大數據的來源：它來自哪裡？

大數據是一個包羅萬象的術語，指的是當今全球企業界使用的大型池中的數據積累。 它是企業收集的有組織、半結構化和非結構化數據的集合。

大數據需要數據存儲和處理解決方案。 因此，這些系統是許多數據管理架構的重要組成部分。 此外，它們經常與有助於大數據分析和應用程序平台的工具結合使用。

2001 年，世界著名分析師 Doug Laney 確定了大數據的三個關鍵要素——3 Vs。 他們是：

• 體積
• 速度
• 種類

目前，大數據已經擴展到包括術語“價值”和完整性。

公司需要的大數據量並不等於任何特定的數據量。 但是，它們使用 PB、TB 或 EB 來量化。 這種測量單位考慮了隨著時間的推移收集的大量大數據。

大數據的重要性

公司在分析過程中依靠大數據來改善客戶服務、營銷、銷售、團隊管理和許多其他日常運營。 他們依靠大數據來創新開創性的產品和解決方案。 大數據是做出明智和數據驅動的決策的關鍵，這些決策可以帶來切實的結果。 這些品牌旨在通過大數據提高利潤和投資回報率，同時確立自己在各自領域的市場領導者地位。

因此，與尚未使用大數據的競爭對手相比，大數據為公司提供了競爭優勢。

大數據如何幫助公司的一些例子是：

• 協助公司完善其廣告和營銷策略/活動。
• 提高他們的消費者參與度和潛在客戶轉化率。
• 它有助於研究企業買家、客戶和市場不斷變化的行為。
• 對市場和客戶的需求更加敏感。

甚至醫學研究人員也使用大數據來識別疾病的風險因素和症狀。 醫生還主要依靠大數據來改進疾病診斷和治療框架。 他們還依賴來自社交媒體網站、調查、數字健康記錄和政府機構其他來源的數據。

大數據的主要來源：

大數據的很大一部分來自三個主要資源：

• 機器數據
• 社交數據，以及
• 交易數據。

除此之外，公司還通過直接的客戶參與在內部生成數據。 這些數據通常存儲在公司的防火牆中。 然後將其從外部導入管理和分析系統。

關於大數據源要考慮的另一個關鍵因素是它是結構化的還是非結構化的。 非結構化數據沒有任何預定義的存儲和管理模型。 因此，它需要更多的資源來從非結構化數據中提取意義並使其為業務做好準備。

現在，我們來看看大數據的三個主要來源：

1.機器數據

機器數據是自動生成的，可以作為對特定事件或固定時間表的響應。 這意味著所有信息都是從多個來源開發的，例如智能傳感器、SIEM 日誌、醫療設備和可穿戴設備、道路攝像頭、物聯網設備、衛星、台式機、手機、工業機械等。這些來源使公司能夠跟踪消費者行為。 隨著市場外部環境的變化，從機器源中提取的數據呈指數增長。 記錄此類數據的傳感器包括：

在更廣泛的背景下，機器數據還包括由服務器、用戶應用程序、網站、雲程序等產生的信息。

2. 社交數據

它來自社交媒體平台，通過推文、轉發、點贊、視頻上傳和在 Facebook、Instagram、Twitter、YouTube、Linked In 等上分享的評論。通過社交媒體平台和在線渠道產生的大量數據提供了定性和定量的見解品牌與客戶互動的每個關鍵方面。

社交媒體數據像野火一樣傳播開來，覆蓋了廣泛的受眾群。 它衡量有關客戶行為的重要見解，以及他們對產品和服務的看法。 這就是為什麼利用社交媒體渠道的品牌可以與其在線人口建立緊密聯繫的原因。 企業可以利用這些數據來了解他們的目標市場和客戶群。 這不可避免地會增強他們的決策過程。

3. 交易數據

顧名思義，交易數據是在不同銷售點通過線上和線下交易收集的信息。 數據包括交易時間、地點、購買的產品、產品價格、付款方式、使用的折扣/優惠券以及與交易相關的其他相關可量化信息等重要細節。

交易數據的來源包括：

• 付款訂單
• 發票
• 存儲記錄和
• 電子收據

交易數據是商業智能的關鍵來源。 交易數據的獨特之處在於它的時間打印。 由於所有交易數據都包含時間打印，因此它具有時間敏感性和高度易失性。 簡而言之，如果不及時使用，交易數據將失去其可信度和重要性。 因此，及時使用交易數據的公司可以在市場上佔據上風。

然而，交易數據需要一組單獨的專家來處理、分析、解釋和管理數據。 此外，對於大多數企業而言，此類數據最具挑戰性。

大數據分析如何工作？

公司需要圍繞分析應用程序工作，與數據科學家合作並與其他數據分析師合作，以從大數據中提取相關且有效的見解。 此外，他們必須對所有可用數據有更​​深入的了解。 最後，分析團隊還需要明確他們想從數據中提取什麼。

團隊需要照顧：

• 清潔，
• 剖析，
• 轉型，
• 數據集的驗證。

這些是數據分析中採取的一些最重要的初始步驟。

一旦準備好並收集了所有大數據以進行解釋，就可以通過不同的機器學習工具應用高級數據科學和分析學科的組合。 這將有助於產生導致業務增長和發展的結果。

一些適合大數據分析的額外步驟是：

• 數據的深度學習分支
• 數據挖掘
• 流式分析
• 預測建模
• 統計分析
• 文本挖掘

此外，還有不同的分析分支用於從大數據中提取洞察力。 這些分析模型如下：

1. 營銷分析

它為改進品牌的營銷活動、促銷優惠和其他消費者宣傳提供了有價值的信息。

2、對比分析

它研究客戶行為指標並實現與客戶的實時互動，以便企業可以將品牌、產品、服務和業務績效與競爭對手進行比較。 此分析需要以下類型的數據：

• 人口統計數據
• 交易數據
• 網絡行為數據
• 來自調查、反饋表等的消費者文本數據。

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3. 情緒分析

它側重於客戶對特定產品或服務的反饋、客戶滿意度以及這些領域的改進指針。

4. 社交媒體分析

. 該分析是關於人們在社交媒體平台上對特定服務或產品的選擇和偏好的反應。 此分析可幫助企業識別可能存在的問題並針對其所有營銷活動定位正確的受眾。

企業應該如何從大數據中提取有價值的見解？

真正的商業價值是從大數據的能力中提取出來的，以產生可操作的洞察力。 公司應該致力於製定一個有凝聚力、全面和可持續的分析戰略。 他們還應該專注於通過支持員工和業務發展的決策在行業中脫穎而出。

大數據分析是一項資源和時間密集型任務。 儘管擁有最先進的技術，但由於熟練且合格的大數據專家，公司經常在大數據分析方面遇到困難。 因此需要聘請能夠為他們提供以增長為導向的見解的專家。 這是您可以有所作為的地方。 通過獲得勝任的大數據技能和知識，您可以成為任何組織的寶貴資產。

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結論

大數據是現代工業中業務的支柱。 大數據分析幫助公司製定當前和未來的增長戰略。 它對於研究市場圖表和客戶需求至關重要。

大數據的基本動態不再僅僅考慮數據參與。 更大的圖景是確定在隨後幾年增加數據生產的可靠方法，以獲得更廣泛和更可靠的見解。