剖析什么是大数据分析

　　大数据分析，您以前没有听过这个词吗?在过去的4至5年中，每个人都在谈论大数据分析。但是您真的知道这个大数据分析到底是什么，它对我们的生活有何影响，以及为什么组织正在寻找具有大数据分析技能的专业人员?在本大数据分析文章中，AAA教育小编将为您提供有关大数据分析的完整见解。

　　以下是我将在本大数据分析培训课程中介绍的主题：

　　1、大数据分析的故事

　　2、大数据分析驱动因素

　　3、什么是大数据分析?

　　4、大数据分析特征

　　5、大数据分析类型

　　6、大数据分析示例

　　7、大数据分析的应用

　　8、大数据分析挑战
 

　　让我从一个简短的故事开始这个大数据分析培训课程。
 

一、大数据分析的故事
 

　　在远古时代，人们曾经用马车从一个村庄到另一个村庄旅行，但是随着时间的流逝，村庄变成了城镇，人们散布开来。从一个镇到另一个镇的距离也增加了。因此，随身携带行李成为在城镇之间旅行的问题。突然，一个聪明的家伙建议，我们应该多梳洗一匹马，以解决这个问题。当我看这个解决方案时，还不错，但是您认为一匹马会变成大象吗?我不这么认为。另一个聪明的家伙说，让我们有4匹马来拉同一辆车，而不是1匹马拉车。你们如何看待这个解决方案?我认为这是一个很棒的解决方案。现在，人们可以在更短的时间内长途跋涉，甚至可以携带更多的行李。
 

　　相同的概念适用于大数据分析。大数据分析表示，直到今天，我们还可以将数据存储到服务器中，因为数据量非常有限，并且处理这些数据的时间也还可以。但是现在在当今的技术世界中，数据增长过快，人们很多时候都依赖数据。同样，数据的增长速度很快，就不可能将数据存储到任何服务器中。
 

　　通过AAA教育大数据分析培训课程，让我们探索传统系统无法存储和处理的大数据分析来源。
 

二、大数据分析驱动因素
 

　　出于多种原因，地球上的数据量呈指数增长。各种来源和我们的日常活动都会产生大量数据。随着网络的发明，整个世界已经联机，我们所做的每一件事都留下了数字痕迹。随着智能对象上线，数据增长率迅速提高。大数据分析的主要来源是社交媒体站点，传感器网络，数字图像/视频，手机，购买交易记录，Web日志，病历，档案，军事监视，电子商务，复杂的科学研究等。所有这些信息总计约五百亿字节的数据。到2020年，数据量将达到40 ZB，相当于将地球上每一个沙粒的总和乘以75。
 

三、什么是大数据分析?

　　大数据分析是一个大而复杂的数据集的集合，很难使用可用的数据库管理工具或传统的数据处理应用程序进行存储和处理。挑战包括捕获，管理，存储，搜索，共享，传输，分析和可视化此数据。
 

四、大数据分析特征
 

　　定义大数据分析的五个特征是：数量，速度，多样性，准确性和价值。

　　4.1、体积

　　数量是指“数据量”，它以非常快的速度每天增长。人，机器及其在社交媒体上的交互所生成的数据量巨大。研究人员预测，到2020年将产生40 ZB(40,000 Exabytes)，比2005年增长300倍。

　　4.2、速度
 

　　速度定义为不同来源每天生成数据的速度。这种数据流是巨大且连续的。截至目前，移动上的每日活跃用户(Facebook DAU)达到10.3亿，同比增长22%。这显示了社交媒体上用户数量的增长速度以及每天生成数据的速度。如果您能够处理速度，则将能够生成见解并根据实时数据做出决策。

　　4.3、品种
 

　　由于有许多来源有助于大数据分析，因此它们生成的数据类型是不同的。它可以是结构化，半结构化或非结构化的。因此，每天都会生成各种数据。之前，我们曾经从Excel和数据库中获取数据，现在数据以图像，音频，视频，传感器数据等形式出现，如下图所示。因此，各种各样的非结构化数据在捕获，存储，挖掘和分析数据方面造成了问题。

