承諾 大數據 是公司將擁有更多的智能來對他們的業務運營方式做出準確的決策和預測。 大數據不僅提供分析和改進業務結果所需的信息,而且還提供必要的燃料 AI 學習和做出預測或決策的算法。 反過來, ML 有助於理解使用傳統方法處理和分析具有挑戰性的複雜、多樣和大規模的數據集。
什麼是大數據?
大數據是一個術語,用於描述大量實時流數據的收集、處理和可用性。 公司正在結合營銷、銷售、客戶數據、交易數據、社交對話甚至外部數據(如股票價格、天氣和新聞)來識別相關性和因果關係的統計有效模型,以幫助他們做出更準確的決策。
Gartner公司
大數據的特點是 5 V:
- 體積: 大量數據來自各種來源,例如社交媒體、 物聯網 設備和業務交易。
- 速度: 生成、處理和分析數據的速度。
- 品種: 不同類型的數據,包括結構化、半結構化和非結構化數據,來自不同的來源。
- 準確性: 數據的質量和準確性可能會受到不一致、歧義甚至錯誤信息的影響。
- 價值: 從數據中提取見解以推動更好的決策和創新的有用性和潛力。
大數據統計
以下是關鍵統計數據的摘要 大數據趨勢和預測的 TechJury:
- 數據量增長: 到 2025 年,全球數據圈預計將達到 175 澤字節,顯示出數據呈指數級增長。
- 增加物聯網設備: 到 64 年,物聯網設備的數量預計將達到 2025 億,進一步促進大數據的增長。
- 大數據市場增長: 到 229.4 年,全球大數據市場規模預計將增長到 2025 億美元。
- 對數據科學家不斷增長的需求: 到 2026 年,對數據科學家的需求預計將增長 16%。
- 人工智能和機器學習的採用: 到 2025 年,在越來越多地採用 AI 和 ML 技術進行大數據分析的推動下,AI 市場規模預計將達到 190.61 億美元。
- 基於雲的大數據解決方案: 到 94 年,雲計算預計將佔總工作負載的 2021%,這凸顯了基於雲的解決方案在數據存儲和分析方面日益增長的重要性。
- 零售業和大數據: 使用大數據的零售商有望將利潤率提高 60%。
- 大數據在醫療保健中的使用越來越多: 到 50.5 年,醫療保健分析市場預計將達到 2024 億美元。
- 社交媒體和大數據: 社交媒體用戶每天產生 4 PB 的數據,凸顯了社交媒體對大數據增長的影響。
大數據也是大樂隊
這不是我們在這裡談論的內容,但您在閱讀有關大數據的內容時不妨聽一首好歌。 我不包括實際的音樂視頻……這對工作來說並不安全。 PS:我想知道他們選擇這個名字是否是為了趕上大數據正在建立的流行浪潮。
大數據為何不同?
在過去……你知道……幾年前,我們會利用系統來提取、轉換和加載數據(ETL) 到巨大的數據倉庫中,在這些數據倉庫之上構建了用於報告的商業智能解決方案。 所有系統都會定期備份並將數據合併到一個數據庫中,在該數據庫中可以運行報告,每個人都可以深入了解正在發生的事情。
問題是數據庫技術根本無法處理多個連續的數據流。 它無法處理大量數據。 它無法實時修改傳入的數據。 並且缺少報告工具,這些工具只能處理後端的關係查詢。 大數據解決方案提供雲託管、高度索引和優化的數據結構、自動歸檔和提取功能以及旨在提供更準確分析的報告界面,使企業能夠做出更好的決策。
更好的業務決策意味著公司可以降低決策風險,做出更好的決策來降低成本,提高營銷和銷售效率。
大數據有什麼好處?
