大數(shù)據(jù)分析

　　工具介紹

　　前端展現(xiàn)

　　用于展現(xiàn)分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho，Spagobi，Openi，Birt等等。

　　用于展現(xiàn)分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos，BO，Microsoft Power BI，Oracle，Microstrategy，QlikView、Tableau 。

　　國內(nèi)的有BDP，國云數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)魔鏡），思邁特，F(xiàn)ineBI等等。

　　數(shù)據(jù)倉庫

　　有Teradata AsterData， EMC GreenPlum， HP Vertica 等等。

　　數(shù)據(jù)集市

　　有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。

　　分析步驟

　　大數(shù)據(jù)分析的六個基本方面

　　1. Analytic Visualizations（可視化分析）

　　不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。

　　2. Data Mining Algorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）

　　可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

　　3. Predictive Analytic Capabilities（預(yù)測性分析能力）

　　數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測性的判斷。

　　4. Semantic Engines（語義引擎）

　　我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

　　5. Data Quality and Master Data Management（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）

　　數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對數(shù)據(jù)進行處理可以保證一個預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。

　　假如大數(shù)據(jù)真的是下一個重要的技術(shù)革新的話，我們最好把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。

　　6.數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)倉庫

　　數(shù)據(jù)倉庫是為了便于多維分析和多角度展示數(shù)據(jù)按特定模式進行存儲所建立起來的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計中，數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建是關(guān)鍵，是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，承擔(dān)對業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的任務(wù)，為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)，并按主題對數(shù)據(jù)進行查詢和訪問，為聯(lián)機數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺。

　　發(fā)展狀況

　　開源大數(shù)據(jù)

　　1. Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce，HBase、Hive 漸次誕生，早期Hadoop生態(tài)圈逐步形成。

　　2. Hypertable是另類。它存在于Hadoop生態(tài)圈之外，但也曾經(jīng)有一些用戶。

　　一體機數(shù)據(jù)倉庫

　　IBM PureData(Netezza)，OracleExadata，SAP Hana等等。

　　應(yīng)用實例

　　巴西世界杯關(guān)系

　　與往屆世界杯不同的是：數(shù)據(jù)分析[3]  成為巴西世界杯賽事外的精彩看點。伴隨賽場上球員的奮力角逐，大數(shù)據(jù)也在全力演繹世界杯背后的分析故事。一向以嚴謹著稱的德國隊引入專門處理大數(shù)據(jù)的足球解決方案，進行比賽數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化球隊配置，并通過分析對手數(shù)據(jù)找到比賽的“制敵”方式；谷歌、微軟、Opta等通過大數(shù)據(jù)分析預(yù)測賽果...... 大數(shù)據(jù)，不僅成為賽場上的“第12人”，也在某種程度上充當了世界杯的“預(yù)言帝”。

　　大數(shù)據(jù)分析邂逅世界杯，是大數(shù)據(jù)時代的必然發(fā)生，而大數(shù)據(jù)分析也將在未來改變我們生活的方方面面。

　　業(yè)務(wù)成果

　　1.積極主動&預(yù)測需求： 企業(yè)機構(gòu)面臨著越來越大的競爭壓力，它們不僅需要獲取客戶，還要了解客戶的需求，以便提升客戶體驗，并發(fā)展長久的關(guān)系?？蛻敉ㄟ^分享數(shù)據(jù)，降低數(shù)據(jù)使用的隱私級別，期望企業(yè)能夠了解他們，形成相應(yīng)的互動，并在所有的接觸點提供無縫體驗。

　　為此，企業(yè)需要識別客戶的多個標識符（例如手機、電子郵件和地址），并將其整合為一個單獨的客戶ID。由于客戶越來越多地使用多個渠道與企業(yè)互動，為此需要整合傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源和數(shù)字數(shù)據(jù)源來理解客戶的行為。此外，企業(yè)也需要提供情境相關(guān)的實時體驗，這也是客戶的期望。

　　2. 緩沖風(fēng)險&減少欺詐： 安全和欺詐分析旨在保護所有物理、財務(wù)和知識資產(chǎn)免受內(nèi)部和外部威脅的濫用。高效的數(shù)據(jù)和分析能力將確保最佳的欺詐預(yù)防水平，提升整個企業(yè)機構(gòu)的安全：威懾需要建立有效的機制，以便企業(yè)快速檢測并預(yù)測欺詐活動，同時識別和跟蹤肇事者。

　　將統(tǒng)計、網(wǎng)絡(luò)、路徑和大數(shù)據(jù)方法論用于帶來警報的預(yù)測性欺詐傾向模型，將確保在被實時威脅檢測流程觸發(fā)后能夠及時做出響應(yīng)，并自動發(fā)出警報和做出相應(yīng)的處理。數(shù)據(jù)管理以及高效和透明的欺詐事件報告機制將有助于改進欺詐風(fēng)險管理流程。

