什么是大数据——特征、类型、优势和示例
已发表: 2020-05-06最近“大数据”这个词一直备受关注，但知道什么是大数据的人并不多。 企业、政府机构、HCP（医疗保健提供者）以及金融和学术机构都在利用大数据的力量来提升业务前景并改善客户体验。
IBM 坚持认为，全球企业每天产生近2.5 万亿字节的数据！ 仅过去 2 年就产生了近90% 的全球数据。
因此，我们确信大数据已经渗透到当今几乎所有行业，并且是全球企业和组织成功背后的主要驱动力。 但是，在这一点上，重要的是要知道什么是大数据？ 让我们来谈谈大数据、大数据的特征、大数据的类型等等。
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目录
什么是大数据？ Gartner 定义
根据Gartner ，大数据的定义——
“大数据”是海量、速度和种类繁多的信息资产，需要具有成本效益、创新的信息处理形式，以增强洞察力和决策能力。”
这个定义清楚地回答了“什么是大数据？” 问题——大数据是指复杂的大型数据集，必须对其进行处理和分析，以发现可以使企业和组织受益的有价值信息。
然而，大数据的某些基本原则将使回答什么是大数据变得更加简单：
- 它指的是随着时间的推移不断呈指数增长的海量数据。
- 它是如此庞大，以至于无法使用传统的数据处理技术对其进行处理或分析。
- 它包括数据挖掘、数据存储、数据分析、数据共享和数据可视化。
- 该术语是一个全面的术语，包括数据、数据框架以及用于处理和分析数据的工具和技术。
大数据的类型
既然我们已经了解了什么是大数据，那么让我们来看看大数据的类型：
结构化的
结构化是大数据的一种类型，结构化数据是指可以以固定格式处理、存储和检索的数据。 它指的是高度组织化的信息，可以通过简单的搜索引擎算法从数据库中轻松无缝地存储和访问。 例如，公司数据库中的员工表将被结构化为员工详细信息、他们的工作职位、他们的薪水等，将以有组织的方式呈现。
非结构化
非结构化数据是指缺乏任何特定形式或结构的数据。 这使得处理和分析非结构化数据变得非常困难和耗时。 电子邮件是非结构化数据的一个例子。 结构化和非结构化是两种重要的大数据类型。
半结构化
半结构化是第三类大数据。 半结构化数据属于包含上述两种格式的数据，即结构化和非结构化数据。 准确地说，它指的是虽然没有归类到特定存储库（数据库）下但包含重要信息或标签的数据，这些信息或标签将数据中的各个元素隔离开来。 这样我们就结束了数据类型。 让我们讨论数据的特征。
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大数据的特征
早在 2001 年，Gartner 分析师 Doug Laney就列出了大数据的 3 个“V”——品种、速度和数量。 让我们讨论一下大数据的特点。
这些特征，单独来看，足以知道什么是大数据。 让我们深入看看它们：
1) 品种
各种大数据是指从多个来源收集的结构化、非结构化和半结构化数据。 过去，数据只能从电子表格和数据库中收集，而如今数据以多种形式出现，例如电子邮件、PDF、照片、视频、音频、SM 帖子等等。 多样性是大数据的重要特征之一。
2) 速度
速度本质上是指实时创建数据的速度。 在更广泛的前景中，它包括变化率、以不同速度连接传入数据集和活动突发。
3) 音量
体量是大数据的特征之一。 我们已经知道，大数据表示每天从社交媒体平台、业务流程、机器、网络、人机交互等各种来源生成的大量数据。如此大量的数据存储在数据仓库。 至此，大数据的特征告一段落。
金融行业中的大数据角色和薪酬
大数据的优势（特征）
- 大数据的最大优势之一是预测分析。 大数据分析工具可以准确预测结果，从而使企业和组织能够做出更好的决策，同时优化其运营效率并降低风险。
- 通过使用大数据分析工具利用来自社交媒体平台的数据，世界各地的企业正在简化其数字营销策略，以增强整体消费者体验。 大数据提供对客户痛点的洞察，并允许公司改进他们的产品和服务。
- 准确地说，大数据结合了来自多个来源的相关数据，以产生高度可操作的见解。 几乎43% 的公司缺乏必要的工具来过滤掉不相关的数据，这最终导致他们花费数百万美元从大量数据中挖掘出有用的数据。 大数据工具可以帮助减少这种情况，为您节省时间和金钱。
- 大数据分析可以帮助公司产生更多的销售线索，这自然意味着收入的增加。 企业正在使用大数据分析工具来了解他们的产品/服务在市场上的表现以及客户对它们的反应。 因此，他们可以更好地了解将时间和金钱投资在哪里。
- 借助大数据洞察力，您始终可以领先于竞争对手。 您可以筛选市场以了解您的竞争对手正在提供什么样的促销和优惠，然后您可以为您的客户提供更好的优惠。 此外，大数据洞察力使您可以了解客户行为以了解客户趋势并为他们提供高度“个性化”的体验。
谁在使用大数据？ 5 应用
使用大数据的人更清楚，什么是大数据。 让我们看一些这样的行业：
1) 医疗保健
大数据已经开始在医疗保健领域产生巨大的影响。 在预测分析的帮助下，医疗专业人员和 HCP 现在能够为个别患者提供个性化的医疗保健服务。 除此之外，由大数据和人工智能驱动的健身可穿戴设备、远程医疗、远程监控正在帮助改善生活。
2) 学术界
大数据也有助于加强当今的教育。 教育不再局限于教室的物理范围——有许多在线教育课程可供学习。 学术机构正在投资由大数据技术支持的数字课程，以帮助初露头角的学习者全面发展。
3) 银行业务
