大数据分析是什么、它是如何工作的

大数据分析是什么？

·大数据分析涉及在海量原始数据中识别趋势、模式和相关性的过程，旨在辅助基于数据的决策制定。这些过程运用了我们熟悉的统计分析技术，并借助更新的工具将它们应用于更广泛的数据集。自21世纪初以来，“大数据”一词变得流行，当时软件和硬件的进步使得组织能够处理大量非结构化数据。随着数据的爆炸性增长，早期的创新项目如Hadoop、Spark和NoSQL数据库被创建，用于存储和处理大数据。随着数据工程师不断寻找方法来整合由传感器、网络、交易、智能设备、Web使用等产生的大量复杂信息，该领域持续发展。

·大数据分析的工作原理

·1. 数据收集

·每个组织的数据收集方式各不相同。得益于当今的技术，组织可以从各种来源收集结构化和非结构化数据，包括云存储、移动应用程序以及物联网传感器等。一些数据将存储在数据仓库中，商业智能工具和解决方案可以轻松访问。对于仓库来说过于多样化或复杂的原始或非结构化数据可能会被分配元数据并存储在数据湖中。

·2. 数据处理

·在收集和存储数据之后，必须对其进行适当的组织，以确保分析查询的准确结果，尤其是在数据量大且非结构化的情况下。数据量呈指数级增长，这使得数据处理成为组织面临的挑战。一种处理选项是批处理，它随时间推移查看大型数据块。当收集和分析数据之间的周转时间较长时，批处理非常有用。流处理一次查看小批量数据，缩短了收集和分析之间的延迟时间，从而更快地做出决策。尽管流处理更复杂且通常更昂贵，但它提供了更快的响应速度。

·3. 数据清洗

·无论数据量大小，都需要进行清洗以提高数据质量并获得更准确的结果；所有数据的格式必须正确，任何重复或不相关的数据都必须被消除或纳入考虑。不准确的数据可能会导致模糊和误导，从而产生有缺陷的见解。

·4. 数据分析

·将大数据转化为可用状态需要时间。一旦准备就绪，高级分析流程就可以将大数据转化为深刻的洞察。其中一些大数据分析方法包括：

·- 数据挖掘：对大型数据集进行排序，通过识别异常和创建数据集群来识别模式和关系。

·- 预测分析：使用组织的历史数据对未来进行预测，识别即将到来的风险和机遇。

·- 深度学习：通过使用人工智能和机器学习来模仿人类的学习模式，对算法进行分层，并在最复杂和最抽象的数据中查找模式。