　　此外，對整個企業(yè)的數(shù)據(jù)進行集成和關(guān)聯(lián)可以提供統(tǒng)一的跨不同業(yè)務(wù)線、產(chǎn)品和交易的欺詐視圖。多類型分析和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)可以提供更準確的欺詐趨勢分析和預(yù)測，并預(yù)測未來的潛在操作方式，確定欺詐審計和調(diào)查中的漏洞。

　　3.提供相關(guān)產(chǎn)品： 產(chǎn)品是任何企業(yè)機構(gòu)生存的基石，也通常是企業(yè)投入最大的領(lǐng)域。產(chǎn)品管理團隊的作用是辨識推動創(chuàng)新、新功能和服務(wù)戰(zhàn)略路線圖的發(fā)展趨勢。

　　通過對個人公布的想法和觀點的第三方數(shù)據(jù)源進行有效整理，再進行相應(yīng)分析，可以幫助企業(yè)在需求發(fā)生變化或開發(fā)新技術(shù)的時候保持競爭力，并能夠加快對市場需求的預(yù)測，在需求產(chǎn)生之前提供相應(yīng)產(chǎn)品。

　　4. 個性化&服務(wù)： 公司在處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面仍然有些吃力，并需要快速應(yīng)對通過數(shù)字技術(shù)進行客戶交互所帶來的不穩(wěn)定性。要做出實時回應(yīng)，并讓客戶感覺受到重視，只能通過先進的分析技術(shù)實現(xiàn)。大數(shù)據(jù)帶來了基于客戶個性進行互動的機會。這是通過理解客戶的態(tài)度，并考慮實時位置等因素，從而在多渠道的服務(wù)環(huán)境中帶來個性化關(guān)注實現(xiàn)的。

　　5. 優(yōu)化&改善客戶體驗 運營管理不善可能會導(dǎo)致無數(shù)重大的問題，這包括面臨損害客戶體驗，最終降低品牌忠誠度的重大風(fēng)險。通過在流程設(shè)計和控制，以及在商品或服務(wù)生產(chǎn)中的業(yè)務(wù)運營優(yōu)化中應(yīng)用分析技術(shù)，可以提升滿足客戶期望的有效性和效率，并實現(xiàn)卓越的運營。

　　通過部署先進的分析技術(shù)，可以提高現(xiàn)場運營活動的生產(chǎn)力和效率，并能夠根據(jù)業(yè)務(wù)和客戶需求優(yōu)化組織人力安排。數(shù)據(jù)和分析的最佳化使用可以帶來端對端的視圖，并能夠?qū)﹃P(guān)鍵運營指標進行衡量，從而確保持續(xù)不斷的改進。

　　例如，對于許多企業(yè)來說，庫存是當前資產(chǎn)類別中最大的一個項目——庫存過多或不足都會直接影響公司的直接成本和盈利能力。通過數(shù)據(jù)和分析，能夠以最低的成本確保不間斷的生產(chǎn)、銷售和/或客戶服務(wù)水平，從而改善庫存管理水平。數(shù)據(jù)和分析能夠提供目前和計劃中的庫存情況的信息，以及有關(guān)庫存高度、組成和位置的信息，并能夠幫助確定存庫戰(zhàn)略，并做出相應(yīng)決策?？蛻羝诖@得相關(guān)的無縫體驗，并讓企業(yè)得知他們的活動。

　　異步大數(shù)據(jù)分析

　　異步處理的大數(shù)據(jù)分析中遵守了捕獲、存儲加分析的流程，過程中數(shù)據(jù)由傳感器、網(wǎng)頁服務(wù)器、銷售終端、移動設(shè)備等獲取，之后再存儲到相應(yīng)設(shè)備上，之后再進行分析。由于這些類型的分析都是通過傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(RDBMS)進行的，數(shù)據(jù)形式都需要轉(zhuǎn)換或者轉(zhuǎn)型成為RDBMS能夠使用的結(jié)構(gòu)類型，例如行或者列的形式，并且需要和其它的數(shù)據(jù)相連續(xù)。

　　處理的過程被稱之為提取、轉(zhuǎn)移、加載或者稱為ETL。首先將數(shù)據(jù)從源系統(tǒng)中提取處理，再將數(shù)據(jù)標準化處理且將數(shù)據(jù)發(fā)往相應(yīng)的數(shù)據(jù)倉儲等待進一步分析。在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫環(huán)境中，這種ETL步驟相對直接，因為分析的對象往往是為人們熟知的金融報告、銷售或者市場報表、企業(yè)資源規(guī)劃等等。然而在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，ETL可能會變得相對復(fù)雜，因此轉(zhuǎn)型過程對于不同類型的數(shù)據(jù)源之間處理方式是不同的。

　　當分析開始的時候，數(shù)據(jù)首先從數(shù)據(jù)倉儲中會被抽出來，被放進RDBMS里以產(chǎn)生需要的報告或者支撐相應(yīng)的商業(yè)智能應(yīng)用。在大數(shù)據(jù)分析的環(huán)節(jié)中，裸數(shù)據(jù)以及經(jīng)轉(zhuǎn)換了的數(shù)據(jù)大都會被保存下來，因為可能在后面還需要再次轉(zhuǎn)換。