大數據
大數據是人們談論的熱門詞彙。在大數據泡沫中，隱私一直是一個熱門話題，同樣，營銷和金融也參與其中。有了大數據，帶來了豐富的機會。將海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工作?我們為你提供了這些大驚小怪的事情的真相。
大數據定義
為大數據提供一個全麵的定義並不容易，但從最接近的意義來說，由於可獲得的數據量巨大，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。
使用大數據的例子
以美國百貨公司塔吉特(Target)為例，預測分析的成功與否正通過大數據受到考驗。這家美國公司基於大量關於曆史和當前購買模式的數據，聲稱能夠預測客戶是否懷孕;有時在準媽媽意識到之前，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，它每筆交易都會收到大量的信息。金額、時間、地點、商店類型或產品都有記錄。因此，萬事達卡可以準確地對客戶進行細分，從而使全球各地的零售商受益。
大數據空間的最新發展
大數據的信息量很大，有時很難理解。為了讓你對我們正在談論的數據有一個粗略的了解，以下數據應該發人深省:
- 每秒上傳1小時的視頻到YouTube
- 每天1.4億條推文
- 每個月穀歌上有1000億次搜索
此外，隨著我們日常使用的智能設備的不斷發展，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，每個人平均每天有400GB的空閑時間。消費者的行為和特征將在其一生中被跟蹤。
大數據的一些用途
根據高德納(Gartner)進行的研究，在決策過程中充分利用大數據的公司，其財務效益會提高20%。這將極大地激勵企業認真對待大數據，並將其嵌入到業務中。
大數據可以幫助企業:
- 幫助降低金融風險
- 通過數據模式促進新產品開發
- 通過行為跟蹤增加個性化
- 利用智能數據進行精確預測
大數據實施麵臨的挑戰
隨著大數據量的不斷增長，實現大數據可能會麵臨一些挑戰，以下是麵臨的一些問題:
滿足數據的速度
在當今競爭激烈的商業環境中，企業不僅必須找到並分析所需的相關數據，而且必須迅速找到。可視化可以幫助組織更快地進行分析和決策，但挑戰在於如何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，以極快地處理大量數據。另一種方法是將數據放入內存中，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，並獲得近乎實時的業務洞察。
理解數據
要獲得正確形狀的數據需要大量的理解，以便您可以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——並了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、用戶將消費數據以及用戶將如何解讀信息。
數據質量
即使您能夠快速地找到和分析數據，並將其放入將要消費信息的受眾的適當環境中，但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，這一點就更加明顯了。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種有價值的工具。為了解決這個問題，公司需要有一個數據治理或信息管理過程，以確保數據是幹淨的。最好有一個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泄露了全部什麼信息。此外，數據可能會落入壞人之手，或者在最初沒有想到的事情的後期使用。對你使用的數據和目的保持開放和誠實。
一種文化心態
除了技術上的挑戰，公司還需要必要的內部力量共同建立和提取有價值的見解。此外，企業要創建一個數據驅動型組織，往往需要重大的文化變革。