大數據
大數據是人們津津樂道的熱詞。在大數據泡沫中，隱私一直是一個熱門話題，同樣，營銷和金融也在激烈的行動中。有了大數據，帶來了豐富的機遇。將大量數據轉化為對企業有價值的見解，創造了無限的可能性。但大數據到底是什麼?更重要的是，大數據如何為你的公司服務?我們為你提供了這些大驚小怪的事情的真相。
大數據的定義
要為大數據提供一個全麵的定義並不容易，但從最接近的意義上說，由於可用的數據量巨大，傳統的數據捕獲和解釋方法已經過時，需要一種新的方法來分析數據。硬件和軟件的進步是大數據革命的主要貢獻者。
大數據使用的例子
以美國百貨公司塔吉特(Target)為例，預測分析的成功正在通過大數據接受考驗。這家美國公司聲稱，基於大量關於曆史和當前購買模式的數據，該公司能夠預測客戶是否懷孕;有時候在準媽媽意識到之前就根據分析數據模式在購買習慣。
另一個很好的例子是萬事達卡，每筆交易都會接收到大量信息。數量、時間、地點、商店類型或產品……它們都被追蹤。因此，萬事達卡準確地細分客戶，使全球各地的零售商受益。
大數據領域的最新進展
大數據有時很難理解，因為數據量很大。為了讓你了解我們談論的數據有多少，下麵的統計數據應該會讓你深思:
- 每秒有一小時的視頻上傳到YouTube
- 每天1.4億條推文
- 每月在穀歌上進行1000億次搜索
此外，隨著我們日常使用的智能設備不斷發展，包括冰箱、烤箱、汽車等，數據量正在急劇上升，看不到盡頭。據稱，平均每人每天有400GB的可用空間。消費者一生的行為和特征都在被追蹤。
大數據的一些用途
根據高德納(Gartner)的研究，在決策過程中充分利用大數據的公司，財務狀況會好20%。這將極大地激勵企業認真對待大數據，並將其嵌入到自己的運營中。
大數據可以幫助公司:
- 幫助降低財務風險
- 通過數據模式促進新產品開發
- 通過行為追蹤增加個性化
- 利用智能數據進行準確預測
大數據實施麵臨的挑戰
隨著大數據量的不斷增長，實現大數據可能具有挑戰性，以下是麵臨的一些問題:
滿足數據傳輸速度
在當今競爭激烈的商業環境中，企業不僅要找到並分析所需的相關數據，而且必須快速找到。可視化幫助組織更快速地進行分析和做出決策，但挑戰在於快速地處理海量數據和獲取所需的詳細信息。挑戰隻會隨著粒度的增加而增加。一個可能的解決方案是硬件。一些供應商正在使用增加的內存和強大的並行處理來極快地處理大量數據。另一種方法是將數據放在內存中，但使用網格計算方法，即使用許多機器來解決一個問題。這兩種方法都允許組織探索巨大的數據量，並以近乎實時的方式獲得業務洞察力。
理解數據
要獲得正確形狀的數據需要大量的理解，這樣才能將可視化作為數據分析的一部分。例如，如果數據來自社交媒體內容，你需要知道一般意義上的用戶是誰——比如使用特定產品集的客戶——並理解你試圖從數據中可視化的是什麼。如果沒有某種上下文，可視化工具對用戶的價值可能會降低。應對這一挑戰的一個解決方案是擁有適當的領域專業知識。確保分析數據的人深刻理解數據的來源，哪些受眾將消費數據，以及受眾將如何解釋信息。
數據質量
即使您可以快速地找到和分析數據，並將其放在將消費信息的受眾的適當上下文中，如果數據不準確或不及時，則數據用於決策目的的價值將受到損害。這對任何數據分析都是一個挑戰，但當考慮到大數據項目所涉及的信息量時，這個問題就更加明顯了。同樣，隻有在數據質量得到保證的情況下，數據可視化才會被證明是一個有價值的工具。為了解決這個問題，公司需要有數據治理或信息管理流程，以確保數據是幹淨的。最好有一種主動的方法來解決數據質量問題，這樣以後就不會出現問題。
大數據與隱私
麵臨的另一個挑戰與隱私有關。某些服務的用戶並不總是知道他們所透露的全部信息。此外，數據可能會落入壞人之手，或被用於最初沒有想到的事情的後期階段。對你使用的數據和目的要公開和誠實。
文化心態
除了技術挑戰之外，公司還需要在內部建立和提取有價值的見解。此外，要創建一個數據驅動的組織，公司通常需要進行重大的文化變革。