大数据分析的5种方法-19
大数据是技术创新世界的现在和未来。大数据是各种小仓库中小细节和信息点的集合。它是一项强大的技术，可以通过使用数据带来重大的数字化转型。
组织必须以使其能够获得最大优势的方式利用其数据。对于大数据蓬勃发展并提供最佳结果，了解如何做到这一点至关重要。
关于大数据的最大问题是如何推动和最大化其优势？
以下步骤可助您进行大数据分析：
1）走敏捷之路
如果需要对ETL和静态数据仓库进行更改，则传统的分析规范在很大程度上取决于IT支持。这导致了一个复杂而深刻地交织在一起的报告系统。因此，使用这种方法要花费数月的时间才能获得分析结果。但是，在将大型分析与Hadoop架构结合使用之后，原始数据可以被更快地处理，整理和设计。这样做的基础是对电子表格，数字和图形的快速了解。这导致大量的数据传递时间减少。而且，可以重复使用生产过程中使用的数据模型。
2）增加数据传输
使用分析，您可以最佳利用组织中的所有原始数据。通过使用不同的数据集和数据模型，可以对这些数据集进行见解和分析。您可以在组织内创建数据库，供工程师，业务分析师，CDO，技术支持等使用。
3）人工智能
使用大数据，您可以将AI研究和实施提升到一个新的水平。在当今世界，由于流程本质上是高度定制的，因此可操作的AI可能非常棘手。此过程称为重新实现，并利用成本和规模都很大的大型AI框架。因此，它们很难与其他系统集成。借助大数据，您可以将数据集与AI见解相结合，并生成可以进行数据准备，未来工程设计等的系统。
4）使用云
将数据分析带到云中将为您提供可伸缩性，灵活性，更低的成本，对业务的更快响应以及减少的IT投入。安全是组织使用云进行分析时面临的重要问题之一。因此，一些组织不适应云计算，而更喜欢本地分析。但是，通过利用特定的安全工具和平台，您可以无缝地迁移到云中，以满足所有重要的数据需求。
5）增强商业智能（BI）的功能
有必要将大数据与BI互连。所有组织都在一定程度上使用大数据，但其活动始终与BI工具分开。由于大数据和BI之间有许多相似之处，因此可以将这两者结合在一起以创建数据库，如前所述。由BI支持的大数据可以实现数字化转型，增加客户参与度，更好地吸引和保留客户。   
您已经看到了大数据如何使组织在数字经济中以数字方式转变和增强自身能力。您可以使自己对数据揭示的见解采取行动。您可以使用数据分析专注于消除人员，工具，系统之间的各种障碍，甚至更多。此外，使用大数据，您可以利用各种新兴技术，通过建立可用于构建更好和更复杂的系统的数据库来实现全球变化。
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