带你了解什么是大数据与大数据分析

信息化的高速发展为企业带来了丰厚的效益，在数据发展的背后，造就了一批从事于数据分析的专业人员，挖掘数据背后的价值，为企业发展带来强有力的数据支持。很多人都在说大数据，什么是大数据呢？大数据分析又是什么？大数据分析有哪些方面？，我们围绕以上问题展开说明。

一、大数据

大数据（big data）是无形的，无法使用常规的软件工具进行获取、管理和处理的数据集合。其具有数据量大、速度快、类型多、价值、真实性等特点。正是因为它的海量性，造就了它存在着无法估量的价值，而为了发掘这些数据集背后的价值，大数据分析便应运而生了。

大数据主要包括（数据收集、数据处理、数据挖掘）

1、数据收集，数据存取

在收集大数据的过程当中，主要有四个来源。可以通过管理信息系统来收集想要的大数据，可以通过科学实验的方式来收集大数据。同时也可以通过物理信息系统，通过web信息系统对数据进行收集。

2、数据处理，统计分析

对于不同模式，不同结构的数据，我们需要进行进一步的处理，需要进行集成处理或者整合处理。当我们将不同的数据收集，整理并且转换之后，就可以获取一个新的数据。这样在后期想要查询或者想要分析的时候，能够有一个统一的数据图。

3、数据挖掘，结果呈现

数据挖掘在当下大数据当中是需要改进的，首先我们已有的数据挖掘需要改进，同时数据网络挖掘需要开发，特殊群组挖掘也需要开发，对大数据进行挖掘，能够让整个大数据技术更加全面。

大数据的意义不仅仅在于生产和掌握庞大的数据信息，更重要的是对有价值的数据进行专业化处理。人类从来不缺数据，缺的是对数据进行深度价值挖掘与利用。可以说，从人类社会有了文字以来，数据就开始存在了，现在亦是如此。大数据作为一个能够改变产业应用的技术，只有切实落地才能带来真正的价值。

二、大数据分析

大数据分析是指对海量的数据集合进行分析，通过数据挖掘，将有利的数据提取出来并加以利用，将数据的深层价值体现出来。从而挖掘出数据潜在的价值，同样，进行数据分析时需要有一套完整的数据分析方法和数据分析工具。依靠这两点的配合，将海量的数据分析整理成有用的数据及报告。从而应用到各领域中，促进其发展。

大数据分析主要包括以下方面

1.数据挖掘算法

数据可视化是面向受用对象的，而数据挖掘则是面向机器的。通过集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。因此这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

2.数据质量与数据管理

数据质量和数据管理是管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行整合加工。可以预先定义一个相对好的分析结果。根据预测结果做出相应的调整，得到最优的结果。

3.可视化分析

可视化分析是大数据分析的基本要求，对于使用数据的人来说，不管是专业的人员还是普通的用户，数据可视化都是从直观的角度观察数据。通过数据可视化的展示，更好传达数据分析的价值，让数据自己说话。

4.语义引擎

我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。这样有利于解决由于数据多样性带来的结果的不准确性。

5.预测性分析能力

数据挖掘可以让分析员更好理解数据，获取数据。这些都是对现有因素的把控，预测性分析则是对于可视化分析和数据挖掘的结果预测，提前掌握数据分析的结果，这是经验的汇总产生的结果。

在大数据时代，大数据分析的价值不可估量。对于企业而言，一个好的数据分析工具不仅可以提升企业的竞争力，更能为企业带来源源不断的经济效益，帮助企业更准确找到自身定位和发展方向。科学有效运用大数据分析，相信未来大数据领域的发展将会更加全面。