隨著當今企業收集的數據量呈指數級增長，現在管理和分析這些龐大的數據集已成為所有企業必須掌握的一項基本技能。

　　如果數據是新油，那么所有企業都必須利用這一資源。有一個大數據分析策略為您的公司是要確保真正的價值至關重要的-往往隱藏收集的數據中-被揭示，然后利用。

　　由于物聯網和5G網絡的推出，隨著數據量將再次增加，當每臺設備都連接到網絡時，可用數據量將激增。如果您的企業今天在使用數據分析方法而苦苦掙扎，那么不久的將來將帶來更多的數據分析挑戰。

　　制定詳細的數據分析策略也是必須的。那些可以將其數據集連接到BI的公司將能夠利用他們獲得的見解來加速產品和服務開發。

　　大數據分析涉及所有市場領域：從銀行業到醫療保健，使用數據來影響結果和創新，現在已成為所有企業快速發展的核心競爭力。應用機器學習技術，從龐大的組裝數據集中交付的BI是企業無法忽略的資源。

　　大數據分析的力量在于所提供的見解。這些見解可以提高客戶的個性化和準確的預測性營銷。這些技術可以采用多個數據點，并將其分配給個人或組。在這里，數據成為一種靈活的工具;所有企業都可以負擔得起使用，因為分析方法可以擴展。

　　預測分析是我們開始在市場上看到的高價值用例，尤其是隨著物聯網解決方案的成熟，例如，火車線路的運營商會在火車上安裝傳感器，該傳感器可以預測特定零件何時會斷裂，從而可以在事實發生之前進行維修，而不必等待斷裂和隨后的服務中斷。

　　要做到這一點，您需要一個功能強大的分析引擎來查看歷史性能數據和近實時數據(例如特定零件的溫度)。成功地部署了預測分析后，運營成本將大大減少，而減少旅行中斷的客戶體驗將獲得明顯的好處。

　　

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　　大數據分析

　　大數據分析的五個組成部分：數量，速度，多樣性，準確性和價值。平衡企業數據分析方法的這些組成部分，將確保可以從這些龐大的數據集中提取的信息中采取實際行動。

　　大型云服務提供商已確保其服務具有內置的高水平分析。由于Power BI的Azure Analytics通過其更好的工具和自動化而節省了時間，因此包括數據庫管理員，數據科學家和基礎架構支持在內的眾多IT專業人員變得更加高效。總體而言，每周平均可節省時間1.73個小時。商業用戶包括商業分析師等高級用戶以及商業智能的消費者。每周平均節省時間1.75個小時。經過三年的風險調整后，總共節省了490萬美元。

　　了解從企業目前正在處理的大型數據集中提取見解所需的工具，也至關重要。物聯網的龐大數據量將使AI和機器學習成為必要。例如，我們預計將出現一波新的應用程序，這些應用程序將地球觀測衛星的開放地圖數據與自動駕駛汽車和智能揚聲器的IoT數據相結合。

　　盡管首先將環境應用放在首位，但使用這種開放數據會帶來許多商機-從允許公司為競爭對手的資產定價，到預測GDP和全球沖突。

　　看到圖案

　　由于業務管理的數據中包含的許多信息將高度個性化，因此安全性至關重要。在分析數據時(通常使用自動化的AI系統)，必須從給出的結果中最小化偏差。

　　數據分析的最大挑戰之一是如何在所有平臺上提供統一的隱私和數據安全性，同時又保持開放訪問而不破壞數據的分析價值。收集推動現代業務的寶貴見解的必要條件。這就是諸如令牌化之類的以數據為中心的安全技術大放異彩的地方–允許組織在保護其數據的同時保持跨多個平臺的參照完整性。

　　關鍵不是要依賴任何平臺，而是要保護整個企業的數據，以便在攝取數據時對數據進行保護，對受保護的數據執行跨平臺分析，而共享數據實際上就是受保護的數據。這不僅可以始終確保所有系統的私密性，而且還可以對大型數據集進行分析，這些數據通常由于數據毒性而受到嚴格限制或限制。最終結果是組織可以在遵守隱私法規并滿足內部風險和安全性的同時，通過其數據獲利并獲得卓有成效的見解。

　　對于CIO和CTO來說，大數據分析已成為現實。人工智能和機器學習正在釋放大數據分析的真正潛力。沒有智能，大數據通常就無法證明存儲成本的實用價值。在過去12個月中與我們交談過的每個組織中，人工智能的使用正在主導著CIO的大數據議程。外部調查已經證實了這一點，PWC分析表明77%的高管認為AI和大數據是相互聯系的。

　　當將大數據和高級算法應用于業務問題以產生可比以前更好的解決方案時，分析就可以創造價值。通過識別，確定大小，優先級和逐步調整所有適用的用例，企業可以創建可產生價值的分析策略。

　　最高管理層正在推動大數據分析。如果企業擁有穩健而有意義的分析，則企業會越來越多地看到所擁有數據的真正價值。未來，分析將繼續成熟并擴大其范圍。機器學習也在并行快速發展中，因為要使這些擴展的數據集有意義，自動化是必不可少的。

　　過去幾年中，大數據分析如何發展?

