大数据的来源：它来自哪里？

大数据是一个包罗万象的术语，指的是当今全球企业界使用的大型池中的数据积累。 它是企业收集的有组织、半结构化和非结构化数据的集合。

大数据需要数据存储和处理解决方案。 因此，这些系统是许多数据管理架构的重要组成部分。 此外，它们经常与有助于大数据分析和应用程序平台的工具结合使用。

2001 年，世界著名分析师 Doug Laney 确定了大数据的三个关键要素——3 Vs。 他们是：

• 体积
• 速度
• 种类

目前，大数据已经扩展到包括术语“价值”和完整性。

公司需要的大数据量并不等于任何特定的数据量。 但是，它们使用 PB、TB 或 EB 来量化。 这种测量单位考虑了随着时间的推移收集的大量大数据。

大数据的重要性

公司在分析过程中依靠大数据来改善客户服务、营销、销售、团队管理和许多其他日常运营。 他们依靠大数据来创新开创性的产品和解决方案。 大数据是做出明智和数据驱动的决策的关键，这些决策可以带来切实的结果。 这些品牌旨在通过大数据提高利润和投资回报率，同时确立自己在各自领域的市场领导者地位。

因此，与尚未使用大数据的竞争对手相比，大数据为公司提供了竞争优势。

大数据如何帮助公司的一些例子是：

• 协助公司完善其广告和营销策略/活动。
• 提高他们的消费者参与度和潜在客户转化率。
• 它有助于研究企业买家、客户和市场不断变化的行为。
• 对市场和客户的需求更加敏感。

甚至医学研究人员也使用大数据来识别疾病的风险因素和症状。 医生还主要依靠大数据来改进疾病诊断和治疗框架。 他们还依赖来自社交媒体网站、调查、数字健康记录和政府机构其他来源的数据。

大数据的主要来源：

大数据的很大一部分来自三个主要资源：

• 机器数据
• 社交数据，以及
• 交易数据。

除此之外，公司还通过直接的客户参与在内部生成数据。 这些数据通常存储在公司的防火墙中。 然后将其从外部导入管理和分析系统。

关于大数据源要考虑的另一个关键因素是它是结构化的还是非结构化的。 非结构化数据没有任何预定义的存储和管理模型。 因此，它需要更多的资源来从非结构化数据中提取意义并使其为业务做好准备。

现在，我们来看看大数据的三个主要来源：

1.机器数据

机器数据是自动生成的，可以作为对特定事件或固定时间表的响应。 这意味着所有信息都是从多个来源开发的，例如智能传感器、SIEM 日志、医疗设备和可穿戴设备、道路摄像头、物联网设备、卫星、台式机、手机、工业机械等。这些来源使公司能够跟踪消费者行为。 随着市场外部环境的变化，从机器源中提取的数据呈指数增长。 记录此类数据的传感器包括：

在更广泛的背景下，机器数据还包括由服务器、用户应用程序、网站、云程序等产生的信息。

2. 社交数据

它来自社交媒体平台，通过推文、转发、点赞、视频上传和在 Facebook、Instagram、Twitter、YouTube、Linked In 等上分享的评论。通过社交媒体平台和在线渠道产生的大量数据提供了定性和定量的见解品牌与客户互动的每个关键方面。

社交媒体数据像野火一样传播开来，覆盖了广泛的受众群。 它衡量有关客户行为的重要见解，以及他们对产品和服务的看法。 这就是为什么利用社交媒体渠道的品牌可以与其在线人口建立紧密联系的原因。 企业可以利用这些数据来了解他们的目标市场和客户群。 这不可避免地会增强他们的决策过程。

3. 交易数据

顾名思义，交易数据是在不同销售点通过线上和线下交易收集的信息。 这些数据包括交易时间、地点、购买的产品、产品价格、付款方式、使用的折扣/优惠券以及与交易相关的其他相关可量化信息等重要细节。

交易数据的来源包括：

• 付款订单
• 发票
• 存储记录和
• 电子收据

交易数据是商业智能的关键来源。 交易数据的独特之处在于它的时间打印。 由于所有交易数据都包含时间打印，因此它具有时间敏感性和高度易失性。 简而言之，如果不及时使用，交易数据将失去其可信度和重要性。 因此，及时使用交易数据的公司可以在市场上占据上风。

然而，交易数据需要一组单独的专家来处理、分析、解释和管理数据。 此外，对于大多数企业而言，此类数据最具挑战性。

大数据分析如何工作？

公司需要围绕分析应用程序工作，与数据科学家合作并与其他数据分析师合作，以从大数据中提取相关且有效的见解。 此外，他们必须对所有可用数据有更深入的了解。 最后，分析团队还需要明确他们想从数据中提取什么。

团队需要照顾：

• 清洁，
• 剖析，
• 转型，
• 数据集的验证。

这些是数据分析中采取的一些最重要的初始步骤。

一旦准备好并收集了所有大数据以进行解释，就可以通过不同的机器学习工具应用高级数据科学和分析学科的组合。 这将有助于产生导致业务增长和发展的结果。

一些适合大数据分析的额外步骤是：

• 数据的深度学习分支
• 数据挖掘
• 流式分析
• 预测建模
• 统计分析
• 文本挖掘

此外，还有不同的分析分支用于从大数据中提取洞察力。 这些分析模型如下：

1. 营销分析

它为改进品牌的营销活动、促销优惠和其他消费者宣传提供了有价值的信息。

2、对比分析

它研究客户行为指标并实现与客户的实时互动，以便企业可以将品牌、产品、服务和业务绩效与竞争对手进行比较。 此分析需要以下类型的数据：

• 人口统计数据
• 交易数据
• 网络行为数据
• 来自调查、反馈表等的消费者文本数据。

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3. 情绪分析

它侧重于客户对特定产品或服务的反馈、客户满意度以及这些领域的改进指针。

4. 社交媒体分析

. 该分析是关于人们在社交媒体平台上对特定服务或产品的选择和偏好的反应。 此分析可帮助企业识别可能存在的问题并针对其所有营销活动定位正确的受众。

企业应该如何从大数据中提取有价值的见解？

真正的商业价值是从大数据的能力中提取出来的，以产生可操作的洞察力。 公司应该致力于制定一个有凝聚力、全面和可持续的分析战略。 他们还应该专注于通过支持员工和业务发展的决策在行业中脱颖而出。

大数据分析是一项资源和时间密集型任务。 尽管拥有最先进的技术，但由于熟练且合格的大数据专家，公司经常在大数据分析方面遇到困难。 因此需要聘请能够为他们提供以增长为导向的见解的专家。 这是您可以有所作为的地方。 通过获得胜任的大数据技能和知识，您可以成为任何组织的宝贵资产。

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结论

大数据是现代工业中业务的支柱。 大数据分析帮助公司制定当前和未来的增长战略。 它对于研究市场图表和客户需求至关重要。

大数据的基本动态不再仅仅考虑数据参与。 更大的图景是确定在随后几年增加数据生产的可靠方法，以获得更广泛和更可靠的见解。