　　4.4、准确性
 

　　准确性是指由于数据不一致和不完整而对可用数据存有疑问或不确定性。在下图中，您可以看到表格中缺少几个值。另外，有些值很难接受，例如–第三行的最小值15000，这是不可能的。这种不一致和不完整就是准确性。

　　可用数据有时会变得混乱，甚至难以信任。拥有多种形式的大数据分析，难以控制质量和准确性，例如带有标签，缩写，错别字和口语的Twitter帖子。数据量通常是数据缺乏质量和准确性的原因。
 

　　由于数据的不确定性，三分之一的业务主管不信任他们用于决策的信息。
 

　　在一项调查中发现，有27%的受访者不确定自己的数据有多少不准确。
 

　　糟糕的数据质量每年给美国经济造成约3.1万亿美元的损失。
 

　　4.5、值
 

　　在讨论了体积，速度，多样性和准确性之后，在查看大数据分析(即价值)时，还应该考虑另一个V。访问大数据分析固然很好，但除非我们能够将其转化为价值，否则它是没有用的。通过将其转化为价值，我的意思是，它是否会增加正在分析大数据分析的组织的收益?致力于大数据分析的组织是否实现了高ROI(投资回报率)?除非它通过处理大数据分析来增加他们的利润，否则它是没有用的。
 

　　正如在Variety中讨论的那样，每天都会生成不同类型的数据。因此，让我们现在了解数据的类型：
 

五、大数据分析类型
 

　　大数据分析可以分为三种类型：
 

　　5.1、结构化的

　　5.2、半结构化

　　5.3、非结构化

　　5.1、结构化的
 

　　可以以固定格式存储和处理的数据称为结构化数据。关系数据库管理系统(RDBMS)中存储的数据是“结构化”数据的一个示例。由于结构化数据具有固定的架构，因此很容易处理。结构化查询语言(SQL)通常用于管理此类数据。
 

　　5.2、半结构化
 

　　半结构化数据是一种不具有数据模型的正式结构(即关系DBMS中的表定义)的数据类型，但是它具有一些组织属性(如标签和其他标记)来分隔语义元素，这使得它更容易分析。XML文件或JSON文档是半结构化数据的示例。
 

　　5.3、非结构化
 

　　除非转换为结构化格式，否则格式未知且无法存储在RDBMS中且无法进行分析的数据称为非结构化数据。文本文件和多媒体内容(例如图像，音频，视频)是非结构化数据的示例。专家说，非结构化数据的增长速度比其他数据快，专家表示，组织中80%的数据都是非结构化的。
 

　　到目前为止，我仅介绍了大数据分析的介绍。此外，本大数据分析教程还讨论了大数据分析中的示例，应用程序和挑战。
 

六、大数据分析示例
 

　　每天，我们上传数百万字节的数据。最近两年创建了世界90%的数据。

　　沃尔玛每小时处理超过一百万次客户交易。
 

　　百度的存储，访问和分析30 PB以上用户生成的数据。
 

　　每天都会创建230+百万条软文。
 

　　全球有超过50亿人在用手机打电话，发短信，发推文和浏览。
 

　　抖音用户每天每分钟上传48个小时的新视频。
 

　　阿里巴巴每天处理1500万客户点击流用户数据以推荐产品。
 

　　每天发送2940亿封电子邮件。服务会分析此数据以查找垃圾邮件。
 

　　现代汽车有近100个传感器，可监控燃油水平，轮胎压力等。每辆汽车都会生成大量传感器数据。
 

七、大数据分析的应用
 

　　我们不能谈论数据，而无需谈论那些从大数据分析应用程序中受益的人。当今，几乎所有行业都以一种或另一种方式利用大数据分析应用程序。

　　更智慧的医疗保健：利用患者数据的PB级，组织可以提取有意义的信息，然后构建可以预先预测患者病情恶化的应用程序。
 

　　电信：电信部门收集信息，对其进行分析并提供针对不同问题的解决方案。通过使用大数据分析应用程序，电信培训机构已经能够显着减少数据包丢失(这种情况在网络过载时发生)，从而为客户提供无缝连接。
 