　　大數據領導的組織的起源是制定最佳實踐戰略，以使用數據湖，商業智能平臺和主數據管理(MDM)等技術更好地存儲和聚合數據。在過去的幾年中，大數據解決方案已經從數據駐留狀態發展到數據的優化和檢索。展望未來，人工智能與大數據的集成將使組織能夠操作其大數據集以推動可行的見解。

　　大數據分析趨勢是什么?例如，預測分析?

　　分析的三個主要趨勢取決于大數據集。這些是人工智能;流式物聯網和云計算。這些趨勢正在逐步發展商務智能(BI)平臺，以幫助組織改變其行為方式和對業務的了解。

　　人工智能平臺

　　人工智能和數據治理的結合旨在幫助組織對數據進行清理以獲取其數據源的統一視圖。在此應用程序中，AI被定位為可信賴的顧問，以提供指導和建議以檢測異常值并建議數據更正。

　　流式傳輸IoT數據

　　許多組織都在戰略上將感官數據和實時數據納入其業務流程。盡管物聯網數據是有用的信息，但增值組件是將物聯網與AI結合使用，以提供對數據的實時更準確的響應。生成的數據響應強調了BI平臺的重要性，該平臺可與人員適當地傳達結果或警報以獲取可行的結果。

　　云計算

　　盡管某些組織可能希望保留其內部數據，但存儲和維護從多個源傳入的大量數據變得昂貴。因此，云和混合云解決方案提供了一種快速簡便的方法來訪問大數據，從而大大降低了組織的總體成本。

　　人工智能和機器學習如何影響大數據分析?

　　人工智能和大數據的重疊正在被培養成一種協同關系，其中這些學科經常協同工作，因為人工智能沒有有意義的數據就毫無價值，而大數據現在依賴于人工智能驅動的分析。以下是一些示例，展示了AI在哪里依賴大數據并利用大數據集的使用情況：

　　1、檢索和推理

　　2、自動化學習和動態計劃

　　3、物聯網流數據

　　4、自然語言處理

　　5、計算機視覺(圖像或視頻數據

　　自然語言處理(NLP)是AI中需要大量數據的領域之一。例如，沒有大量的人類語音，書面記錄和錄音，NLP技術將無法實現。為了獲得用于NLP的通用模型，AI算法需要捕獲大量，變化和多種語言數據點以產生高精度。總之，大數據正在繼續增長，人工智能將與大數據協同使用，以通過自動化任務來幫助最終用戶。

　　當物聯網越來越普及時，是否需要一種新的數據分析方法?

　　隨著組織內部物聯網參與策略的增加，物聯網流數據和AI的結合將使企業能夠將數據收集并將其轉換為可用和有價值的信息，這將是最重要的。

　　常見的跨學科用例包括預測性維護，對話代理(chatbots)，自動定制以增強用戶體驗的KPI，動態閾值，現代網絡安全和異常檢測。本質上，IoT通過在系統上提供準確的實時信息來改善業務模型;此后，人工智能吸收了物聯網數據的動態特性，以提供可行的見解。

　　如何在整個分析系統中支持隱私和安全性以用于在大型數據集中尋找價值?

　　在保護大數據方面，無疑存在重大挑戰，其中包括：保護數據和事務日志，輸入驗證，訪問控制以及實時保護隱私。盡管在多個階段進行加密可以確保數據的機密性，完整性和可用性;企業正在積極致力于在不犧牲數據隱私性的前提下促進創新的大數據最佳實踐。

　　這些做法包括：通過明確定義云服務提供商和云服務用戶的職責，有效地利用大數據，使其在采購和管理云服務方面具有較強的能力;通過在初始階段清理，修剪，匹配和合并數據，將數據合并為一個真實來源，從而對數據進行消毒以避免上述隱私問題。

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摘自：https://www.aaa-cg.com.cn/data/2076.html

總結

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