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如果几年前数据分析主要用于财务、销售和营销和风险分析，那么今天分析无处不在：人力资源、制造、客户服务、安全、犯罪预防等等。随着收集和连接不同形式的数据以帮助企业在数据集之间进行类比，提出可操作的见解并改进决策，大数据和数据分析已转移到工业和商业领域的前沿。但是，数据量可能不是优化业务运营的决定性因素。中小型企业需要了解智能数据分析可以带来的好处，以及数据收集和管理的机会。本文合肥达内编程培训就和大家一起来学习一下大数据分析在实际工作中如何运作？

步骤 1. 发现数据源

处理数据的第一步是发现可能对业务有用的来源。大数据的来源通常分为三类：

流数据——从联网设备网络到达IT系统的数据，通常是物联网的一部分。

社交媒体数据——可用于营销、销售和支持功能的社交互动数据。

公开来源——大量数据可通过开放数据来源获得，例如美国政府的 #、CIA World Factbook 或欧盟开放数据门户。

步骤 2. 利用数据

利用信息是下一步，需要选择存储和管理数据的策略。

数据存储和管理：目前，有一些低成本的方法可以将数据存储在云中，可供小型企业使用。

要分析的数据量：虽然一些组织并不会从他们的分析中排除任何数据，依赖网格计算或内存分析，但其他组织会尝试预先确定哪些数据与备用机器资源相关。

洞察力的潜力：通常，你掌握的知识越多，在做出业务决策时就越有信心。但是，关键是选择与特定业务或市场相关的见解。

步骤 3. 选择技术

让大数据为你的企业服务的最后一步是研究可帮助你充分利用大数据分析的技术。如今，有各种针对小型企业的现成解决方案，例如 SAS、ClearStory Data 或 Kissmetrics。解决特定需求的另一种选择是开发你自己的解决方案。在选择时，需要考虑：

● 价格便宜，存储丰富;

● 快速处理器;

● 经济实惠的开源、分布式大数据平台，如 Hadoop;

● 并行处理、集群、MPP、虚拟化、大型网格环境、高连接性、高吞吐量和其他优化分析的技术;

● 云计算和其他灵活的资源分配解决方案。

结论

过去，大数据主要由大企业使用，因为他们是唯一负担得起用于收集和分析信息的技术和渠道的企业。然而，今天，即使是规模较小的企业也可以通过选择可能用于满足其特定需求的相关信息，并选择可以远程和按需访问的工具或团队来利用大数据和数据科学。

至关重要的是，大数据的重要性不在于收集到的数据量，而在于它可能为特定业务或行业带来的具体见解。相关大数据与强大且有针对性的分析相结合，可以完成以下任务：

● 近乎实时地确定故障和缺陷的原因;

● 根据客户的购买习惯生成广告或促销活动;

● 在几分钟内重新计算风险投资组合;

● 库存和销售预测;

● 检测和预防欺诈行为等等。

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