by 数据现在已成为商业世界不可或缺的一部分。 众所周知，随着数字化转型的兴起，现在大多数公司在每个业务流程中都在分析和处理大量数据（大数据）。 这种大数据管理和分析将在以后的公司决策中发挥重要作用。
大数据本身就是一个术语，指的是海量数据，超过了常规数据库的处理能力。 这是因为数据量太大，超出了传统数据库架构的容量。
事实上，需要进行具体的管理，以便数据对业务增长有用。 这种管理包括收集和存储数据（摄取）、整理（wrangling）、改进（enrichment）、映射（mapping）的过程，对其进行分析以获得对公司有益的结果。
我们可以将这整个过程称为大数据分析或大数据分析。
什么是大数据分析？
数据分析无疑是所有企业的重要组成部分。 因为有了这些数据，企业可以将其作为制定商业决策、制定商业战略和未来商业计划、设计更有效的营销和销售策略的参考。
随着业务的发展，公司拥有的数据当然会不断增加。 在某个时刻，数据会很大，因此很难以常规方式处理它。 这就是我们所说的大数据。
因此，大数据分析或大数据分析是收集、整理、提炼和分析大量数据的全过程。 大数据分析为公司和整个目标市场提供了许多优势。
一个例子是识别销售线索（潜在客户）的兴趣趋势的数据集成。 例如，当潜在客户在他们的社交媒体（如 Instagram 广告）上获得广告时。
如果广告符合他的喜好，那么他有兴趣也不是不可能。 例如，当他寻找对当前流行的当代时尚的参考时。 因此，这将有利于双方，包括客户和公司。
此外，大数据分析的其他几个优势包括：
- 业务流程自动化节省时间和精力
- 可以降低总生产成本（商品成本）并协助销售预测过程
- 帮助更准确地确定市场定位
- 加快公司内部的决策过程
大数据分析阶段
在了解了大数据分析的定义和好处之后，现在您还必须了解其实施的阶段和步骤。 从 Payumoney 启动，实施大数据分析有六个阶段。 以下是对每个阶段的解释：
数据挖掘
第一阶段是数据挖掘。 事实上，大数据分析的重点有两件事，即数据挖掘和数据提取。 数据挖掘是根据数据库中有价值的见解或信息识别数据的过程。
同时，数据提取是将网页中的数据收集到数据库中的过程。 通常，数据挖掘是公司比数据提取更经常使用的过程。
数据采集
下一个阶段是收集数据或数据收集。 这是一个非常重要的过程，因为公司拥有的数据会随着时间的推移不断增长和积累。 该数据收集用于提供公司需要的详细信息。
数据存储
下一步是存储数据。 因为在存储大量数据的时候，当然不能马虎。 您需要良好的存储或存储，并提供高效的基础架构。
公司可以使用许多软件来存储大规模数据。 一些例子是 Hadoop、Cloudera 和 Talend。
数据清洗
并非您收集和存储的所有数据都是有用的数据。 这就是为什么您需要执行数据清理过程或数据清理。 事实上，在您通过社交媒体和互联网市场调查收集的 100% 数据中，大约有 30-40% 的不准确数据是无用的。
因此，您需要先过滤或清理数据。 目标是促进分析过程。
数据分析
大数据分析过程的核心当然是数据分析本身。 在分析大量数据时，数据分析师必须找到模式来确定客户需要什么。 例如，市场导向或市场需求和需求。
数据消耗
大数据分析的最后阶段是数据消费。 通常，此过程因公司所处的行业和业务利基而异。例如，零售公司的数据消费将不同于食品行业的公司。
大数据分析的工作原理
对于大数据分析的工作原理，通常公司会结合多个应用程序或软件以获得最佳结果。 其中：
机器学习
首先是机器学习。 为了收集数据，公司需要基于人工智能的机器作为搜索引擎。 该引擎将快速搜索和学习您检索到的数据，并更简单准确地定义数据。
数据管理
其次是数据管理。 其目的是审查数据并确保其准确性。 这一点非常重要，因此要使用的数据是高质量数据而不是虚假数据。
数据挖掘
通过数据挖掘，数据分析师可以进入各种数据，标记重要的东西，并将数据作为解决方案来影响公司的决策过程。
Hadoop
是一种可用于存储大量数据的技术。 Hadoop 本身是开源软件，公司可以使用它来快速传达和可视化数据。
内存分析
顾名思义，内存分析在系统中使用内存技术。 使数据分析师可以快速洞察数据。 除了能够快速分析数据之外，内存分析还可以创建新算法、创建新模型并消除错误分析。 因此，该技术可以为评估和学习材料创建各种场景。
预测分析
这种预测分析使用统计算法、数据和机器学习来根据已使用的历史生成数据。 它的功能是产生未来会发生的预测，以便公司可以执行更有利可图的商业计划。
文本挖掘
该技术可帮助数据分析师根据文本分析来自网络、评论字段、书籍和其他内容的数据。 通常，公司会在博客、社交媒体（Twitter、Facebook、Instagram 等）、调查甚至电子邮件中使用文本挖掘来寻找可以作为营销传播手段的病毒话题。