大資料：數字化轉型利器

在數字經濟時代，數字化轉型正在重新定義並支撐企業管理的進化。對傳統企業而言，數字化轉型涉及從根本上對戰略、運營和技術進行徹底改造。企業數字化轉型的關鍵在於組織變革與管控模式轉型、製造模式與業務模式創新，以及基於大資料的智慧分析、智慧決策，最終實現顛覆式創新、全渠道多接觸點的客戶體驗和運營數字化、智慧化的目標。

工欲善其事，必先利其器

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大資料作為實現新 IT 與企業管理創新融合的關鍵技術，是重構企業智慧的關鍵。利用大資料等技術，可以從客戶體驗、企業運營和業務模式等多方面推進企業數字化轉型。如推進企業運營平臺化，推動客戶、供應商、員工、創客和消費者全程深度參與價值創造過程；創新制造模式、業務模式，如支撐C2M、使用者直連製造、網路協同製造、全渠道接觸點的營銷服務、共享服務、服務外包等業務模式；如推進智慧決策、預測性分析、智慧製造，實現集團管控精準、智慧、實時、可視…… 大資料的重要作用可見一斑。那麼，大資料究竟是什麼呢？它的定義、特點是什麼呢？它又能應用在哪些方面呢？相信通過這篇文章你可以對大資料有一個全新全面的認識。

大資料是什麼

大資料(Big Data)是指“指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的資料集合。”業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大資料的特徵。

資料體量巨大(Volume)。截至目前，人類生產的所有印刷材料的資料量是200PB，而歷史上全人類說過的所有的話的資料量大約是5EB(1EB=210PB)

資料型別繁多(Variety)。相對於以往便於儲存的以文字為主的結構化資料，非結構化資料越來越多，包括網路日誌、音訊、視訊、圖片、地理位置資訊等，這些多型別的資料對資料的處理能力提出了更高要求。

價值密度低(Value)。價值密度的高低與資料總量的大小成反比。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成資料的價值“提純”成為目前大資料背景下亟待解決的難題。

處理速度快(Velocity)。大資料區分於傳統資料探勘的最顯著特徵。根據IDC的“數字宇宙”的報告，預計到2020年，全球資料使用量將達到35.2ZB。

大資料的型別

傳統企業資料（Traditional enterprise data）：包括 CRM systems的消費者資料，傳統的ERP資料，庫存資料以及賬目資料等。

機器和感測器資料（Machine-generated /sensor data）：包括呼叫記錄（Call Detail Records），智慧儀表，工業裝置感測器，裝置日誌（通常是Digital exhaust），交易資料等。

社交資料（Social data）：包括使用者行為記錄，反饋資料等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平臺。

總的來說，所有產業都會或多或少的從這三類大資料中受益，只是多少、快慢、發展程度等的不同。

大資料應用

1985年，我國國家統計局明確地把我國產業劃分為三大產業：農業（包括林業、牧業、漁業等）定為第一產業；工業（包括採掘業、製造業、自來水、電力、蒸汽、煤氣）和建築業定為第二產業；把第一、二產業以外的各行業定為第三產業。

由於資料缺乏以及從業人員本身的原因，第一、第二產業的發展速度相對於第三產業來說會遲緩一些。第三產業即除第一、第二產業以外的向全社會提供各種各樣勞務的服務性行業，主要是服務業。其中第三產業可具體分為兩大部門：一是流通部門；二是服務部門。

第三產業細分

第一層次，流通部門。包括交通運輸行業、郵電通訊行業、物資供銷和倉儲行業。

第二層次，為生產和生活服務的部門。包括金融業、商業飲食業、保險業、地質普查業、房地產業、公用事業、技術服務業和生活服務修理業務；

第三層次，為提高科學文化水平和居民素質服務的部門。包括教育文化、廣播電視事業、科學研究事業、衛生、體育和社會福利事業；

第四層次，為社會公共需要服務的部門。包括國家機關、黨政機關、社會團體、以及軍隊和警察公安司法機關等。

Mckinsey報告中各個行業利用大資料的難易度以及發展潛力

可以發現，相對於第一產業和第二產業來說，第三產業憑藉自身的優勢，大多匯聚了當前最海量的資料以及大批的科研中堅力量。同時與其他產業比起來，對於第一產業和第二產業的企業這就是差距，發現差距並著力於發展，實現彎道超車。

大資料的價值

大家都知道賭場的每一個遊戲有一定的遊戲規則，每一次遊戲的贏錢和輸錢是隨機的，當重複次數多了，隨機事件呈現出一定的概率，從統計學的概率上看贏錢的概率會比輸錢的概率大那麼一點點，可能差不了多少（百分之零點幾到百分之幾），但賭場每天的客流量非常巨大，而這就是賭場賺錢的根本，大量的隨機樣本的頻率近似於它的概率。

賭場正是大數定理的一個具體應用場景，不管是預測未來、精準營銷，還是優化資源配置，亦或降低風險等等，對於大資料而言，獲得的資料量越大，種類越多，能挖掘到的價值也就越多。

Mckinsey報告中開放資料為七大行業帶來的經濟價值

（教育，運輸，消費品、電力、石油與天然氣、醫療護理、消費金融）

資料分析

含義：資料分析是指通過建立審計分析模型對資料進行核對、檢查、復算、判斷等操作，將被審計單位資料的現實狀態與理想狀態進行比較，從而發現審計線索，蒐集審計證據的過程。

目的：對於企業來說，資料分析的目的，是為了給管理者更好的做出決策，優化企業的資源配置，為企業增加營收，創造價值。

If you can't measure it, you can't manage it.

--Peter Drucker

管理大師德魯克這句話說的是如果沒法衡量、度量，就沒法進行管理。而資料就是用來衡量和度量的，資料通過分析得出支援決策的結論，為管理者提供幫助。

資料分析的型別

資料分析分為描述性統計分析、探索性資料分析以及驗證性資料分析。

描述性統計分析就是對資料做簡單的運算並展現，比如傳統的資料包表等；

探索性資料分析是為了檢驗假設而對資料進行分析，側重於在資料之中發現新的特徵；

驗證性資料分析則側重於已有假設的證實或證偽。

資料分析的實施過程

介紹了這麼多，大家應該對資料分析有了基本的概念了，隨著機器學習和深度學習的發展，當前資料分析也在往有監督學習和無監督學習的方向發展，為資料分析人員提供更深層次的資料分析結果。在未來，“機器學習+人”的資料分析模式將成為資料分析的主流形式，為各個產業的大資料分析提供不同程度的提升。

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作者：資料工程師金牛

來源：CSDN

原文：https://blog.csdn.net/cqacry2798/article/details/86594021

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