然而，大數據分析的新好處是速度和效率。幾年前，壹個企業可以收集信息，運行分析並挖掘出可用於未來決策的信息。現在，企業可以根據可視化數據立即做出決策，並更快地做出反應以保持敏捷性，這為企業提供了前所未有的競爭優勢。
為什麽大數據分析很重要？
大數據分析可以幫助企業利用其數據抓住新的機遇。優秀的數據分析會帶來更智能的業務流程，更有效的運營，更高的利潤，更精準的客戶。那麽，大數據分析的價值在哪裏？讓我們來看看:
1.降低成本。Hadoop和基於雲的分析等大數據技術在存儲大量數據方面帶來了顯著的成本優勢，此外，它們還可以確定更高效的業務開展方式。
2.更快更好的決策。憑借Hadoop和內存分析的速度以及分析新數據源的能力，企業可以立即分析信息，並根據所學做出決策。
3.新產品和服務。通過分析來衡量客戶需求和滿意度的能力可以為客戶提供他們想要的東西。達文波特指出，在大數據分析的幫助下，越來越多的公司正在開發新產品以滿足客戶的需求。
工作原理和關鍵技術
大數據分析需要多種技術協同工作，以幫助您從信息中獲得最大價值。以下是關鍵技術和相關原理:
機器學習。機器學習是人工智能的壹個特定子集，它訓練機器學習方法。它可以快速和自動地生成模型，這些模型可以分析更大和更復雜的數據，並提供更快和更準確的結果，甚至是非常大規模的模型。通過建立精確的模型，企業可以更好地識別有利可圖的機會，或者避免未知的風險。
數據管理。在可靠地分析數據之前，需要對其進行高質量的管理。隨著數據不斷流入和流出企業，建立壹個可重復的過程來建立和維護數據質量標準是非常重要的。壹旦數據可靠，企業應該建立壹個主數據管理程序，使整個企業處於同壹頁面上。
數據挖掘。數據挖掘技術可以幫助您檢查大量數據，以找到數據中的模式——這些信息可用於進壹步分析，以幫助回答復雜的業務問題。在數據挖掘軟件的幫助下，妳可以過濾掉數據中所有混亂和重復的噪音，找出相關的內容，利用這些信息來評估可能的結果，進而加快做出明智決策的步伐。
Hadoop .這種開源軟件框架可以存儲大量數據，並在商用硬件集群上運行應用程序。由於數據量越來越大，種類越來越多，已經成為開展業務的關鍵技術，其分布式計算模式可以快速處理大數據。另壹個優勢是Hadoop的開源框架是免費的，使用商品硬件來存儲大量數據。
記憶分析。通過分析系統內存中的數據而不是硬盤中的數據，您可以從數據中獲得即時見解，並采取快速行動。這項技術可以消除數據準備和分析處理的等待時間，以測試新的場景和創建模型；這不僅是企業保持敏捷性和做出更好的業務決策的簡單方法，而且使他們能夠運行叠代和交互式的分析方案。
預測分析。預測分析技術利用數據、統計算法和機器學習技術，根據歷史數據確定未來結果的可能性。它提供了對未來將發生的事情的最佳評估，因此企業可以更加自信地認為他們正在做出最佳的商業決策。預測分析的壹些最常見的應用包括欺詐檢測、風險、運營和營銷。
文本挖掘。在文本挖掘技術的幫助下，您可以分析來自Web、註釋字段、書籍和其他基於文本的來源的文本數據，以發現以前從未發現過的見解。文本挖掘利用機器學習或自然語言處理技術來整理文檔，幫助妳分析大量信息，發現新的主題和術語關系。