大數據(big data)，或稱(chēng)巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無(wú)法通過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。大數據的4V特點(diǎn)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價(jià)值)。以下是小編為你整理的大數據分析學(xué)什么 ?

正確的數據分析可以幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策的工具。這里所談的數據包括來(lái)自企業(yè)業(yè)務(wù)系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶(hù)和供應商資料及來(lái)自企業(yè)所處行業(yè)和競爭對手的數據，以及來(lái)自企業(yè)所處的其他外部環(huán)境中的各種數據。而商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策既可以是作業(yè)層的，也可以是管理層和策略層的決策。 ?

數據通過(guò)提取并進(jìn)行清理，以保證數據的正確性，然后經(jīng)過(guò)抽取(Extraction)、轉換(Transformation)和裝載(Load)，即ETL過(guò)程，合并到一個(gè)企業(yè)級的數據倉庫里，從而得到企業(yè)數據的一個(gè)全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢(xún)和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進(jìn)行分析和處理(這時(shí)信息變?yōu)檩o助決策的知識)，*將知識呈現給管理者，為管理者的決策過(guò)程提供支持。

促進(jìn)企業(yè)決策流程：增進(jìn)企業(yè)的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業(yè)經(jīng)理人大幅增進(jìn)決策效率與改善決策品質(zhì)，很大程度上影響了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)和績(jì)效。 ?

降低整體營(yíng)運成本：改善企業(yè)的資訊取得能力，大幅降低IT人員撰寫(xiě)程式、制作報表的時(shí)間與人力成本，而彈性的模組設計介面，完全不需撰寫(xiě)程式的特色也讓日后的維護成本大幅降低。 ?

協(xié)同組織目標與行動(dòng)：加強企業(yè)的資訊傳播能力，消除資訊需求者與IT人員之間的認知差距，并可讓更多人獲得更有意義的資訊。全面改善企業(yè)之體質(zhì)，使組織內的每個(gè)人目標一致、齊心協(xié)力。 ?

既然數據分析對企業(yè)這么重要，借助BI數據分析平臺能快速挖掘數據的價(jià)值，真正讓數據驅動(dòng)企業(yè)經(jīng)營(yíng)，比如國內的海致BDP為企業(yè)提供的核心價(jià)值就是在于用直觀(guān)、多維、實(shí)時(shí)的方式展示和分析數據，并可在移動(dòng)端實(shí)時(shí)查看和分享，全面激活企業(yè)內部數據。 ?

運營(yíng)場(chǎng)景化 ?

場(chǎng)景由主題和內容構建，需要“做好主題，做實(shí)內容”。當前，商場(chǎng)以場(chǎng)內智能化系統來(lái)構建“在線(xiàn)”消費場(chǎng)景，消費者必須到達商場(chǎng)才能融入消費場(chǎng)景。大數據的應用則補足了“離線(xiàn)”消費場(chǎng)景，使得商場(chǎng)內容無(wú)時(shí)差的傳達至消費者，最終實(shí)現商場(chǎng)流量的*化和高頻化。 ?

大數據對于場(chǎng)景內容的檢測和關(guān)聯(lián)分析，為消費者構建更為高效、更具違和感的消費場(chǎng)景，對場(chǎng)外數據的關(guān)注，可有效離場(chǎng)喚回及“離線(xiàn)”“在線(xiàn)”場(chǎng)景無(wú)縫契合。消費關(guān)聯(lián)也是重要分析點(diǎn)。例如在某購物中心的大數據應用中，超市客群與女裝、美食廣場(chǎng)互動(dòng)性較強，吸引力度也較高。通過(guò)該類(lèi)型的數據對比，就能*的關(guān)聯(lián)相關(guān)業(yè)態(tài)，用數據來(lái)發(fā)現“誰(shuí)是優(yōu)等生”“誰(shuí)是好鄰居”，以構建*的業(yè)態(tài)組合。 ?

構建精準化渠道，首先需要做到深度認知消費者，才能組織有趣的內容;其次，細分渠道入口，不一樣的渠道吸引不同的消費客群;第三，活動(dòng)監測數據的存留與分析，為下一輪的活動(dòng)做準備和提供決策依據。 ?

