Post by account_disabled on Dec 4, 2023 9:22:21 GMT 1
大数据:它们是什么以及它们的用途 亚历山德拉·朱 弗里达 暂无评论 25 麦格 大数据 大数据就在我们周围,存在于我们每天进行的所有行动中。从我们在社交网络中的互动到点击网站:我们沉浸在我们自己生成的数据中。如果确实有必要对所有这些信息进行战略组织,即所谓的数据管理,那么我们还必须停下来分析正在发生的深刻变革,以深入了解它们的重要性。 我将向您简要总结本文的内容(如果您时间不多,请随意阅读您最感兴趣的部分!): 它们是什么:定义和特征; 它们的用途是什么? 数据分析; 例子; 优点和缺点。 定义和特点 从字面意义上来说,“大数据”确实是大。事实上,这些信息量巨大,不仅在规模上巨大,而且在创建和收集的速度上也巨大。 这个概念已经存在很长时间了,但直到 2000 年初才出现了不同的势头,特别是在 Doug Laney 的研究之后,他确定了一个简单的模型来定义新数据,其特征是特定的3V : 数据量:大量数据,需要足够的存储和管理解决方案才能实现高效处理; 变化:数据可以是结构化的,例如传统数据库,也可以是非结构化的,例如文本、图像、音频和视频。管理和分析各种数据需要特定的工具和方法。 速度:大数据以令人难以置信的速度实时或近实时生成。
这需要采用能够快速处理数据的解决方案和基础设施,以提取有意义的信息并及时做出决策。 如今,两个新变量丰富了这一范式: 方差:与此类数据的多样性和复杂性有关; 准确性:由于大量数据来自不同来源,因此存在数据不完整、不准确 工作职能邮件数据库 或误导性的风险。因此,必须致力于数据清理、验证和质量管理,以确保它们的可靠性和代表性。 本质上,这两个新的“V”回答了以下问题:您的数据的真实性如何以及您对它的信任程度如何? 这两个新变量的出现让我们了解到今天的大数据如何代表真正的资本,需要以尽可能最好的方式进行分析和处理,以便被理解和分析。 大数据有什么用? 了解如何从大数据中提取价值,才是大公司和中小企业真正的竞争关键:它们的重要性其实不在于其数量,而在于其用途。如果没有对数据进行解释和情境分析,数据就没有任何意义。 借助大量可用数据和新的分析技术,公司可以利用宝贵的见解来推动创新、个性化客户体验、提高运营效率并保持竞争力。 通过结合大数据和分析,您实际上可以实现各种业务目标,例如增加销售额、降低成本、增加利润、识别新市场、优化产品等。 因此,大数据使得获得涉及公司所有职能及其他职能的横向利益成为可能:除了利润和营业额之外,这些信息还可以用于医疗保健领域,创造新的就业机会,优化游客流量,等等。其他方式,成为社区的真正资产。 大数据分析 正如我们所看到的,对大量信息的分析产生了新知识,这些新知识不仅对商业领域的决策有用。
般来说,当我们谈论数据分析时,会确定四大类: 描述性:侧重于以清晰且有意义的方式描述和表示数据。通过使用描述性统计、图表和表格等技术,描述性分析提供了数据的全景视图,使您能够了解关键特征、模式和潜在趋势。 预测:基于使用统计算法和机器学习,根据可用的历史数据对未来进行预测。此类分析旨在识别可用于做出预测的模式和关系,例如关于客户行为、市场趋势或未来业务绩效的预测; 规定性:提供有关为实现某些目标而采取的行动的建议和建议。此类分析使用先进的算法和人工智能来评估不同的选项,并就应采取哪些行动来最大限度地提高预期结果提供指导; 自动化: 涉及使用人工智能、机器学习和自动化算法来识别数据中的模式、趋势和异常,而无需直接人工干预。 这四个类是所谓的高级分析的一部分,它允许您以高级方式进行设计并对业务流程产生重大影响。 大数据的例子 有几个大数据的例子,它们是由不同来源和部门产生的。