什么是大数据分析？

大数据分析是指用于从不同的大量、高速数据集中收集、处理和得出见解的方法、工具和应用程序。这些数据集可能来自各种来源，例如 Web、移动应用、电子邮件、社交媒体和联网智能设备。它们通常表示以高速生成、形式各样的数据，从结构化（数据库表、Excel 表）到半结构化（XML 文件、网页），再到非结构化（图像、音频文件）应有尽有。

传统形式的数据分析软件无法支持这种程度的复杂度和规模，而这就是专为大数据分析设计的系统、工具和应用程序发挥作用的地方。

大数据分析为什么很重要？

现在，你知道了什么是大数据分析。但是，它为什么很重要呢？最重要的是，理解和使用大数据可如何帮助我们？

数据与我们的日常生活息息相关。随着与物联网 (IoT) 关联的移动应用、社交媒体和智能技术的兴起，我们现在传输的数据比以往任何时候都多，而且传输速度超快。得益于大数据分析，组织现在能够使用此信息来快速改善他们工作、思考的方式，并为他们的客户提供价值。在工具和应用程序的协助下，大数据可帮助你获得见解、优化运营和预测未来成果。

大数据之所以重要，就是因为它能够提供见解来帮助做出更好的决策。通过这种方式，零售商可打磨他们的定向广告活动，批发商可解决供应链中的瓶颈。也是通过这种方式，医疗保健提供商可根据患者数据趋势发现临床护理的新方法。大数据分析为决策制定提供一个更全面的数据驱动的方法，进而促进增长、效率和创新。

现在你知道了大数据的重要性，也知道了数据分析的重要性，接下来让我们探索大数据分析是如何工作的。

分析解决方案通过分析数据集来收集见解和预测结果。不过，为了成功分析数据，必须先按照一个集成的分步准备流程用一系列应用程序存储、组织和清理这些数据：

收集。 数据有结构化、半结构化和非结构化的形式，它是跨 Web、移动和云从多个来源收集的。收集后，数据存储在存储库中（数据湖或数据仓库），为处理做好准备。

处理。 在处理阶段，会对存储的数据进行验证、排序和筛选，这为将来的使用做好准备并提高了查询的性能。

清理。 处理后，会对数据进行清理。数据集中的冲突、冗余、无效/不完整的字段和格式错误将得到纠正和清除。

分析。 现在可以对数据进行分析了。大数据分析是通过数据挖掘、AI、预测分析、机器学习和统计分析等工具和技术来完成的，它们有助于定义和预测数据中的模式和形式。

关键的大数据分析技术和工具

虽然大数据分析通常被称为单个系统或解决方案，但它实际上由多个独立的技术和工具组成，这些技术和工具相辅相成，共同存储、移动、缩放和分析数据。它们可能因你的基础结构而有所不同，但下面是你将找到的一些最常见的大数据分析工具：

收集和存储

Hadoop。 Apache Hadoop 是首批用于处理大数据分析需求的框架之一，它是一个开原生态系统，通过分布式计算环境存储和处理大数据集。 Hadoop 可根据你的需求纵向扩展或缩减，这使得它成为管理大数据的高度灵活且具有成本效益的框架。

NoSQL 数据库。 传统数据库是关系数据库，与之不同的是， NoSQL 数据库不要求其数据类型遵循固定的架构或结构。这使得它们能够支持各种类型的数据模型，在处理大量半结构化和原始数据时，这种特点非常有用。得益于其灵活性，NoSQL 数据库也被证明比关系数据库更快、更具伸缩性。NoSQL 的一些常见示例包括 MongoDB、Apache CouchDB 和 Azure Cosmos DB。

数据湖和数据仓库。 从数据源中收集数据后，数据必须存储在集中的接收器中供进一步处理。数据湖存储原始和非结构化数据，这些数据随后被准备好供不同应用程序使用，而数据仓库是一个系统，它从各种源中拉取结构化、预定义的数据，并处理该数据供操作使用。这两种方式有不同的功能，但它们通常一起组成一个组织良好的数据存储系统。

数据集成软件。 数据集成工具将来自不同平台的数据连接和整合到一个统一的中心，例如数据仓库，让用户能够集中访问数据挖掘、商业智能报告和操作目的所需的一切信息。

内存中数据处理。 传统的数据处理基于磁盘，但内存中数据处理使用 RAM 或内存来处理数据。这大幅提高了处理和传输速度，使得组织能够实时地收集见解。Apache Spark 之类的处理框架可在内存中执行批量处理和实时数据流处理。

数据处理和清理工具。 为了确保数据达到最优质量，数据清理工具会解决错误、修复语法错误、移除缺失值并清除重复数据。这些工具随后会数据进行标准化和验证，使其为分析做好准备。

数据挖掘。 大数据分析通过数据挖掘等知识发现流程从数据中获取见解，这会从大数据集中提取基本模式。通过旨在识别数据间显著关系的算法，数据挖掘可自动定义数据（结构化数据和非结构化数据）中的当前趋势。

