關(guān)于大數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)該了解的一切

關(guān)于大數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)該了解的一切

許多企業(yè)并沒有意識到大數(shù)據(jù)服務(wù)的潛在好處。盡管大肆宣傳，要么沒有意識到自己存在大數(shù)據(jù)問題，要么不這么認(rèn)為。當(dāng)數(shù)據(jù)量、種類和速度突然增長，并且企業(yè)當(dāng)前的數(shù)據(jù)庫和應(yīng)用無法再處理負(fù)載時(shí)，大數(shù)據(jù)技術(shù)通常十分有用。

如果處理不當(dāng)，大數(shù)據(jù)問題可能會(huì)增加開支，并對生產(chǎn)力和競爭力產(chǎn)生負(fù)面影響。另一方面，強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略可以通過將勞動(dòng)密集型的現(xiàn)有工作負(fù)載轉(zhuǎn)換為大數(shù)據(jù)技術(shù)，并引入新的應(yīng)用來利用尚未開發(fā)的潛力，從而幫助組織降低成本，并提高運(yùn)營效率。

大數(shù)據(jù)即服務(wù)(BDaaS)：什么是大數(shù)據(jù)服務(wù)？

大數(shù)據(jù)即服務(wù)由云提供商提供數(shù)據(jù)平臺和工具，幫助企業(yè)處理、管理和分析海量數(shù)據(jù)集，以產(chǎn)生可用于增強(qiáng)業(yè)務(wù)運(yùn)營并獲得競爭優(yōu)勢的見解。

大數(shù)據(jù)即服務(wù)(BDaaS)旨在通過利用外部提供商的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和IT專業(yè)知識來釋放組織資源，而不是部署本地系統(tǒng)，并雇用內(nèi)部員工來執(zhí)行這些功能。

許多企業(yè)生成大量結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)即服務(wù)可以作為由云提供商托管和管理的托管服務(wù)合同提供，也可以作為在云中運(yùn)行的專用硬件和軟件提供。

什么是大數(shù)據(jù)？

大數(shù)據(jù)是指由于數(shù)據(jù)數(shù)量、速度和種類不斷增長而導(dǎo)致傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫無法解決的數(shù)據(jù)管理問題。

定義大數(shù)據(jù)的方法有多種，但大多數(shù)都包含所謂大數(shù)據(jù)“三個(gè)V”的思想：

大數(shù)據(jù)處理的演變

大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)進(jìn)展迅速。如今，各種分析方法服務(wù)于各種組織活動(dòng)。

用戶可以回答“發(fā)生了什么以及為什么？”的問題借助描述性分析。帶有記分卡和儀表板的傳統(tǒng)查詢和報(bào)告設(shè)置就是一些示例。

用戶可以借助預(yù)測分析評估功能中特定事件的可能性。例如預(yù)警系統(tǒng)、欺詐檢測、預(yù)防性維護(hù)和預(yù)測。

規(guī)范性分析為用戶提供特定（規(guī)范性）建議。其回答這個(gè)問題：如果出現(xiàn)“x”，該怎么辦？

大數(shù)據(jù)即服務(wù)示例

數(shù)字時(shí)代最重要的發(fā)展之一是“大數(shù)據(jù)”技術(shù)。強(qiáng)大的分析功能可以揭示隱藏在海量數(shù)據(jù)集中的模式和聯(lián)系，為幾乎所有企業(yè)的規(guī)劃和決策提供信息。

過去十年中，大數(shù)據(jù)的使用量大幅增加，幾乎影響到我們生活方式、購買模式和日常消費(fèi)者決策的方方面面。

以下是一些每天影響人類的大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例：

運(yùn)輸

我們大多數(shù)人依賴的GPS智能手機(jī)應(yīng)用在最短的時(shí)間內(nèi)從一個(gè)地方移動(dòng)到另一個(gè)地方，這些應(yīng)用都是由大數(shù)據(jù)提供支持的。政府機(jī)構(gòu)和衛(wèi)星照片是GPS數(shù)據(jù)的兩個(gè)提供者。

對于跨大西洋旅行，一架飛機(jī)可以產(chǎn)生1,000 TB或更多的數(shù)據(jù)。所有這些數(shù)據(jù)均由航空分析系統(tǒng)獲取，然后分析燃油效率、乘客和貨物重量以及天氣模式，以最大限度地提高安全性和能源利用。

大數(shù)據(jù)通過以下方式使運(yùn)輸變得更輕松、更高效：

廣告與營銷

廣告始終關(guān)注特定的客戶群體。過去，營銷人員使用焦點(diǎn)小組、調(diào)查結(jié)果、電視和廣播偏好以及其他方法來嘗試和預(yù)測消費(fèi)者對廣告的反應(yīng)。這些技術(shù)充其量只是有根據(jù)的猜測。