我们可以将它们分为以下主要类别: 社交媒体:实时生成大量数据,包括帖子、评论、分享、点赞等。这些数据可用于分析公众情绪、消费者偏好、市场趋势并制定个性化营销策略; 连接设备和物联网:这些是大量数据,例如环境传感器、位置数据、能源消耗数据等等。这些数据可用于优化能源效率、改善预防性维护、监控设备健康状况以及创建基于连接的智能服务; Web 和移动应用程序: 您可以获得有关用户的数据,例如浏览行为、与应用程序的交互、使用偏好等。这些数据可用于个性化用户体验、改进应用程序的功能并深入了解用户偏好; 医疗保健和生物医学行业:此类别包括患者数据、医疗记录数据、诊断图像、医疗传感器数据等。
这需要采用能够快速处理数据的解决方案和基础设施,以提取有意义的信息并及时做出决策。 如今,两个新变量丰富了这一范式: 方差:与此类数据的多样性和复杂性有关; 准确性:由于大量数据来自不同来源,因此存在数据不完整、不准确 工作职能邮件数据库 或误导性的风险。因此,必须致力于数据清理、验证和质量管理,以确保它们的可靠性和代表性。 本质上,这两个新的“V”回答了以下问题:您的数据的真实性如何以及您对它的信任程度如何? 这两个新变量的出现让我们了解到今天的大数据如何代表真正的资本,需要以尽可能最好的方式进行分析和处理,以便被理解和分析。 大数据有什么用? 了解如何从大数据中提取价值,才是大公司和中小企业真正的竞争关键:它们的重要性其实不在于其数量,而在于其用途。如果没有对数据进行解释和情境分析,数据就没有任何意义。 借助大量可用数据和新的分析技术,公司可以利用宝贵的见解来推动创新、个性化客户体验、提高运营效率并保持竞争力。 通过结合大数据和分析,您实际上可以实现各种业务目标,例如增加销售额、降低成本、增加利润、识别新市场、优化产品等。 因此,大数据使得获得涉及公司所有职能及其他职能的横向利益成为可能:除了利润和营业额之外,这些信息还可以用于医疗保健领域,创造新的就业机会,优化游客流量,等等。其他方式,成为社区的真正资产。 大数据分析 正如我们所看到的,对大量信息的分析产生了新知识,这些新知识不仅对商业领域的决策有用。
般来说,当我们谈论数据分析时,会确定四大类: 描述性:侧重于以清晰且有意义的方式描述和表示数据。通过使用描述性统计、图表和表格等技术,描述性分析提供了数据的全景视图,使您能够了解关键特征、模式和潜在趋势。 预测:基于使用统计算法和机器学习,根据可用的历史数据对未来进行预测。此类分析旨在识别可用于做出预测的模式和关系,例如关于客户行为、市场趋势或未来业务绩效的预测; 规定性:提供有关为实现某些目标而采取的行动的建议和建议。此类分析使用先进的算法和人工智能来评估不同的选项,并就应采取哪些行动来最大限度地提高预期结果提供指导; 自动化: 涉及使用人工智能、机器学习和自动化算法来识别数据中的模式、趋势和异常,而无需直接人工干预。 这四个类是所谓的高级分析的一部分,它允许您以高级方式进行设计并对业务流程产生重大影响。 大数据的例子 有几个大数据的例子,它们是由不同来源和部门产生的。我们可以将它们分为以下主要类别: 社交媒体:实时生成大量数据,包括帖子、评论、分享、点赞等。这些数据可用于分析公众情绪、消费者偏好、市场趋势并制定个性化营销策略; 连接设备和物联网:这些是大量数据,例如环境传感器、位置数据、能源消耗数据等等。这些数据可用于优化能源效率、改善预防性维护、监控设备健康状况以及创建基于连接的智能服务; Web 和移动应用程序: 您可以获得有关用户的数据,例如浏览行为、与应用程序的交互、使用偏好等。这些数据可用于个性化用户体验、改进应用程序的功能并深入了解用户偏好; 医疗保健和生物医学行业:此类别包括患者数据、医疗记录数据、诊断图像、医疗传感器数据等。