商場(chǎng)運營(yíng)過(guò)程中，渠道選擇和投放一直以“想當然”的姿態(tài)出現。而通過(guò)大數據分析“客群特征”，能夠抓住目標客群的“痛點(diǎn)”，進(jìn)而細分渠道，降低損耗和無(wú)效推廣。此外，大數據對于渠道效果監測也更加準確。 ?

AI導入醫療保健行業(yè)維持高速成長(cháng) ?

醫療保健行業(yè)大量使用大數據及人工智能，從而可以精準改善疾病診斷、醫療人員與患者之間人力的不平衡、降低醫療成本、促進(jìn)跨行業(yè)合作關(guān)系。此外AI還廣泛應用于臨床試驗、大型醫療計劃、醫療咨詢(xún)與宣傳推廣和銷(xiāo)售開(kāi)發(fā)。人工智能導入醫療保健行業(yè)從2017年到2023年維持很高成長(cháng)，預計從2017年的6.677億美元達到2023年的80億美元年均復合增長(cháng)率為52.68%。 ?

現階段手機中主流的ARM架構處理器速度不夠快，若要進(jìn)行大量的圖像運算速度仍比較慢，所以未來(lái)的手機芯片會(huì )內建AI運算核心。蘋(píng)果將3D感測技術(shù)帶入iPhone之后，Android陣營(yíng)智能手機將在明年跟進(jìn)導入3D感測相關(guān)應用。

?

AI將“大腦”變聰明是分階段進(jìn)行，從機器學(xué)習進(jìn)化到深度學(xué)習，再進(jìn)化至自主學(xué)習。目前，仍處于機器學(xué)習及深度學(xué)習的階段，若要達到自主學(xué)習需要解決四大關(guān)鍵問(wèn)題。首先，需要為自主機器打造一個(gè)AI平臺;還要提供一個(gè)能夠讓自主機器進(jìn)行自主學(xué)習的虛擬環(huán)境，必須符合物理法則，碰撞，壓力，效果都要與現實(shí)世界一樣;然后再將AI的“大腦”放到自主機器的框架中;*建立虛擬世界入口。 ?

隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的來(lái)臨，未來(lái)硅時(shí)代是異質(zhì)性及跨界的整合，同時(shí)還有很多需求未出現。以往的摩爾定律已經(jīng)是舊時(shí)代的法則，GPU的計算速率和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )復雜性都在過(guò)去3到5年內呈現出爆發(fā)性成長(cháng)。 ?

展望未來(lái)，隨著(zhù)AI、物聯(lián)網(wǎng)、VR/AR、5G等新技術(shù)的逐步成熟，將帶動(dòng)新一波半導體產(chǎn)業(yè)未來(lái)30年榮景，其中包括：內存、中央處理器、通訊與傳感器四大芯片，各種新產(chǎn)品應用芯片，*在半導體的龐大市場(chǎng)優(yōu)勢將會(huì )在全球扮演關(guān)鍵的角色。 ?

大數據分析的具體含義如下

數據分析可以讓人們對數據產(chǎn)生更加優(yōu)質(zhì)的詮釋?zhuān)哂蓄A知意義的分析可以讓分析員根據可視化分析和數據分析后的結果做出一些預測性的推斷。 ?

大數據的分析與存儲和數據的管理是一些數據分析層面的*實(shí)踐。通過(guò)按部就班的流程和工具對數據進(jìn)行分析可以保證一個(gè)預先定義好的高質(zhì)量的分析結果。 ?

不管使用者是數據分析領(lǐng)域中的專(zhuān)家，還是普通的用戶(hù)，可作為數據分析工具的始終只能是數據可視化?？梢暬梢灾庇^(guān)的展示數據，讓數據自己表達，讓客戶(hù)得到理想的結果。 ?

4大數據已經(jīng)不像前些年給人一種虛無(wú)縹緲的感覺(jué)，而當下最重要的是對大數據進(jìn)行分析，只有經(jīng)過(guò)分析的數據，才能對用戶(hù)產(chǎn)生最重要的價(jià)值，越來(lái)越多人開(kāi)始對什么是大數據分析產(chǎn)生聯(lián)想，所以大數據的分析方式在整個(gè)IT領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說(shuō)是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素。