為了了解人們實(shí)際點(diǎn)擊、搜索和“喜歡”的內(nèi)容，廣告商如今購買或收集大量數(shù)據(jù)。利用瀏覽量和點(diǎn)擊率等精確衡量標(biāo)準(zhǔn)，還可以評估營銷活動(dòng)的有效性。

例如，亞馬遜收集了有關(guān)數(shù)百萬客戶的購買、運(yùn)輸方式和支付偏好的大量信息。然后，向狹窄的細(xì)分市場和子群體提供高度針對性的廣告投放。

銀行和金融服務(wù)

大數(shù)據(jù)和分析在金融領(lǐng)域的應(yīng)用產(chǎn)生了巨大的影響：

政府

政府組織收集大量數(shù)據(jù)，但其中許多組織，尤其是地方一級，并未使用尖端技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘，以及充分利用其分析工具。

社會(huì)保障管理局和國稅局是利用數(shù)據(jù)分析來發(fā)現(xiàn)虛假殘疾索賠和逃稅的組織的例子。美國聯(lián)邦調(diào)查局(FBI)和美國證券交易委員會(huì)(SEC)使用大數(shù)據(jù)技術(shù)監(jiān)控市場，以發(fā)現(xiàn)非法商業(yè)行為。聯(lián)邦住房管理局多年來一直使用大數(shù)據(jù)分析來預(yù)測抵押貸款違約和還款率。

媒體和娛樂

娛樂行業(yè)使用大數(shù)據(jù)來分析消費(fèi)者反饋、預(yù)測觀眾興趣和偏好、管理節(jié)目安排并確定廣告投放目標(biāo)。

兩個(gè)最著名的例子是Spotify和Amazon Prime，它們都使用大數(shù)據(jù)分析為訂閱者提供定制的節(jié)目推薦。

氣象

全球分布的天氣傳感器和衛(wèi)星收集大量數(shù)據(jù)來監(jiān)測環(huán)境。

氣象學(xué)家利用大數(shù)據(jù)來：

衛(wèi)生保健

大數(shù)據(jù)正在穩(wěn)步但顯著地改變龐大的醫(yī)療保健行業(yè)。使用可穿戴技術(shù)和傳感器數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新患者的電子健康記錄。

目前，提供商和實(shí)踐組織將大數(shù)據(jù)用于多種目的，例如：

網(wǎng)絡(luò)安全

大數(shù)據(jù)可能會(huì)增加企業(yè)遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊的危險(xiǎn)，但機(jī)器學(xué)習(xí)分析可以使用相同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)來阻止和打擊在線犯罪。對歷史數(shù)據(jù)的分析可以產(chǎn)生情報(bào)來構(gòu)建更有效的威脅控制。

此外，當(dāng)模式和序列偏離常態(tài)時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)可以向企業(yè)發(fā)出警報(bào)，因此可以針對勒索軟件攻擊、有害的內(nèi)部程序和未經(jīng)授權(quán)的訪問嘗試等風(fēng)險(xiǎn)采取有效的對策。

在企業(yè)發(fā)生入侵或數(shù)據(jù)盜竊后，攻擊后分析可以揭示所使用的技術(shù)。然后，機(jī)器學(xué)習(xí)可用于創(chuàng)建防御措施，以阻止未來此類嘗試。

教育

大數(shù)據(jù)正在受到管理者、學(xué)者和其他利益相關(guān)者的歡迎，以幫助改進(jìn)課程、吸引頂尖人才并增強(qiáng)學(xué)生體驗(yàn)。

示例包括：

總結(jié)

大數(shù)據(jù)是一個(gè)在商業(yè)和技術(shù)領(lǐng)域廣泛使用的術(shù)語。簡而言之，這是從各種來源獲取極大量復(fù)雜數(shù)據(jù)，并對其進(jìn)行分析以發(fā)現(xiàn)模式、趨勢、問題并提供獲得有用見解的機(jī)會(huì)的過程。

大數(shù)據(jù)即服務(wù)(BDaaS)旨在通過利用外部提供商的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)和IT專業(yè)知識來釋放組織資源，而不是部署本地系統(tǒng)和雇用內(nèi)部員工。許多企業(yè)生成大量結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

目前最令人著迷和最令人滿意的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目提供的見解基于當(dāng)前正在發(fā)生的事情，而不僅僅是上周發(fā)生的事情，允許立即采取行動(dòng)，而不僅僅是從過去學(xué)習(xí)。

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