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时间:2019-08-08来源:Ebpay浏览数:748次
在现在的大数据时代,如果一个企业不能够有效的进行数据分析,或者不懂得分析数据,那么被同行竞争掉是迟早的事情。数据分析的结果很难落地,数据分析的价值远远低于预期,这些问题都是数据分析的重要性。
大数据分析是信息技术的一场革命。企业公司对于数据分析的使用率逐渐提高,公司的主要关注点在于客户,所以根据环境的性质将数据分析分为不同的类型,分别有规定性分析、预测分析以及描述性分析。那么接下来就讲解一下为什么数据分析如此的重要。
数据科学角度
数据分析使用不同的工具以及技巧分析来自于不同地方的数据。大数据具有多样性、速度快、数据庞大的特点。数据来自于网络、各种网页、音频和视频以及其他来源。
大数据分析包括使用机器、数据挖掘等的分析技术来提取、准备和混合数据,进而进行数据的分析。现在,大型的企业和公司都以不同的方式来运用这些技术。
大数据通常是大规模实时形成的数据,它们都是非结构化的,数据分析工具捕获、存储起来进行分析。其中数据分析的工具有:Apache Hadoop、Hive、Storm、ABI等等。
业务角度
由于现在的企业对大数据使用量的增加,那么对于此类的工具的需求量也增大。数据分析可以帮助企业有新的见解和决策,来运行业务。数据分析工具有助于挖掘出有用的信息,做出有效的决策,从而提高公司的利益,同时也能够节省公司决策者的时间和精力。
实时可行角度
因为数据分析的优势众多,所以数据分析取得了飞速的开展。这就导致了很多的行业都使用大数据。
数据分析工具得到的结果有利于更分析客户的需求,从而研发出更适合的产品。这样既可以帮助公司赢得更大的利益,也可以帮助客户更满足于他们的需求。
就业市场角度
随着对大数据技术的市场的需求逐渐增进,所以对于此方面的专业人才的需求也越来越大。数据科学和分析具有很大的潜力。数据分析有利于业务价值链并且取得洞察力。分析的使用可以增强分析师的行业知识,同时这些分析专家使企业更好的利用了数据。
工欲善其事必先利其器。我国国产的数据分析产品ABI是业界比较认可的数据分析产品,操作简便易上手。从数据源接入,到数据采集、数据处理,再到数据分析和挖掘,打通了数据生命周期的各个环节,实现数据填报、处理以及分析一体化,为用户给予一站式数据服务。能够提高数据质量,服务数据分析。
数据分析很重要,当然选对了工具才是更重要的事情。