小公司的海量数据

大数据定义

大数据定义为组织日常接收的结构化、非结构化或半结构化的大量数据。这些数据具有庞大、复杂和多样化的特点，因此无法使用传统技术进行处理。因此，“大数据”一词超越了数据的数量，而侧重于处理和从中获取价值的方法和途径。

大数据的另一个特点是波动性，即数据实时产生和分析的速度。上述快速积累源于社交媒体帖子和互动、物联网传感器、数字交易等输入。另一个关键维度是多样性，信息来源从文本到音频、视频和点击流数据各不相同。

大数据对中小企业的重要性

• 增强决策能力
  大量数据的分析是定义中小企业及其在特定情境下做出正确决策能力的关键参数。因此，客户、市场环境以及业务效率是本案例中用于做出决策的一些因素，这些决策将在某种程度上决定过程和营销活动以及该特定业务的效率如何得到极大提高。
• 竞争优势
  因此，大数据的使用可以帮助包括中小企业在内的组织在市场上保持竞争力。此外，这些洞察有助于组织更快地行动，满足消费者的特定需求，并超越竞争对手。
• 成本效益
  大数据工具并不太昂贵，这使得小型企业更容易分析大数据。研究结果表明，有文献证明基于云的分析平台对于小型企业来说既便宜又易于访问，具体取决于他们在 IT 中采用的结构。
• 改进客户洞察
  这有助于小型企业通过大数据更好地了解其客户。为了收集市场信息并满足客户需求，企业使用社交媒体应用程序活动、网站活动和交易历史。
• 风险管理
  因此，风险管理通过大数据分析来为小型机构量身定制风险和机遇。同样，该功能观察组织行为，评估和预测客户需求，并评估对组织运营的潜在破坏性影响。
• 业务增长
  这可以通过理解和实施组织结构的变化以及提高公司效率来实现，这可能导致发现新的收入来源和扩大业务的客户群，从而为业务提供向上发展或换句话说，实现规模化的可能性。

中小企业实施大数据的困难

• 实施成本
  为获得竞争优势而实施大数据对小型企业构成了挑战。资金不足可能会阻止他们获取必要的基础设施和分析工具。获取和维持足够的技术和知识可能需要巨额资金。
• 数据隐私与安全
  \ 除了效率问题，大数据管理还引入了重要的保密和保护问题。在大型组织中，会采取足够的保护措施来保护这些数据。相反，小型公司相对容易受到信息泄露造成的损失。
• 技能和专业知识
  随着大数据的出现，它需要由数据科学、分析和解释方面的专家进行管理。小型企业也可能在吸引或支付具有必要知识的人员以得出结论方面遇到困难。
• 与现有系统的集成
  将解决方案整合到现有系统中有时在大数据管理中具有挑战性。兼容性问题和大量更改的必要性经常阻碍集成和实现卓越的运营条件。
• 可扩展性
  产生的数据和数据类型也随着小型公司的增长和复杂程度的提高而增加。大数据的一个缺点是，每当需要容纳更多数据时，都会出现可扩展性问题，而现有的大数据结构无法承受用于分析等目的的大量数据涌入。
• 抵制变革
  一些挑战包括文化阻力和其他原因，例如其他利益相关者缺乏支持。员工缺乏合作可能会减缓新技术或流程的实施，从而限制大数据在制定组织决策中的使用。

大数据在中小企业中的应用

• 客户洞察和个性化
  大数据可用于分析小型公司客户偏好和模式的趋势。因此，通过从购买历史、社交媒体参与和网站活动等多个方面捕捉客户信息，企业可以设计有针对性的营销信息并提供卓越的体验。
• 运营效率
  大数据解决方案通过其应用帮助小型企业改进其工作流程。基于与生产、库存控制和材料使用相关的内部信息，此分析有助于企业识别缺陷、降低开支并提高效率。
• 风险管理
  因此，通过应用大数据，小型公司也能够以最佳方式管理风险。它涉及实时和随着时间推移查看业务统计数据，从而可以评估和预测市场变化、供应链低估或财务薄弱环节等风险，然后提前处理这些风险。
• 市场情报和竞争分析
  小型企业可以使用大数据来获得对市场的某些竞争洞察。对外部资源的分析使公司能够确定产品开发的T点、产品的销售价格范围以及要覆盖的市场份额。
• 供应链优化
  供应链管理是大数据分析使小型企业受益的领域。通过收集有关供应商、物流和库存的数据，企业可以升级需求预测、缩短交货时间并优化供应链绩效。
• 欺诈检测和预防
  大数据分析对于小型企业识别和避免欺诈非常有用。通过研究交易数据和从中得出的模式，组织可以实时识别潜在的欺诈或未经授权的活动，从而减少因欺诈造成的金钱损失并提高安全性。

