大数据优缺点

大数据是指在短时间内生成的大量结构化和非结构化数据的集合。大数据量呈指数级增长，预计每两年翻一番。

Scala和Hadoop是两个最受欢迎的开源大数据框架。 编程语言的使用对于大数据分析至关重要。例如，MapReduce应用程序可以用Python、C++或R编写，而Hadoop大数据框架是用Java实现的。

搜索引擎、社交媒体平台、移动设备、服务网络、公共记录和智能电视等连接设备，是大数据收集的主要来源。企业可以访问其他信息来源来获取大数据。收集到海量数据集后，可以将其存储在结构化、非结构化或半结构化数据库中，以供后续处理和分析。大数据通常存储在NoSQL数据库中，因为它们在处理海量数据时性能很高。

大数据类型

大数据类型如下：

1. 结构化

任何可以以固定格式存储、访问和处理的数据都称为“结构化”数据。随着时间的推移，计算机科学领域的技术在开发处理此类数据（格式预先已知）的技术方面取得了巨大成功，并从中获取价值。然而，如今，当这类数据规模增长到巨大程度时（通常在几个泽字节的范围内），我们正面临问题。

2. 非结构化

任何形式或结构未知的数据都被归类为非结构化数据。除了巨大的规模，非结构化数据在处理以从中提取价值方面带来了多重挑战。非结构化数据的一个典型例子是包含纯文本文件、图像、视频等组合的异构数据源。如今，组织拥有大量可用数据。然而，不幸的是，由于数据处于原始或非结构化格式，他们不知道如何从中提取价值。

3. 半结构化

半结构化数据可以包含两种形式的数据。我们可以将半结构化数据视为具有结构，但它没有在关系型数据库管理系统（DBMS）中定义表定义。半结构化数据的例子是XML文件中表示的数据。

与任何其他技术一样，大数据也有其自身的优点和缺点。在实际应用中，有时大数据的缺点会超过其优点。因此，在利用大数据之前，企业必须同时考虑其优点和缺点。在定义大数据后，让我们讨论一下大数据的优势和劣势。

大数据优点

1. 做出更明智的决策

企业利用大数据来改进B2B运营、广告和通信。 旅游、房地产、金融和保险等许多行业主要利用大数据来改进决策。企业可以利用大数据准确预测客户的需求和偏好，以及他们的行为趋势，因为它以可用格式揭示了更多信息。

大数据提供商业智能和前沿分析洞察，有助于决策。通过收集更多客户数据，公司可以更深入地了解其目标市场。

数据驱动的洞察揭示了商业趋势和行为，也有助于企业通过改进决策来竞争和增长。此外，这些洞察还有助于公司开发更专业的商品和服务、策略和智能营销活动，以在其行业中竞争。

2. 降低企业运营成本

根据New Vantage和Syncsort（现为Precisely）进行的调查，大数据分析已帮助企业显著降低了成本。New Vantage的受访者中有66.7%表示，大数据被用于降低成本。此外，Syncsort调查的受访者中有59.4%表示，使用大数据工具提高了运营效率并降低了成本。您知道Hadoop和云分析这两个流行的大数据分析工具可以帮助降低大数据存储成本吗？

3. 欺诈检测

特别是金融公司利用大数据来识别欺诈。为了发现异常和交易模式，数据分析师使用人工智能和机器学习算法。交易模式中的这些异常表明有些地方不对劲或存在不匹配，为我们提供了潜在欺诈的线索。

对于信用合作社、银行和信用卡公司来说，欺诈检测对于识别账户信息、材料或产品访问至关重要。任何行业，包括金融业，都可以通过在欺诈造成问题之前发现它们来提供更好的客户服务。

例如，通过大数据分析，银行和信用卡公司可以在持卡人意识到问题之前就识别出欺诈性购买或被盗的信用卡。

4. 提高生产力

Syncsort的一项调查发现，59.9%的受访者表示他们使用Spark和Hadoop等大数据分析工具来提高生产力。 因此，他们提高了销售额并改善了客户保留率。现代大数据工具使数据科学家和分析师能够快速有效地分析大量数据，从而对更多数据进行概览。

