当人们听到“大数据分析”这个术语时，可能会联想到数据科学。确实，这两个领域是相关的，主要的区别在于大数据分析师处理的是海量数据。大数据分析是指通过分析大量数据来获取洞察力的过程。它涉及发现重要数据、模式、市场趋势、关系和用户需求。随着技术的进步，现在能够快速地找到和研究任何信息，并迅速获得报告。其基本目的是提供更好的决策支持，并防范欺诈活动。这项技术具有大数据量、快速处理等特点。人工智能（AI）、移动设备、社交媒体和物联网（IoT）等技术通过新的数据源来操作数据。
大数据分析的概念多年前就已经被设计出来。许多公司意识到，如果他们能够存储和收集与业务相关的信息，那么通过分析这些数据，他们可以改进方法，从而获得更好的结果。在20世纪50年代早期，尽管“大数据”这个词尚未出现，但许多公司已经开始使用这种方法，例如通过电子表格和文件手动检查市场趋势。速度和效率是这项技术的主要优势，公司获得的主要好处是能够以更快的速度工作。
大数据分析的工作流程
大数据分析的工作流程可以概括为以下八个简单步骤：
- 业务案例评估：这是第一步，分析公司的需求和目标，也称为需求分析阶段，需要收集所有关于需要大数据解决方案的需求信息。
- 信息识别：在这个阶段，识别可以提供大量信息的多个来源。这一步也被称为数据收集阶段，因为需要从不同来源收集所有数据以创建问题的解决方案。
- 数据精炼：在这个阶段，从上一阶段收集的不需要的数据被移除。有时从多个来源收集的数据可能不兼容，也可能对没有用，所以需要移除这些数据以解决未来的兼容性问题。
- 数据生产：将不适当的数据取出并转换为有价值的形式。在这里，数据根据用例和算法进行清洗。
- 数据收集：将不同表格中的相同数据合并，以消除额外的空间。
- 数据扫描：在这里，逻辑和数学工具发挥作用。现在所有数据都被检查以提取有用信息。
- 数据感知：公司策略师现在使用Tableau等工具将数据以图形和系统的形式呈现。
- 最终审查结果：这是最后一步，最终报告将提交给业务利益相关者和所有者，他们可以采取必要的步骤。
这项技术帮助组织和公司收集竞争对手的数据，以便制定新策略以击败竞争。它还指导进行最佳的商业举措。此外，这可以增加利润并更加方便。
- 风险管理：圣尼古拉斯的“Banco de Oro”银行使用这项技术来保护他们的资金免受欺诈活动的影响。该银行还通过分析许多方面并找到根本原因来减少欺诈活动。
- 产品开发和创新：“Rolls-Royce”是全球最大的喷气发动机、汽车和武装车辆生产商之一，使用这项技术来发现他们发动机的容量和能力。他们还检查是否需要进行任何更改。
- 组织内更快更好的决策制定：星巴克是提供最优质饮料的流行品牌之一，也使用这项技术来做出明智的举措以增加他们的销售额。例如，如果星巴克想要开设一个新的分店，他们将研究他们可以开设的位置。他们还会检查一些不同的元素，如人口、地标等。
- 改善客户体验：达美航空是美国主要的航空公司之一，使用这些统计数据来改善其客户体验。该公司扫描并研究所有乘坐他们航空公司的乘客的推文。每当他们发现任何与员工和乘客旅程相关的负面推文时，他们会采取必要的步骤来解决这个问题。
Hadoop - 这个工具有助于保留和研究信息。MongoDB - 它用于不断变化的数据集。Talend - 它有助于数据合并和控制。Cassandra - 这是一个分配数据库，用于管理大量数据。Spark - 它有助于即时更改和研究大量信息。STORM - 这是一个开源的实际计算框架。Kafka - 这是一个分布式运行程序，保持容错数据。