的数据。这主要是结构化数据 - 每个记录遵循相同结构的数据,可以很好地适应关系数据库或电子表格。

如今,他们还需要给予来自外部资源的数据,例如社交媒体,移动设备以及越来越多的物联网(IoT)传感器和设备。大部分数据都是非结构化的 - 它不像结构化数据那样符合设置格式。这使得非结构化数据(如文本)更难以捕获和分析。

大数据分析工具可以处理结构化和非结构化数据,以识别使用上一代数据工具无法实现的数据模式和趋势。

3.速度

速度  是需要处理的传入数据的频率。例如,考虑电信给予商每天必须处理的所有呼叫,文本和Facebook状态更新。而且它不仅限于手机 - 从汽车到冰箱的日常设备现在都是数据生成器。根据福布斯的说法,每辆福特GT都有50个物联网传感器和28个微处理器,每小时能够产生高达100GB的数据。这需要一个高性能,安全的平台来应对这种数据流。

4.可见性

随着大数据分析的开展,大数据分析遇到了障碍。这种类型的工具无法解释来自收集的数据量的信息。数据科学家需要分析这些发现。问题是数据科学家稀缺且昂贵。分析结果必须以他们理解的格式向所有需要它的人展示。最好的大数据分析平台采用易于使用的分析仪表板,为合适的人员给予洞察力,并能够创建自己的仪表板以取得最高级别的洞察力,并根据需要深入分析。

总而言之,这些功能给予了一个高级分析平台,可以从大数据中获取可操作的洞察力 - 一个真正的大数据分析工具。

大数据分析的类型

鉴于上述广泛的范围,有很多形式的大数据分析应该不足为奇。这些包括:

描述性分析

描述性分析工具 - 有时称为商业智能 - 查看组织内的历史数据,以告诉您发生了什么。他们创建简单的报告,可视化和决策树,显示在特定时间点或一段时间内发生的事情。在大数据分析的更大范围内,这些具有基本但必不可少的分析功能,在帮助提高性能和预测分析方面发挥重要作用。

诊断分析

诊断工具解释了为什么发生了什么。它比描述性报告工具更先进,允许深入分析历史数据,应用大数据建模,并确定给定情况的根本原因。

预测分析

预测分析使用数据,分析算法和机器学习技术,根据历史数据确定预期结果的可能性。它确定了数据中的模式和趋势,这些模式和趋势表明机器,零件和人员将来的行为方式。

可视化分析

可视化分析旨在找到并推荐针对特定情况的最佳行动方案。它建立在预测功能的基础上,顺利获得显示每个选项的含义并实时确定最佳的行动方案。

人工智能分析

人工智能分析 - 有时称为认知计算 - 给予“类似人”的智能,以理解大量结构化和非结构化数据中的上下文。它结合了先进的分析功能和全面的人工智能功能 - 例如深度学习,机器学习和自然语言识别 - 来揭示信息中包含的模式。

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