分析不仅仅是大数据

分析不仅仅是大数据

大数据，这个词现在并不新鲜。“大数据”的概念变得简单，但是仅仅拥有和收集更多数据已经不够了。我们现在已进入以业务为导向的“数据战略”应成为焦点的领域。数据分析不再是奢侈品，而是成为主流。公司可以通过利用高级分析和数据可视化获得战略优势。

原始形式的大数据只不过是非结构化数据和Hadoop，不管你信不信，这个想法正在被淘汰。大数据革命正在向数据分析方向发展，并且即兴创建企业管理数据收集，数据输入和数据处理，分类和验证的方式也有望取得进展。怎么把大数据转化成企业利润？这应该有明确的战略和目的。

“数据湖”成为被动“数据库”

企业应该放弃存储数据的思维过程，以免遗漏，因为它不再是一种可接受的策略。今天，Hadoop用于处理和存储数据，使公司和组织遭遇以下问题：

在哪里分析数据？如何分析数据？
哪种方法可以分析数据？
谁将分析数据 - 如果没有在内部完成？
有多少种定量数据分析？
什么是不同类型的数据分析方法，哪种方法最好？
哪种数据分析方法满足了我的公司要求？

数据正在推动公司的真正价值，但前提是它足够复杂，可以用于商业用途。这也是Data Lakes成为数据库的原因之一，而这些数据库尚未开发。在新的流行范式中，不是业务数据的大小，而是业务数据的使用方式 - 数量。

企业应该着手制定和实施新的数据战略，以保持竞争优势。数据分析可以帮助各种不同运营领域的公司。它可以增强数据质量和系统完整性，发现欺诈和其他违规行为，改善供应链和库存管理，标准化和开发系统使用，并实现关键信息的基准测试。

真正努力工作或与数据分析和咨询专家合作的公司能够成功优化业务，创造新的营销渠道或创造创新的新服务和收入流。一些公司正在忽视通过数据分析来增强决策和提高整体绩效的重要机会。

公司可以从数据分析中受益的关键领域包括：

有效且一致地处理非常大的数据集
确定流程和交易数据之间缺乏协调
根据历史趋势整合预测分析

随着越来越多的组织和行业希望为他们的业务部署数据分析，唯一可以区分它们的是实用主义的总体理念。这恰好是公司有意识地建立新的数据能力中心，不与其IT部门保持一致，而是在少数情况下直接向首席财务官，首席运营官或直接向首席执行官报告的重要原因之一。这是摆脱保守智慧，挑战本能决策过程的方式之一; 并将数据分析和数据可视化纳入业务的核心。

异构和敏捷数据生态系统

全球各地的公司和组织实际上已达到收集可怕数据量的大小门槛，并迫切需要创建有效的机器学习逻辑。Facebook，该公司坐拥数PB的图片和个人资料信息，并与这类数据有很大关系 - 引入了人脸识别 - 进一步推动了数据分析能力的界限。

我们正处在一个数据项目专门分析复杂图形结构，文本情感分析工具以便适当分析客户支持电子邮件的时代，以及提供对数据分析的快速访问的内存数据库 - 每个都是根据特定要求构建的和具体的数据战略。

包括人工智能，内存数据库，键/值商店，图形数据库，流处理工具等在内的不断发展的技术已成功地将技术限制问题转移到此类技术的智能应用中，以便从不同的数据源创建创新见解。作为连锁效应，采用的速度可能会提高，数据将更多地成为公司数据和更广泛业务战略的基石。

是时候走出大数据炒作了

已经意识到分析远远超过大数据的行业或行业数量正在增加，已经成​​为大数据炒作的另一面。电子商务和零售行业一直是采用的领先者，并在20世纪90年代末成功应用数据挖掘，同时它仍然是商业智能的副产品。拥有数百万客户及其定期处理数据的组织要么配备了工具，要么拥有业务数据处理合作伙伴 - 这在某种程度上使他们成为最大的游戏改变者之一 - 人工智能集成的热情早期采用者。

那些大肆宣传大数据的人仍在努力理解他们的数据收集方法所提供的内容。数据分析可帮助公司利用其数据库执行意外事务，利用自动化，预测性和规范性流程开辟一个全新的空间，以提高业务水平，而不仅仅是创建有关历史记录的报告。

数据项目的成功率已经从数据收集或数据挖掘大大转移到收集数据转化为有用信息的速度。这是一个随着数据民主化而加速的过程，而且进入门槛较低。