大数据最具潜力的三大应用领域的讲解
在众多学习中,文章也许不起眼,但是重要的下面我们就来讲解一下!!
今天,大数据似乎成了万灵药,从总统竞选到奥斯卡颁奖、从web安全到灾难预测,正如那句俗语:“当你手里有了锤子,什么都看上去像钉子。”当IT经理成功部署一套Hadoop系统后,任何事看上去都与大数据有关(事实也是如此)。类似的事情在云计算的普及中也出现过,一开始大家认为所有的IT都可以搬到云端,而现实是我们依然需要虚拟化技术和基础设施。Oracle培训
对于大数据来说,如果IT经理们初期不能正确选择应用领域,有可能会导致达不到期望值,招致麻烦。其实,综合来看,未来几年大数据在商业智能、土木工程和客户关系优化三个领域的应用非常值得看好,大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。
商业智能
过去几十年,分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题:“某某人本季度的销售业绩是多少?”(基于结构化数据),但如果涉及决策和规划方面的问题,由于不能快速处理非结构化数据,传统的BI会非常吃力和昂贵。
大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限:
首先,它们都是“预设-抓取”工具,由分析师预先确定收集什么数据用于分析。
其次,它们都专注于报告“已知的未知”(Known unknowns),也就是我们知道问题是什么,然后去找答案。(而大数据会给出一些未知的未知,也就是你没有想到的一些问题的结果)
传统BI工具主要用于企业运营,侧重于成本控制和计划执行报告。oracle教程
而大数据技术最主要的功能/应用是ETL(Extract、Transform、Load)。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关,例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。
今天计算和存储硬件变得非常便宜,配合大量的开源大数据工具,人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说,低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。
趋势一:数据的资源化
何为资源化,是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源,并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而,企业必须要提前制定大数据营销战略计划,抢占市场先机。
趋势二:与云计算的深度结合
大数据离不开云处理,云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备,是产生大数据的平台之一。自2013年开始,大数据技术已开始和云计算技术紧密结合,预计未来两者关系将更为密切。除此之外,物联网、移动互联网等新兴计算形态,也将一齐助力大数据革命,让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三:科学理论的突破oracle视频教程
随着大数据的快速发展,就像计算机和互联网一样,大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术,可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论,实现科学技术上的突破。
趋势四:数据科学和数据联盟的成立
未来,数据科学将成为一门专门的学科,被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业,也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时,基于数据这个基础平台,也将建立起跨领域的数据共享平台,之后,数据共享将扩展到企业层面,并且成为未来产业的核心一环。
趋势五:数据泄露泛滥
未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%,除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说,在未来,每个财富500强企业都会面临数据攻击,无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业,无论规模大小,都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中,超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据,所有数据在创建之初便需要获得安全保障,而并非在数据保存的最后一个环节,仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。
趋势六:数据管理成为核心竞争力
数据管理成为核心竞争力,直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后,企业对于数据管理便有了更清晰的界定,将数据管理作为企业核心竞争力,持续发展,战略性规划与运用数据资产,成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外,对于具有互联网思维的企业而言,数据资产竞争力所占比重为36.8%,数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。oracle数据库教程
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此外,处理性能的大幅提高(例如内存计算)使得实时互动分析更加容易实现,而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。
今天的大数据技术还处于战国时期,未来几年,随着企业间的兼并和新产品的不断推出,BI厂商们将能推出完善的,让CEO感到满意的“大数据套件”,但这并不意味着企业IT经理们的工作将受到威胁。因为正如云计算在理想和现实间达成妥协一样,大数据也会经历类似的发展过程。传统的BI工具将与大数据分析并存。
公共服务
大数据另外一个重大的应用领域是社会和**。如今,数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。
今天,城市正面临预算超支、基础设施难题以及从农村和郊区涌入的大量人口。这些都是非常紧迫的问题,而城市,也正是大数据计划的绝佳实验室。
以纽约这样的大都市为例,**公共数据公开化、以及市民生活的高度数字化(购物、交通、医疗等)等都是大数据分析的理想对象。
客观的市政数据,是消除争端,维系公民社会的最佳纽带。当然,前提是让公民能够访问这些数据。**的Siri和谷歌的Google Now都具备成为个人化助理的潜力。当然,我们还需要更多的产品和技术让数据分析结果更容易被公众理解和接受(数据可视化)。此外,IBM的Watson以及Wolfram Alpha这样的人工智能技术还能实现与用户的互动。
今天,智能手机(以及Twitter等社交网络)的普及让人类社会首次实现了公民的联网。应用程序商店实时上已经打通了**和公民之间的应用层面的通道。(例如奥运期间伦敦警察厅发布的iphone通缉程序)。伴随着各国政务的数字化进程,以及政务数据的透明化,公民将能准确了解**的运作效率。这是不可逆转的历史潮流,同时也是大数据最具潜力的应用领域之一。
市场营销
大数据的第三大应用领域是市场营销。具体来说,是提升消费者与企业之间的关系。(卖得更多、更快、更有效率)
今天,最大的数据系统是web分析、广告优化等。今天的数字化营销与传统营销最大的区别就是个性化和精准定位。
如今,企业与客户之间的接触点也发生了翻天覆地的变化,从过去的电话和邮件地址,发展到网页、社交媒体账户、博客等等。在这些五花八门的渠道里跟踪客户,将他们的每一次点击、收藏、“顶”、分享、加好友、转发等行为纳入企业的销售漏斗中并转化成收入是一个巨大的挑战。也就是所谓的“360度客户视角”。
大数据已经与在线营销交织在一起,其应用可以分为两大类:
首先,从线上到线下。配备了NFC近场通讯技术的智能手机和基于位置的签到正在成为营销人员的最新利器。他们将能跟踪商场人流,把在线零售的分析优化应用于线下。
其次,数据分析工具将更加容易使用(面向中小企业应用的大数据创业非常火爆),中小企业也许没有BI平台,但他们都有平板电脑和智能手机,移动版客户智能分析将会改变企业使用营销工具的方式。
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