因此，他们的生产力得到了提高。此外，大数据分析还有助于数据科学家和分析师更多地了解自身，以找出如何在他们的任务和工作职责中变得更有效率。因此，投资大数据分析为所有行业的企业提供了通过提高生产力来脱颖而出的机会。

5. 增强客户支持

作为营销策略的一部分，企业必须改善客户互动。由于大数据分析为企业提供了更多信息，它们可以利用这些信息为每个独立客户提供更专业、高度个性化的优惠以及更有针对性的营销活动。

社交媒体、电子邮件交换、客户CRM（客户关系管理）系统和其他主要数据源是大数据的主要来源。因此，它为企业提供了关于目标市场需求、兴趣和趋势的大量数据。

大数据还使用户能够更好地理解客户的想法和感受，从而为他们提供更个性化的产品和服务。提供个性化体验可以提高客户满意度，加强与客户的联系，最重要的是，培养忠诚度。

6. 提高速度和敏捷性

提高业务敏捷性是大数据在竞争中的一大优势。大数据分析可以帮助企业在市场中变得更具创新性和适应性。可以分析大量的客户数据集，以帮助企业在竞争对手之前获得洞察，并更有效地解决客户痛点。

此外，拥有大量数据使企业能够评估风险，改进产品和服务，并加强沟通。此外，大数据还有助于企业加强其业务策略和战术，这对于协调运营以支持行业中频繁而快速的变化至关重要。

7. 促进创新

创新是另一个常见的大数据优势，NewVantage调查发现，11.6%的高管主要投资分析是为了创新和颠覆其市场。他们认为，如果他们能够获得竞争对手没有的洞察，他们可能会在市场上脱颖而出，推出新产品和服务。

大数据缺点

1. 人才差距

AtScale的一项研究发现，在过去三年里，该行业最大的挑战是缺乏大数据专家和数据科学家。鉴于大数据分析需要一套不同的技能，它目前超出了许多IT专业人员的能力范围。找到既了解大数据又有专业知识的数据科学家可能很困难。

数据科学家和大数据专家是数据科学行业中薪酬很高的职业。因此，招聘大数据分析师对企业来说可能成本很高，特别是对初创公司而言。一些公司可能需要等待很长时间才能招聘到必要的员工来执行他们的大数据分析任务。

2. 安全风险

为了进行大数据分析，企业经常收集敏感数据。这些数据需要受到保护，如果维护不当，安全风险可能会造成灾难性的后果。

此外，拥有大量数据集可能会吸引黑客的不当关注，您的公司可能会成为潜在网络攻击的目标。您知道对于当今的许多企业来说，数据泄露是最大的威胁。除非您采取所有必要的预防措施，否则重要信息可能会泄露给竞争对手，这是大数据相关的另一个风险。

3. 合规性

大数据的另一个缺点是需要遵守政府法规的法律合规性。为了存储、处理、维护和分析包含敏感或私人信息的大数据，公司必须确保其遵守所有适用的法律和行业标准。因此，随着大数据量的增长，管理数据治理任务、传输和存储将变得更具挑战性。

4. 高成本

鉴于它是一门不断发展的科学，其目标是处理不断增长的数据量，只有大公司才能承担其大数据技术开发的投资。

5. 数据质量

处理数据质量问题是处理大数据的主要缺点。数据科学家和分析师在使用大数据进行分析工作之前，必须确保他们使用的数据是准确的、相关的，并且格式正确。

这会大大减慢报告过程，但如果企业不解决数据质量问题，他们可能会发现其分析产生的洞察是无用的，甚至是有害的。

6. 快速变化

技术发展迅速是大数据分析的另一个潜在缺点。企业必须应对这样的可能性：花费资金购买一项技术，但几个月后就会出现更好的技术。Syncsort受访者将这一大数据缺点列为所有潜在困难的第四位。