实施大数据解决方案的工具和技术

• Apache Hadoop
  Hadoop 是用于存储和采用分布式大规模数据集的基础架构。它包括用于存储的 Hadoop 分布式文件系统和用于跨集群进行大数据处理的 MapReduce。Hadoop 具有很强的可扩展性，因此它是管理大数据的首选。
• Apache Spark
  Spark 是一个专门为集群设计的通用框架。其主要能力是内存处理。它用于实时流处理、机器学习和图处理。由于内存优化，据说它比 MapReduce 模型提供更好的性能。
• Apache Kafka
  Kafka 是一个分布式事件流平台，它以高速处理和摄取数据，旨在进行实时分析。它主要用于创建实时数据摄取和流处理应用程序，因为它支持可靠且容错地使用数据流。
• NoSQL 数据库
  MongoDB、Cassandra 和 HBase 是用于大数据应用程序的一些流行的 NoSQL 数据库，特别是用于非结构化和半结构化数据。这些类型的数据库具有水平可伸缩性、弹性模式和高可用性，这使得它们能够有效地容纳多种形式的数据以及广泛的应用程序。
• Apache Flink
  Flink 是一个开源流处理框架，旨在以极低的延迟和高吞吐量执行。它提供事件时间处理、有状态转换和精确一次处理，非常适合实时大数据处理。
• 亚马逊网络服务（AWS）大数据服务
  我们从 AWS 获得的一些大数据管理服务包括用于 Hadoop 和 Spark 集群的 Amazon EMR (Elastic MapReduce)、用于数据仓库的 Redshift 以及用于实时数据处理的 Kinesis。这些服务提供可伸缩性和安全性，并且可以与任何其他 AWS 服务集成。
• 微软 Azure 大数据服务
  Azure 提供大数据分析和存储服务，包括基于 Hadoop 平台的 Azure HDInsight；基于 Apache Spark 的 Azure Databricks；以及 NoSQL 数据库 Azure Cosmos DB。上述技术还提供与其他 Microsoft 产品和工具的可用性和兼容性，以及安全和合规性工具。

案例研究

• 手工咖啡
  Craft Coffee 是一家小型咖啡订阅公司，旨在利用大数据分析为客户设计正确的推荐。通过更密切地关注客户趋势和声音，Craft Coffee 调整了其产品销售，结果客户忠诚度提高了 50%，平均订单价值也大幅提高。
• 农场日志
  FarmLogs 是一家成立于 2010 年的农业技术初创公司，利用大数据确定作物信息管理和产量估算。通过利用天气信息、土壤信息和往年产量报告等因素，FarmLogs 协助农民改进种植技术，并将作物产量提高了多达 20%。
• SparkCharge
  SparkCharge 是一家电动汽车充电领域的新兴公司，决定利用大数据预测充电需求并正确放置其移动充电站。通过这种方式，他们降低了运营成本，提高了服务效率，并扩大了电动汽车的市场覆盖范围。
• Under Armour
  尽管 Under Armour 是一家大型公司，但 MyFitnessPal 是其小型子公司之一，说明了大数据如何影响它们。MyFitnessPal 是一款移动应用程序，利用大数据分析来监测用户的健身和饮食。这些数据帮助 Under Armour 改进其产品，更有效地与客户互动，并将其服务和产品推广到正确的目标市场，从而提高用户忠诚度和销售额。
• DigitalOcean
  DigitalOcean 是一个基于云的服务提供商的例子；该公司使用大数据分析来提高其服务的性能并改进为客户提供的支持。然后，他们使用使用模式和客户反馈数据来提高服务的可靠性和时间可用性，并根据客户需求量身定制产品，从而在竞争激烈的云领域获得关键优势。
• Locowise
  Locowise 是一家小型社交媒体分析公司，为客户提供社交媒体表现的实时大数据。考虑到他们从不同平台上的互动数量和人们行为中学到的知识，他们通过扩大受众和提高企业的转化率，帮助企业制定更有效的社交媒体策略，这证明了数据对小型企业的重要性。

中小企业大数据未来趋势

• 边缘计算集成
  物联网 (IoT) 设备的使用意味着小型企业正在转向边缘计算来管理边缘数据。这种趋势减少了时间延迟并增加了实时数据分析，同时减少了所需的带宽。
• 人工智能和机器学习扩展
  大数据分析只有通过应用人工智能和机器学习作为提取有价值信息的关键方法才能得到适当的增强。为此，小型公司正在将这些技术应用于决策制定，以进行预测、分类和定位客户。这使得公司更容易做出正确的决策并在市场上更好地定位自己。
• 关注数据安全和隐私
  随着数据泄露的增加，新成立的小型公司正在开发有效的数据保护系统。监管合规性，特别是像 GPDR 和 CCPA 这样的法规，非常重要，因此需要投资于加密、匿名化和适当的数据存储解决方案。
• 混合云和多云采用
  小型企业显然正在采用混合云和多云来优化库存、地下水和适应性。这使他们能够为特定任务选择最合适的云服务，同时满足数据备份和灾难考虑。
• 增强分析
  增强分析软件有助于用复杂的方程式分析信息，而且对于在小型公司工作的没有 IT 背景的人来说，这种机会很有帮助，这并不是秘密。NLP 和自助服务洞察使高管或其他相关利益相关者拥有更多控制权，更重要的是，有助于决策。