　　零售：零售的利润空间最窄，是大数据分析的最大受益者之一。在零售业中使用大数据分析的好处在于了解消费者的行为。亚马逊的推荐引擎根据消费者的浏览历史记录提供建议。
 

　　交通控制：交通拥堵是全球许多城市面临的主要挑战。随着城市人口的日益稠密，有效利用数据和传感器将是更好地管理交通的关键。
 

　　制造业：分析制造业中的大数据分析可以减少组件缺陷，提高产品质量，提高效率并节省时间和金钱。
 

　　搜索质量：每次我们从Google提取信息时，我们都会同时为其生成数据。Google会存储这些数据，并使用它来提高搜索质量。
 

　　有人正确地说：“花园里不是所有的东西都是玫瑰花!”。到目前为止，在本大数据分析教程中，我刚刚向您展示了大数据分析的美好前景。但是，如果利用大数据分析如此简单，您难道不认为所有组织都会对此进行投资吗?我先告诉你，事实并非如此。使用大数据分析时会遇到一些挑战。
 

　　既然您已经熟悉了大数据分析及其各种功能，那么本博客大数据分析教程的下一部分将阐明大数据分析面临的一些主要挑战。
 

八、大数据分析挑战
 

　　让我告诉您一些大数据分析带来的挑战：
 

　　数据质量 –这里的问题是第四个 V，即准确性。此处的数据非常混乱，不一致且不完整。在美国，脏数据每年给培训机构造成的损失达6000亿美元。
 

　　发现 –在大数据分析上找到见解就像在大海捞针。使用极其强大的算法来分析PB级数据以查找模式和见解非常困难。
 

　　存储 –组织拥有的数据越多，管理它的问题就越复杂。这里出现的问题是“在哪里存储它?”。我们需要一个可以轻松按需扩展或缩小规模的存储系统。
 

　　分析 –对于大数据分析，大多数时候我们都不知道我们要处理的数据类型，因此分析数据更加困难。
 

　　安全性 –由于数据量巨大，因此确保数据安全是另一个挑战。它包括用户身份验证，基于用户的访问限制，记录数据访问历史记录，正确使用数据加密等。
 

　　人才匮乏–大型组织中有许多大数据分析项目，但是拥有足够的领域知识的成熟的开发人员，数据科学家和分析师团队仍然是一个挑战。
 

　　Hadoop的救援
 

　　我们有一个应对大数据分析挑战的救星– Hadoop。Hadoop是一个基于Java的开源编程框架，支持在分布式计算环境中存储和处理超大型数据集。它是由Apache Software Foundation赞助的Apache项目的一部分。

　　Hadoop及其分布式处理比传统的企业数据仓库更有效地处理大量结构化和非结构化数据。Hadoop使在具有数千个通用硬件节点的系统上运行应用程序以及处理数千TB数据成为可能。组织之所以采用Hadoop，是因为Hadoop是一种开源软件，可以在商用硬件(您的个人计算机)上运行。由于商品硬件非常便宜，因此最初的成本节省非常可观。随着组织数据的增加，您需要即时添加越来越多的商品硬件来存储它，因此，Hadoop被证明是经济的。此外，Hadoop背后还拥有一个强大的Apache社区，该社区将继续为其发展做出贡献。
 

　　如前所述，通过此大数据分析培训课程，我为您提供了有关大数据分析的权威认识。大数据分析教程到此结束。之前我给大家分享过《Hadoop在大数据分析中的意义和作用》、《大数据分析与Hadoop区别和联系》。
 

　　祝一切顺利，Hadoop开发愉快!
 

　　现在您已经全面认识了什么是大数据分析，请查看 AAA教育 的 大数据分析培训课程，该培训机构是一家受信任的线上和线下学习培训机构，其网络遍布全球，拥有250,000多名满意的学习者。AAA教育大数据分析Hadoop认证培训课程使用零售，社交媒体，航空，旅游，金融领域的实时用例，帮助学习者成为HDFS，Yarn，MapReduce，Pig，Hive，HBase，Oozie，Flume和Sqoop的专家。