信息 演練了利用公司中的大數據帶來的風險和機遇。
- 大數據適時 –在每個工作日中,知識工作者花費60%來嘗試查找和管理數據。
- 大數據可訪問 –一半的高級管理人員報告說,訪問正確的數據很困難。
- 大數據是整體的 – 信息目前保存在組織內的孤島中。 例如,營銷數據可能存在於網絡分析、移動分析、社交分析、 有證標準物質、A/B 測試工具、電子郵件營銷系統等等……每一個都專注於其筒倉。
- 大數據值得信賴 – 29%的公司衡量不良數據質量的金錢成本。 只需監視多個系統以獲取客戶聯繫信息更新,就可以節省數百萬美元。
- 大數據是相關的 – 43%的公司對其過濾掉不相關數據的工具能力不滿意。 就像從您的網站上過濾客戶一樣簡單 分析 可以為您的收購工作提供大量的見識。
- 大數據是安全的 –平均數據安全漏洞每位客戶的成本為214美元。 大數據託管和技術合作夥伴正在構建的安全基礎架構可以為公司平均每年節省1.6%的收入。
- 大數據權威 – 80%的組織根據數據的來源而面對多個版本的真相。 通過組合多個經過審查的來源,更多的公司可以產生高度準確的情報來源。
- 大數據是可行的 –過時或錯誤的數據導致46%的公司做出錯誤的決定,這些決定可能耗資數十億美元。
大數據技術
為了處理大數據,存儲、歸檔和查詢技術取得了重大進展:
- 分佈式文件系統: 像 Hadoop 分佈式文件系統(高密度文件系統) 支持跨多個節點存儲和管理大量數據。 這種方法在處理大數據時提供容錯、可擴展性和可靠性。
- NoSQL 數據庫: MongoDB、Cassandra 和 Couchbase 等數據庫旨在處理非結構化和半結構化數據。 這些數據庫在數據建模方面具有靈活性,並提供水平可擴展性,使其適合大數據應用程序。
- 地圖縮減: 該編程模型允許跨分佈式環境並行處理大型數據集。 MapReduce 能夠將復雜的任務分解為更小的子任務,然後獨立處理這些子任務並組合以產生最終結果。
- Apache Spark: 作為開源數據處理引擎,Spark 可以處理批處理和實時處理。 與 MapReduce 相比,它提供了更高的性能,並包含用於機器學習、圖形處理和流處理的庫,使其適用於各種大數據用例。
- 類 SQL 查詢工具: Hive、Impala 和 Presto 等工具允許用戶使用熟悉的方式對大數據運行查詢 的SQL 句法。 這些工具使分析師能夠從大數據中提取見解,而無需精通更複雜的編程語言。
- 數據湖: 這些存儲庫可以以原始格式存儲原始數據,直到需要進行分析為止。 數據湖提供了一種可擴展且經濟高效的解決方案,用於存儲大量不同的數據,以後可以根據需要對其進行處理和分析。
- 數據倉庫解決方案: Snowflake、BigQuery 和 Redshift 等平台提供可擴展的高性能環境,用於存儲和查詢大量結構化數據。 這些解決方案旨在處理大數據分析並實現快速查詢和報告。
- 機器學習框架: TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn 等框架支持在大型數據集上訓練模型以執行分類、回歸和聚類等任務。 這些工具有助於使用先進的人工智能技術從大數據中獲得洞察力和預測。
- 數據可視化工具: Tableau、Power BI 和 D3.js 等工具有助於以可視化和交互的方式分析和呈現來自大數據的見解。 這些工具使用戶能夠有效地探索數據、識別趨勢和交流結果。
- 數據集成和 ETL: Apache NiFi、Talend 和 Informatica 等工具允許從各種來源提取、轉換和加載數據到中央存儲系統。 這些工具有助於數據整合,使組織能夠構建統一的數據視圖以進行分析和報告。
大數據與人工智能
人工智能和大數據的重疊在於人工智能技術,特別是機器學習和深度學習(DL), 可用於分析大量數據並從中提取見解。 大數據為人工智能算法學習和做出預測或決策提供了必要的燃料。 反過來,人工智能可以幫助理解複雜、多樣化和大規模的數據集,這些數據集很難使用傳統方法進行處理和分析。 以下是人工智能和大數據交叉的一些關鍵領域:
- 數據處理: 人工智能驅動的算法可用於清理、預處理和轉換來自大數據源的原始數據,有助於提高數據質量並確保它已準備好進行分析。
- 特徵提取: 人工智能技術可用於從大數據中自動提取相關特徵和模式,降低數據的維度並使其更易於分析管理。
- 預測分析: 可以在大型數據集上訓練機器學習和深度學習算法以構建預測模型。 這些模型可用於做出準確的預測或識別趨勢,從而做出更好的決策並改善業務成果。
- 異常檢測: 人工智能可以幫助識別大數據中的異常模式或異常值,從而能夠及早發現潛在問題,例如欺詐、網絡入侵或設備故障。
- 自然語言處理 (NLP):基於人工智能的 NLP 技術可用於處理和分析來自大數據源(例如社交媒體、客戶評論或新聞文章)的非結構化文本數據,以獲得有價值的見解和情感分析。
- 圖像和視頻分析: 深度學習算法,特別是卷積神經網絡(CNN的), 可用於分析大量圖像和視頻數據並從中提取見解。
- 個性化和推薦: 人工智能可以分析有關用戶、他們的行為和偏好的大量數據,以提供個性化體驗,例如產品推薦或有針對性的廣告。
- 優化: 人工智能算法可以分析大型數據集,以確定複雜問題的最佳解決方案,例如優化供應鏈運營、交通管理或能源消耗。
人工智能和大數據之間的協同作用使組織能夠利用人工智能算法的力量來理解海量數據,最終導致更明智的決策制定和更好的業務成果。
這張來自 BBVA 的信息圖, 大數據的現在和未來,記錄了大數據的進步。