
大数据时代:解析大数据的核心价值
大数据,彷彿是企业潮流字眼,但企业该如何运用令其增值?很多时市面上都充斥着「大数据解决方案」,令大数据范畴留有灰色地带,一切变得扑朔迷离。据Forbes 最近发表一篇有趣的文章名命为「如何辨认虚假大数据产品」,讲述了如何辨认什么是大数据技术、什么不是,以及讲述了一般人对大数据的误解,人们应该追求革新而不是追求方法。
重点不在于「大」、也不在于「数据」
大数据其实已运行差不多十年,起初进入市场时,「大」是其销售重点,供应商需要面对很多挑战,不停地摄取和消化以予改进,包括如何进化为 PB(1,000TB),如何运行这容量及製造一些结果,当时一切都以「大」为主题,故此如何运用、如何演绎都变得次要。
另一具争议性地方是「数据」。大数据本来就是以大量数据进行一连串分析以找到一些结果,这也不难理解。这的确是个有效方法,过去多年,很多人都希望找寻一个方法去消化一系列数据而找寻结论,然而大数据满足了这要求。时至今日,消化数据变得容易很多,而这趋势看似将会继续不停地发展下去。
大数据 VS 大商业智能
大商业智能(Big Business Intelligence,Big BI),有以下叁点:
1、分析相同结构及交易类数据,像过往多年一样,也许有更多这方面数据。
2、这些数据是一组组的,也是旧数据。
3、分析结果后并不能让企业进行行动。
而大数据则有以下叁点特徵:
1、把新数据及旧有数据连合在一起,尤其是那些有结构性数据及非结构性数据。
2、可以实时或接近实时进行分析。
3、製造亮点以採取即时行动。
由此可见,两者方案其实都是企业的资讯工厂,然而各有特殊不同的特点和观点价值。大企业智慧创造及维持资讯记忆十分有用;而大数据方案则引领企业彻底地进入另一营运模式及换来另一全新结果。
而第二个「真」「假」大数据工具在于,真大数据能帮助企业融合结构和非结构性数据、实时或接近实时分析、以及析出亮点;而假大数据并不能进行以上行为,所以企业必须小心分辨,以免浪费金钱在假大数据上。
大数据能克服各种限制
数据湖即拥有大量最新数据,储存在数据仓库等待进行分析,不过这字眼其实是比较旧,以「湖」形容其实不太準确,虽然数据很多很大,可以以「海量」来形容,故此用「数据淹没」会比较合适。
腐烂、发臭、骯脏和非常困难发展为一些有用分析,协助企业生产就是数据淹没的意思。即使再进行数据解压、转化及读取,有不少隐藏数据都已损毁而无法使用。
相反地,好的大数据工具容许数据受到分析、生产、储存及管理,不论在甚么地方都可以,包括任何流动装置、社媒、云端等。事实上,数据能够穿越地域限制,即使在小小空位也能随意运用。如果需要时间移动、转化、清洗和读取,那么这样的大数据就失去了它存在价值。
大数据必须运行资料够快和维持数据準确,同时也要容许使用者在过百或过千的数据水坑运作,即使在讯号微弱时也能够做得完美,而不是受数据淹没而无力进行大数据分析,这样才是大数据最大价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28