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什么是大數據？ 大數據是指以不斷增長的速度增長的龐大而多樣化的信息集。它包括信息量，創建和收集信息的速度或速度，以及所涵蓋的數據點的種類或范圍（稱為大數據的“三個v”）。大數據通常來自數據挖掘，并以多種格式到達。

關鍵要點

大數據是大量多樣化的信息，其到達量越來越大，速度越來越快。

大數據可以是結構化的（通常是數字的，易于格式化和存儲）或非結構化的（更自由的形式，更難量化）。

公司中幾乎每個部門都可以利用大數據分析的結果，但處理其混亂和噪音可能會帶來問題。

大數據可以從社交網絡和網站上的公開共享評論中收集，從個人電子產品和應用程序中自愿收集，通過問卷調查、產品購買和電子簽到。

大數據通常存儲在計算機數據庫中，并使用專門設計用于處理大型復雜數據集的軟件進行分析。1

大數據的工作原理 大數據可以分為非結構化或結構化。結構化數據由組織已在數據庫和電子表格中管理的信息組成;它通常是數字性質的。非結構化數據是無組織的，不屬于預定模型或格式的信息。它包括從社交媒體來源收集的數據，這些數據有助于機構收集有關客戶需求的信息。

大數據可以從社交網絡和網站上的公開共享評論中收集，從個人電子產品和應用程序中自愿收集，通過問卷調查、產品購買和電子簽到。智能設備中傳感器和其他輸入的存在允許在廣泛的情況和情況下收集數據。

大數據通常存儲在計算機數據庫中，并使用專門設計用于處理大型復雜數據集的軟件進行分析。許多軟件即服務 （SaaS） 公司專門管理此類復雜數據。

大數據的類型

大數據基本上分為三種類型：

結構化數據

非結構化數據

半結構化數據

大數據的用途 數據分析師查看不同類型的數據（如人口統計數據和購買歷史記錄）之間的關系，以確定是否存在相關性。此類評估可以在內部或外部由第三方完成，該第三方專注于將大數據處理成可消化的格式。企業經常使用此類專家對大數據的評估將其轉化為可操作的信息。

許多公司，如Alphabet和Meta（前身為Facebook），使用大數據通過向社交媒體上的用戶和網上沖浪的用戶投放有針對性的廣告來產生廣告收入。

公司幾乎每個部門都可以利用數據分析的結果，從人力資源和技術到營銷和銷售。大數據的目標是提高產品進入市場的速度，減少獲得市場采用、目標受眾所需的時間和資源，并確保客戶保持滿意。 大數據的優缺點 可用數據量的增加既帶來了機遇，也帶來了問題。一般來說，擁有更多關于客戶（和潛在客戶）的數據應該可以讓公司更好地定制產品和營銷工作，以創造最高水平的滿意度和回頭客。收集大量數據的公司有機會進行更深入、更豐富的分析，以造福所有利益相關者。

 隨著當今個人可用的個人數據量增加，公司采取措施保護這些數據至關重要;這個話題已成為當今網絡世界的熱門爭論，尤其是在過去幾年中公司經歷了許多數據泄露的情況下。

雖然更好的分析是積極的，但大數據也會產生過載和噪音，降低其實用性。公司必須處理更多的數據，并確定哪些數據代表信號而不是噪聲。決定什么使數據相關成為一個關鍵因素。
此外，在對數據采取行動之前，可能需要對數據的性質和格式進行特殊處理。由數值組成的結構化數據可以輕松存儲和排序。非結構化數據（如電子郵件、視頻和文本文檔）可能需要應用更復雜的技術才能發揮作用。
大數據的重要性 大數據很重要，因為人們可以從任何來源獲取數據，并對其進行分析以找到答案，從而降低成本，減少時間，新產品開發和優化產品以及明智的決策。
一些企業使用其系統中收集的大數據技術來改善運營，提供更好的客戶服務，提高盈利能力，并根據特定的客戶偏好創建修改后的營銷活動。而且，當將大數據分析與高性能分析相結合時，您可以完成與業務相關的任務，如下所示：

近乎實時地定義故障、爭議和缺陷的根本原因。

根據客戶的購買習慣在銷售點創建門票或代金券。

在幾分鐘內評估整個風險組合。

在虛假績效影響您的組織之前識別它。