预测分析。 预测分析可帮助构建能预测模式和行为的分析模型。这通过机器学习和其他类型的统计算法来实现，让你能够确定未来结果、改进操作和满足用户的需求。

实时分析。 通过连接一系列可缩放的端到端流式处理管道，实时流式处理解决方案（例如 Azure 数据资源管理器）可实时存储、处理和分析你的跨平台数据，让你能够即时获得见解。

大数据分析的使用和示例

如今，很多主要行业使用不同类型的数据分析，围绕产品策略、运营、销售、营销和客户服务做出更明智的决策。通过大数据分析，处理大量数据的组织都能从这些数据中获得有意义的见解。大数据分析有很多实际应用，下面仅列举一些：

产品开发。 大数据分析通过大量业务分析数据挖掘客户的需求、指导功能开发和路线图策略，帮助组织定义他们的客户想要什么。

个性化定制。 流式处理平台和在线零售商分析用户参与情况，以推荐、定向广告、追加销售和忠诚度计划的形式创建更加个性化的体验。

供应链管理。 预测分析可定义和预测供应链的各个方面，包括仓储、采购、交付和退货。

医疗保健。 大数据分析可用于从患者数据中收集关键见解，这有助于提供商发现新的诊断和治疗方法。

定价。 可分析销售和交易数据来创建更优定价模型，帮助公司做出能实现收入最大化的定价决策。

预防诈骗。 金融机构使用数据挖掘和机器学习来检测和预测欺诈活动的模式，从而降低风险。

运营。 分析财务数据可帮助组织检测和降低隐藏的运营成本，进而节省资金和提高生产力。

赢得和留住客户。 在线零售商使用订单历史记录、搜索数据、在线评论和其他数据源来预测客户行为 - 他们可能使用预测结果来更好地留住客户。

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大数据分析的优势和挑战

正如众多用例展示的那样，大数据有利于众多行业中、各种背景情况下的组织。不过，鉴于大数据基础结构的复杂性，大数据也带来一些需要考虑的问题。下面是一些需要注意的大数据挑战：

保持数据井然有序且易于访问。 与大数据相关的最大挑战是，弄清楚如何管理传入的海量信息，使其在你的应用程序中正确传输。避免数据孤岛、保持数据集成，并围绕有效的管理策略规划基础结构，这些都至关重要。

质量控制。 保持数据的准确性和质量可能很困难也很耗时，尤其是当快速传入非常大量的数据时。在执行任何分析之前，你将需要确保你的数据收集、处理和清理流程是集成的、标准化的且经过了优化。

保持数据安全。 随着数据泄露的增多，保护数据比以往任何时候都更重要。随着分析系统的发展，出现虚假数据、泄露、合规问题和软件漏洞等形式的数据挑战的可能性也增加了。加密数据、跟进安全审核和进行尽职调查可帮助减轻其中一些担忧。

选择正确的工具。 可用的工具和技术太多了，可能让人无从选择。正因如此，让自己获得信息、保持消息灵通，可能的话在需要时聘请或咨询专家非常重要。

虽然高效建立和管理系统可能需要大量工作，但使用大数据分析带来的好处值得付出这一努力。对于寻求一种数据驱动的更明智的方法来改进其组织运营方式的任何人来说，大数据的长期优势都是无价的。下面是几个例子：

更快获得见解。 凭借无与伦比的速度和效率，大数据分析可帮助组织更快地将信息转化为见解。这些见解随后被用来围绕产品、运营、营销和其他业务计划做出明智的决策。

成本效率。 海量数据需要存储，维护起来可能很昂贵。但随着更具伸缩性的存储系统的出现，组织现在可在降低成本的同时，最大程度提高运营效率。这意味着更高的利润率和更高效的系统。

用户满意度。 大数据的高级商业智能功能不仅能分析客户趋势，还能通过预测分析来预测客户的行为。通过更多地了解用户的需求，组织可创建能满足这些需求的个性化产品。

云计算和大数据分析不是相互排斥的概念，相反，它们协同工作效果最佳。存储、处理和分析大量数据需要适当的计算资源和可靠的基础结构。云计算以按需可用性的形式提供这些资源，这是在云中大规模存储和处理数据所必需的。

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根据你的角色，大数据分析将馈送到各种技能集中。如果你是数据分析师，你将了解如何大规模执行高级分析，以及如何构建数据模型并协助治理数据。如果你是数据科学家，你将了解如何创建和管理工作负载环境、构建机器学习模型以及部署机器学习解决方案。

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与其他大数据平台一样，Azure 中的大数据分析由许多单独的服务组成，这些服务协同工作以从数据中获取见解。这包括基于 Apache Hadoop 平台的开源技术，以及用于存储、处理和分析数据的托管服务，包括 Azure Data Lake Store、Azure Data Lake Analytics、Azure Synapse Analytics、Azure 流分析、Azure 事件中心、Azure IoT 中心和 Azure 数据工厂。

详细了解大数据体系结构