大數據的概念已經存在多年了。現在，大多數企業都知道，如果他們捕獲流入其業務的所有數據，則可以應用分析并從中獲得可觀的價值。但是即使在1950年代，也就是幾十年前沒有人說出“大數據”一詞的時候，企業仍在使用基本分析（本質上是電子表格中的數字進行人工檢查）來發現洞察力和趨勢。  但是，大數據分析帶來的新好處是速度和效率。幾年前，一家企業可以收集信息，運行分析和挖掘出可用于將來決策的信息，而如今，企業可依據可視化數據立即做出決策，更快地反應以保持敏捷的能力為企業提供了前所未有的競爭優勢。 為什么大數據分析很重要？ 大數據分析可幫助企業利用其數據來抓住新的機會。優秀的數據分析，將帶來更明智的業務流動，更有效的運營，更高的利潤和更精準的客戶。那么，大數據分析到底有哪些價值呢，讓我們一起來看一下： 1.降低成本。諸如Hadoop和基于云的分析之類的大數據技術在存儲大量數據方面帶來了顯著的成本優勢-此外，它們還可以確定更有效的開展業務的方式。 2.更快，更好的決策制定。借助Hadoop和內存分析的速度，再加上分析新數據源的能力，企業能夠立即分析信息，并根據所學知識做出決策。 3.新產品和服務。通過分析來衡量客戶需求和滿意度的能力，可以為客戶提供他們想要的東西。Davenport指出，借助大數據分析，越來越多的公司正在開發新產品來滿足客戶的需求。 工作原理和關鍵技術 大數據分析需多種類型的技術可以協同工作，以幫助您從信息中獲得最大價值。以下為關鍵技術及相關原理： 機器學習。機器學習是訓練機器學習方法的AI的特定子集，它可以快速，自動地生成可以分析更大，更復雜的數據并提供更快，更準確的結果的模型，甚至是非常大規模的模型。通過建立精確的模型，企業可以更好地識別可獲利的機會-或避免未知的風險。 數據管理。在對數據進行可靠分析之前，需要對其進行高質量管理。隨著數據不斷流入和流出企業，建立可重復的過程以建立和維護數據質量標準非常重要。一旦數據可靠，企業應建立一個主數據管理程序，以使整個企業都在同一頁面上。 數據挖掘。數據挖掘技術可幫助您檢查大量數據以發現數據中的模式-該信息可用于進一步分析，以幫助回答復雜的業務問題。借助數據挖掘軟件，您可以篩選出數據中所有混亂和重復的噪音，查明相關的內容，使用該信息評估可能的結果，然后加快做出明智決定的步伐。 Hadoop。這個開源軟件框架可以存儲大量數據，并在商用硬件群集上運行應用程序。由于數據量和種類的不斷增加，它已成為開展業務的關鍵技術，并且其分布式計算模型可以快速處理大數據。另一個好處是Hadoop的開源框架是免費的，并使用商品硬件存儲大量數據。 內存分析。通過分析系統內存（而不是硬盤驅動器）中的數據，您可以從數據中獲得即時見解并快速采取行動。該技術能夠消除數據準備和分析處理等待時間，以測試新場景并創建模型；這不僅是企業保持敏捷性并做出更好的業務決策的簡便方法，還使他們能夠運行迭代和交互式分析方案。 預測分析。預測分析技術使用數據，統計算法和機器學習技術根據歷史數據確定未來結果的可能性。就是要對未來會發生的事情提供最佳的評估，因此企業可以更加自信地認為自己正在做出最佳的業務決策。預測分析的一些最常見應用包括欺詐檢測，風險，運營和營銷。 文本挖掘。 借助文本挖掘技術，您可以分析來自Web，注釋字段，書籍和其他基于文本的來源中的文本數據，以發現以前從未發現的見解。文本挖掘使用機器學習或自然語言處理技術來梳理文檔，以幫助您分析大量信息并發現新的主題和術語關系。

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