在互联网思维运作的新时代,大多数企业通过大数据分析从企业数据资产中创造业务价值,即通过对一个业务目标或问题的分析,将分散的不同数据源整合在一起,预测未来,以可衡量的结果指导业务行动,从而创造价值。
那么大数据分析是什么呢?统计学中的数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。大数据,又称巨量资料,指的是所涉及的数据资料量巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
所以想要了解大数据分析是什么,仅看广泛定义是不行的,还得先看下大数据的特性,以便我们更好的理解。大数据的特性可以概括为5个V,即数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。大数据作为时下火热的IT行业词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据分析也应运而生。
在了解到大数据分析是什么后,你还可以通过以下几点加深理解。
1.可视化分析
不管是对数据分析专家还是普通用户,实现数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。
2.数据挖掘算法
如果说可视化是给人看的,那么数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。
3.预测性分析能力
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4.语义引擎
由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新挑战,就需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。语义引擎需要被设计成能够从"文档"中智能提取信息。
5.数据质量和数据管理
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
6.数据存储与数据仓库
数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中,数据仓库的构建是关键,是商业智能系统的基础,承担对业务系统数据整合的任务,为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL),并按主题对数据进行查询和访问,为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。
