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什麼是巨量資料分析?

巨量資料分析的運作方式及其至關重要的原因

什麼是巨量資料分析?

巨量資料分析是指用來從不同的大量高速資料集收集、處理和取得深入解析的方法、工具和應用程式。這些資料集可能來自各種來源,例如 Web、行動裝置、電子郵件、社交媒體和已連結網路的智慧型裝置。它們通常具有高速產生且形式互異的資料,包括結構化 (資料庫資料表、Excel 工作表)、半結構化 (XML 檔案、網頁),以及非結構化 (影像、音訊檔案)。

傳統形式的資料分析軟體並不具備支援這種複雜度和規模的能力,在這種情況下,專為巨量資料分析設計的系統、工具和應用程式就派上用場了。

為什麼巨量資料分析至關重要?

您現在了解什麼是巨量資料分析了。但這為什麼至關重要? 還有最重要的是,了解和使用巨量資料會如何為我們帶來助益?

資料與我們的日常生活結構密不可分。隨著行動裝置、社交媒體以及與物聯網 (IoT) 相關的智慧型技術興起,我們現在傳輸比以往更多的資料,而且是以一種令人眼花繚亂的速度進行。有了巨量資料分析,組織現在就可以使用該資訊來快速改善其工作和思考方式,並為其客戶提供價值。在工具和應用程式的輔助下,巨量資料可以協助您取得深入解析、最佳化營運,以及預測未來的成果。

取得深入解析能讓您做出更精準的決策,因此巨量資料十分重要。這就是零售商鑽研其目標式廣告活動的方式,或批發商解決供應鏈瓶頸的方式。同時也是健康照護提供者根據病患資料趨勢探索臨床照護新選項的方式。巨量資料分析可實現更全面的資料驅動決策制定方法,進而促進成長、效率和創新。

現在您已了解巨量資料的重要性,以及資料分析的重要性,讓我們深入探討巨量資料分析的運作方式。

巨量資料分析如何運作?

分析解決方案透過分析資料集,藉此取得深入解析並預測成果。不過,為了成功分析資料,您必須先遵循經過整合的逐步準備程序,透過一系列應用程式來儲存、整理和清理資料:

  • 收集。資料包含結構化、半結構化和非結構化形式,可透過 Web、行動裝置和雲端中的多種來源收集。然後,資料會儲存在存放庫 (亦即資料湖資料倉儲) 中,做好進入處理階段的準備。
  • 處理。在處理階段期間,儲存的資料會經過驗證、排序和篩選,以便做好進一步使用的準備並改善查詢效能。
  • 清除。處理過後,系統接著會清除資料。資料集內的衝突、冗餘項目、無效或不完整的欄位以及格式設定錯誤都會進行修正和清除。
  • 分析。資料現在已準備就緒,可供分析。分析巨量資料可透過多項工具和技術達成,例如資料採礦、AI、預測性分析、機器學習和統計分析,這有助於定義及預測資料中的模式和行為。

重要的巨量資料分析技術和工具

雖然巨量資料分析通常稱為單一系統或解決方案,但它實際上是由許多個別的技術和工具組成,彼此搭配運作以儲存、移動、擴展和分析資料。這些可能會因您的基礎結構而有所不同,但您會看到以下這些最常見的巨量資料分析工具:

收集和儲存

  • Hadoop。做為因應巨量資料分析需求的首創架構之一,Apache Hadoop 是一種開放原始碼生態系統,可透過分散式運算環境儲存和處理大型資料集。Hadoop 可以根據您的需求擴大或縮小,因此是極為彈性且符合成本效益的巨量資料管理架構。
  • NoSQL 資料庫。與關聯式傳統資料庫不同的是,NoSQL 資料庫的資料類型不需要遵守固定的結構描述或結構。因此,它們能支援所有類型的資料模型,而這在處理大量半結構化和未經處理資料時相當實用。事實證明,NoSQL 資料庫也比關聯式資料庫更快速且更具可擴展性,因為其相當彈性。一些熱門的 NoSQL 範例包括 MongoDB、Apache CouchDB 和 Azure Cosmos DB。
  • 資料湖和資料倉儲。從資料來源收集資料後,您必須將資料儲存在一個集中式孤島,以便進一步處理。資料湖會保存未經處理資料和非結構化資料,接著準備就緒以便用於多個應用程式,而資料倉儲則是從各種來源提取結構化、預先定義資料的系統,然後處理該資料,以便用於營運用途。這兩種選項都有不同的功能,但它們通常會搭配運作,以構成井然有序的資料儲存系統。

