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资料来源：Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com
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大数据正在彻底改变分析，并且对企业具有巨大的价值-但前提是必须成功地对其进行管理和分析。
大数据有多种形式和结构。近年来，大数据分析对业务决策产生了重大影响，尽管它可能具有巨大的价值，但确实带来了一些痛点。
在本文中，我将讨论这些分析的难点，但首先，让我们关注大数据的某些特征。
大数据特征
大数据可以通过以下几个特征来定义：
- 卷-大数据本身是指大小，而卷是指数据量。数据的大小决定了是否将数据视为大数据。
- 速度—数据生成的速度称为速度。
- 准确性-指数据的正确性。分析的准确性取决于源数据的准确性。
- 复杂性-大量数据来自多个来源，因此数据管理成为一个困难的过程。
- 多样性–要理解的重要一件事是大数据所属的类别。这进一步有助于分析数据。
- 可变性—此因素是指数据可能显示的不一致之处。这进一步阻碍了有效管理数据的过程。
现在让我们讨论一些痛点。
缺乏正确的道路
如果数据来自不同的来源，则应该有一条正确可靠的路径来处理海量数据。
为了获得更好的解决方案，该路径应提供对客户行为的洞察力。这是创建用于将前端系统与后端系统集成的灵活基础结构的首要动机。结果，它有助于保持系统运行。
数据分类问题
当数据仓库中加载大量数据时，分析过程应该开始。应该通过分析关键业务数据的子集来完成。该分析是针对有意义的模式和趋势进行的。
数据在存储前应正确分类。随机保存数据会在分析中造成更多问题。由于数据量很大，因此创建不同的集合和子集可能是正确的选择。这有助于创建应对大数据挑战的趋势。
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数据表现
应当有效地处理数据以提高性能，而没有洞察力就不能做出决策。我们需要数据来有效执行以跟踪需求，供应和利润，以保持一致性。应处理此数据以获得实时业务洞察。
超载
尝试保留大量数据集和子集时，可能会发生过载。这里的关键难题是选择从不同来源保留哪些信息。在此，可靠性也是选择保留哪些数据时的重要因素。
某些类型的信息对于业务而言不是必需的，应将其删除以避免将来出现复杂情况。如果专家使用某些工具来洞察成功创建大数据项目，则可以解决超载问题。
分析工具
我们当前的分析工具可提供对以前绩效的洞察力，但需要提供工具来提供未来的洞察力。在这种情况下，预测工具可能是最佳解决方案。
还需要为管理人员和其他专业人员提供分析工具的访问权限。专家指导可以将业务提升到更高的水平。这样可以提供适当的见解，而对IT支持的援助却更少。
正确的人在正确的地方
许多人力资源部门的座右铭是“合适的人在正确的地方”，大数据也是如此。向合适的人提供数据和分析访问权限。这可以帮助获得对与风险，成本，促销等相关的预测的正确见解，并将分析转化为行动。
如果您无法正确分析数据，则公司通过，销售，跟踪和Cookie收集的数据将毫无用处。分析对于提供消费者想要的东西很重要。
数据形式
收集了大量的数据，这些数据可以是结构化的也可以是非结构化的，并且可以来自各种来源。数据处理不当以及对保存内容和保存位置的了解不足，可能会妨碍大数据的处理。每种形式的数据的使用应为处理它的人员所了解。
非结构化数据
来自不同来源的数据可以具有非结构化形式。它可能包含未以标准的预定义方式组织的数据。例如，s，系统日志，文字处理文档和其他业务文档都可以是数据源。
面临的挑战是正确存储和分析这些数据。一项调查表明，每天生成的数据中有80％是非结构化的。
结论
企业中的数据由于其规模大且需要更高的处理能力而难以管理。传统数据库无法有效处理此问题。如果组织可以轻松轻松地成功管理和分析海量数据，则可以做出更好的决策。
它可能是数PB的数据，用于存储来自不同来源的组织员工的详细信息。如果组织不当，可能会变得难以使用。如果更多的非结构化数据来自不同的来源，情况将更加恶化。
大数据具有改善业务决策和分析的潜力。如今，银行业，服务业，媒体和通信业正在投资大数据。处理大量数据时，应考虑上述难点。