银行业依靠大数据进行欺诈检测。 大数据工具可以有效地实时检测欺诈行为，例如滥用信用卡/借记卡、检查跟踪存档、客户统计数据的错误更改等。
4) 制造
根据 TCS 全球趋势研究，大数据在制造业中最显着的好处是改善供应策略和产品质量。 在制造业，大数据有助于创建透明的基础设施，从而预测可能对业务产生不利影响的不确定性和无能。
5) 它
作为大数据的最大用户之一，世界各地的 IT 公司正在使用大数据来优化其功能、提高员工生产力并最大限度地降低业务运营中的风险。 通过将大数据技术与机器学习和人工智能相结合，IT 部门不断推动创新，即使是最复杂的问题也能找到解决方案。
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6. 零售
大数据改变了传统实体零售店的工作方式。 多年来，零售商从当地人口调查、POS 扫描仪、RFID、客户忠诚度卡、商店库存等中收集了大量数据。 现在，他们已经开始利用这些数据来创建个性化的客户体验、促进销售、增加收入并提供出色的客户服务。
零售商甚至在使用智能传感器和 Wi-Fi 来跟踪顾客的移动、最常光顾的过道、顾客在过道上逗留的时间等。 他们还收集社交媒体数据，以了解客户对其品牌、服务的看法，并相应地调整产品设计和营销策略。
7. 交通
大数据分析对运输行业具有巨大价值。 在世界各国，私营和政府运营的运输公司都使用大数据技术来优化路线规划、控制交通、管理道路拥堵和改善服务。 此外，运输服务甚至使用大数据进行收入管理、推动技术创新、加强物流，当然还有在市场上占据上风。
大数据案例研究
1. 沃尔玛
沃尔玛利用大数据和数据挖掘为其客户创建个性化的产品推荐。 借助这两种新兴技术，沃尔玛可以发现有价值的模式，展示最常购买的产品、最受欢迎的产品，甚至是最受欢迎的产品捆绑包（相辅相成的产品，通常是一起购买的）。
基于这些见解，沃尔玛为个人用户创建有吸引力的定制推荐。 通过有效实施数据挖掘技术，这家零售巨头成功地提高了转化率并大幅改善了客户服务。 此外，沃尔玛使用Hadoop和 NoSQL 技术允许客户访问从不同来源积累的实时数据。
2. 美国运通
这家信用卡巨头利用大量客户数据来识别可以描述用户忠诚度的指标。 它还使用大数据构建高级预测模型，用于分析历史交易以及 115 个不同的变量，以预测潜在的客户流失。 借助大数据解决方案和工具，美国运通可以识别 24% 的极有可能在未来四到五个月内关闭的账户。
3.通用电气
用通用电气董事长杰夫·伊梅尔特的话来说，在过去的几年里，通用电气成功地将两全其美——“物理世界和分析世界”结合在一起。 GE 彻底利用大数据。 通用电气旗下的每台机器都会生成有关其工作方式的数据。 然后，GE 分析团队处理这些海量数据，从中提取相关见解，并相应地重新设计机器及其操作。
今天，该公司已经意识到，即使是很小的改进，无论多么小，都会在他们的公司基础设施中发挥至关重要的作用。 根据通用电气的统计数据，大数据有可能将美国的生产力提高 1.5%，在 20 年的时间里编制的数据可以将国民平均收入提高惊人的 30%！
4.优步
优步是世界上主要的出租车服务提供商之一。 它利用客户数据来跟踪和识别用户最流行和最常用的服务。 收集到这些数据后，Uber 会使用数据分析来分析客户的使用模式，并确定应该更加重视和重视哪些服务。
除此之外，优步以另一种独特的方式使用大数据。 优步密切研究其服务的需求和供应，并相应地改变出租车票价。 像这样运作的是激增定价机制——假设当你赶时间时，你必须从拥挤的地方预订出租车，优步将向你收取正常金额的两倍！
5. 网飞
Netflix 是世界各地人们使用的最受欢迎的点播在线视频内容流媒体平台之一。 Netflix 是推荐引擎的主要支持者。 它收集客户数据以了解用户的特定需求、偏好和口味模式。 然后它使用这些数据来预测个人用户会喜欢什么，并为他们创建个性化的内容推荐列表。
今天，Netflix 已经变得如此庞大，甚至可以为用户创造独特的内容。 数据是推动其推荐引擎和新内容决策的秘密成分。 Netflix 使用的最关键数据点包括用户观看的影片、用户评分、喜欢的类型以及用户停止播放的频率等等。 Hadoop、Hive 和 Pig 是 Netflix 使用的数据结构的三个核心组件。
6. 宝洁
宝洁公司已经在我们身边多年了。 然而，尽管是一家“老牌”公司，宝洁在其方式上远不及老牌。 认识到大数据的潜力后，宝洁开始在其世界各地的每个业务部门实施大数据工具和技术。 该公司使用大数据的主要重点是利用实时洞察力来推动更明智的决策。
为实现这一目标，宝洁开始从公司存储库和在线资源中收集大量结构化和非结构化数据，涵盖研发、供应链、面向客户的运营和客户互动。 这个全球品牌甚至开发了大数据系统和流程，让管理人员能够访问最新的行业数据和分析。
7. 国税局
是的，即使是政府机构也不会回避使用大数据。 美国国税局积极使用大数据来防止身份盗用、欺诈和不及时付款（应该纳税但未按时纳税的人）。
美国国税局甚至利用大数据的力量来确保和强制遵守税收规则和法律。 截至目前，美国国税局已经成功避免了涉及数十亿美元的欺诈和诈骗，尤其是在身份盗用的情况下。 在过去的三年里，它也收回了超过20亿美元。
包起来
我们希望我们能够回答“什么是大数据？” 问题足够清楚。 我们希望您了解大数据的类型、大数据的特征、用例等。
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