为什么大数据分析很重要

大数据分析为许多企业提供了做出更好决策的机会。技术的进步使我们能够产生大量的数据，增加了分析的可能性。组织和公司依靠某种形式的数据来运作。然而，企业可能会发现使用数据并将其转化为有用的信息对他们来说是一个挑战。

大数据包括两种类型：结构化数据和非结构化数据。结构化数据遵循一个特定的模式，是系统的，任何人都可以快速过滤这类数据。另一方面，非结构化数据是成团结块的，通常被标记为 “其他”，其形式丰富，包括电子邮件、社交媒体帖子、音频、视频和聊天记录。

根据发表在《管理学院学报》上的一项研究，“数据挖掘工具可以用来将非结构化数据转化为结构化数据，因为它们往往可以包括重要信息。这些数据可以提供价值，特别是在正确理解的情况下，占了所有存在数据的大部分，占企业数据的80%以上。”

通过软件自动化工具及其固有的分析能力，组织和企业可以以各种方式从大数据中获益。它不仅可以帮助企业提高效率，还可以降低开支，并回答那些经常被忽略的关键业务问题。

不同类型的大数据分析

对于希望利用大数据的公司和组织来说，收集的数据越多，获得见解的机会就越多。根据发表在《平行和分布式计算杂志》上的一项研究，以下是可应用于大数据的四种基本分析方法。

● 预测性分析——这种类型的大数据分析使用机器学习来识别模式，并回答在任何行动选择下，未来可能发生的问题的方式和原因。

预测性分析——用于帮助实现决策和行动的自动化。规定性分析利用神经网络、过去的数据和启发式方法，在优化各种结果的基础上推荐下一步行动。

● 描述性分析——通过这种大数据分析，组织机构可以回答关于过去发生的问题。这种分析能够输出对已经发生的事情的概述，确保领导者可以做出明智的决策，继续前进。

● 诊断性分析——如果一个公司正在寻找回答为什么发生这样的事情，那么诊断性分析正是他们所需要的。诊断分析法通过使用额外的数据来消除分析盲点，并准确指出应该采取的行动。

为什么大数据分析是有益的

“商业中的数据收集是不断的。如果你拥有所有这些信息却没有办法利用它们，你很可能在浪费金钱、时间、精力和空间。通过利用大数据分析，你的企业或组织可以将原始数据和定性数据转化为可以在关键业务决策中使用和应用的信息。这也可以帮助回答曾经是一个谜的问题。”为全球大型企业提供分析解决方案的Globalytics Tech Research（GTR）首席执行官Frank Richards分享道。

大数据分析实时工作，帮助企业加快一切流程，并提供更高的效率。此外大数据分析还允许企业只关注那些只与他们当前业务相关的数据。通过这一点，企业现在可以优化他们的现有流程，减少任何间接成本、提高客户满意度，并突出需要改进的地方。

根据TDWI研究，“商业智能，一般来说，可以从大数据分析中受益。这可能有助于企业提高业务洞察的准确度，加强对业务变化的理解，更好的规划和预测，并确定成本的根本原因。特定的分析应用可能是大数据分析的受益者。例如，考虑检测欺诈的分析应用、风险的量化或市场情绪的趋势。在前沿领域，大数据分析可能有助于实现实时业务流程的自动化决策，如贷款审批或欺诈检测。”

要旨

所有的企业领导人都想做同样的事情——通过做出正确的决定来发展他们的业务。利用大数据和大数据分析和工具，看似毫无意义的信息可以转化为有用的深刻见解，帮助实现商业目标。