安全和隐私挑战

• 数据泄露和网络攻击
  专家们还认为，大数据对黑客来说尤其有利可图。在其他情况下，它会导致敏感信息泄露，从而导致各种损失，包括财务和声誉损失。为了避免这种风险，应遵守加密访问权限和安全审计等强有力的安全措施。
• 数据完整性
  在数据的各个关键阶段或生命周期中控制数据至关重要。因此，数据中的非法更改可能会降低从中得出的结论的可靠性。因此，加密哈希函数和区块链等程序有助于确保数据的完整性。
• 安全数据存储和传输
  在这种情况下，数据应主要以未经授权人员无法查看的方式保存和共享。这包括使用安全的云服务、加密静态和传输中的数据以及使用安全的通信协议。
• 个人数据保护
  个人详细信息通常包含在大数据中，如果落入坏人手中，可能会引发隐私侵犯。因此，政府颁布了一些法规，例如 GDPR 和 CCPA，必须遵守这些法规以确保人们的权利受到保护。整体主义还意味着组织应采取适当的个人数据保护措施，包括但不限于匿名化和假名化。
• 知情同意
  必须向人们解释个人数据将如何处理，并且人们必须同意处理。使隐私政策更加透明并提供简单的同意书是确保人们了解这些做法并同意这些做法的方法。
• 数据最小化
  将收集的数据种类限制在与特定任务相关的范围内，可以最大程度地减少隐私泄露。这项原则，通常称为数据最小化，对于最大程度地减少敏感数据泄露也非常有效。

最佳实践

• 访问控制和身份验证
  适当的访问控制意味着只有正确的人员才能访问系统和关键信息。多因素身份验证（MFA）和基于角色的访问控制（RBAC）是必须实施的方法，以消除社会工程技术造成的威胁。
• 数据掩码和令牌化
  这些技术通过用非敏感数据替换敏感数据来工作。数据掩码隐藏数据，而令牌化用令牌替换数据，其中令牌与实际数据之间的关系只有拥有解密密钥的人才能理解。
• 定期审计和合规性检查
  安全审计和合规性检查非常重要，因为它们使组织能够发现问题并加以修复。遵循这种策略需要确保最佳和最新的安全和隐私。
• 员工培训和意识
  应在组织或公司中对员工进行数据隐私和安全方面的教育。关于最新安全实践的持续培训和更新可以降低数据泄露中人为错误的风险。

大数据分析方法

聚类分析

• 描述：它用于根据一个或多个参数对相似对象进行分类，并广泛应用于各种数据分区。
• 用例：营销中的客户细分，IT中的异常检测。

回归分析

• 描述：侧重于变量，旨在根据前者的数据对其他变量进行预测，主要用于预测。
• 用例：自制食品的物品以及偶尔的伴随音乐视频。预测物品的销售额和经济对销售额的影响。

机器学习

• 描述：这是一种系统使用数据做出特定决策或预测而无需明确命令的方法。
• 用例：推荐引擎、信用风险评分预测、语音识别。

关联规则学习

• 描述：关联大型数据集中的变量，以发现由于数据集中识别出的某些关联而引起兴趣的变量。
• 用例：了解客户的购买模式、市场篮子分析。

情绪分析

• 描述：执行文本挖掘以将文本分类为以下任何一种：积极、消极或中立/识别信息性文本。
• 用例：社交媒体分析、消费分析、消费者反馈分析

时间序列分析

• 描述：使用在不同时间点采样的数据，根据过去看到的情况对未来可能的值进行预测。
• 用例：股票市场、天气预测。

社交网络分析

• 描述：侧重于检查网络内部人员或群体之间的连接和相互依赖关系。
• 用例：影响者检测等指标，这种现象被称为内容传播。

结论

大数据在中小企业中的当前进展对其业务发展和生产运营提供了巨大的机会。这表明小型企业如何利用数据量来做出相关决策，以及如何根据客户体验和业务本身进行调整。因此，大数据为这些企业提供了与大型公司平等竞争的优势，从而创造了一个创新和敏捷的环境。此外，大数据有助于改进公司的风险管理流程，并使其能够进行对可持续发展至关重要的预测。因此，对于任何希望在当今这种现代的、数据驱动的市场中取得成功的小型企业来说，接受大数据始终至关重要。