處理

  • 資料整合軟體。資料整合工具會將來自不同平台的資料連結並合併為一個整合中樞 (例如資料倉儲),這樣使用者就能以集中化方式存取所需的所有資訊,以便用於資料採礦、商業智慧報告和營運。
  • 記憶體內資料處理。傳統資料處理是以磁碟為基礎,而記憶體內資料處理則是使用 RAM (或記憶體) 來處理資料。這會大幅提升處理和傳輸速度,讓組織能夠即時取得深入解析。Apache Spark 等處理架構會在記憶體內執行批次處理和即時資料串流處理。

清除

  • 資料前置處理和清除工具。為了確保您的資料會維持最高品質,資料清理工具會解決錯誤、修正語法錯誤、移除遺失的值,以及清除重複項目。然後,這些工具會標準化並驗證您的資料,讓資料準備就緒以便進行分析。

分析

  • 資料採礦。巨量資料分析會透過資料採礦等知識探索程序從資料取得深入解析,從大型資料集擷取基礎模式。資料採礦可以透過專門的演算法來識別出資料之間的重要關係,以便自動定義結構化和非結構化資料中的目前趨勢。
  • 預測性分析。預測性分析有助於建置分析模型,以便預測模式和行為。這是透過機器學習和其他類型的統計演算法達成,可讓您識別未來的成果、改善營運,以及滿足使用者需求。
  • 即時分析。Azure Data Explorer等即時串流解決方案會連接一系列的可擴展端對端串流管道,藉此即時儲存、處理和分析您的跨平台資料,讓您能夠立即取得深入解析。

巨量資料分析用途和範例

如今,許多主要產業紛紛使用不同類型的資料分析,以在產品策略、營運、銷售、行銷和客戶關懷方面做出更明智的決策。巨量資料分析能讓使用大量資料的所有組織從該資料取得有意義的深入解析。以下是眾多現實生活應用中的其中一些層面:

  • 產品開發。巨量資料分析可透過大量商務分析資料發掘客戶需求並制定功能開發和藍圖策略,藉此協助組織定義其客戶需求。
  • 個人化。串流平台和線上零售商會分析使用者參與度,以建議、目標式廣告、追加銷售和忠誠度計劃的形式建立更個人化的體驗。
  • 供應鏈管理。預測性分析會定義和預測供應鏈的所有層面,包括庫存、採購、配送和退貨。
  • 醫療保健。巨量資料分析可用來從病患資料中取得重要深入解析,可協助提供者探索新的診斷和治療選項。
  • 定價。您可以分析銷售和交易資料來建立最佳化定價模式,協助公司做出達到收益最大化的定價決策。
  • 詐騙預防。金融機構會使用資料採礦和機器學習來偵測和預測詐騙活動的模式,藉此緩解風險。
  • 營運。分析財務資料可協助組織偵測並降低隱藏的營運成本,進而節省經費並提高生產力。
  • 客戶購買和保留。線上零售商會使用訂購記錄、搜尋資料、線上評論和其他資料來源進行客戶行為預測,而且可能會使用這些資料建立更完善的保留。

深入了解企業規模的巨量資料分析

巨量資料分析的優勢和挑戰

如其眾多使用案例所示,巨量資料可為各種產業和多元背景的組織帶來優勢。不過,鑑於其基礎結構的複雜性質,巨量資料也有一些需要考量的疑慮。以下是一些要注意的巨量資料挑戰:

  • 讓您的資料保持井然有序且易於存取。與巨量資料相關聯的最大挑戰是,思考如何管理傳入的大量資訊,讓資料在您的所有應用程式中正常流動。重要的是,您要避免孤島、讓資料保持整合,並根據有效的管理策略規劃基礎結構。
  • 品質控制。維護資料的準確性和品質可能很困難且費時,尤其是在該資料大量快速傳入的時候。在執行任何分析之前,您會想要確定資料收集、處理和清理程序均已整合、標準化且最佳化。
  • 保護您的資料安全。隨著資料外洩的狀況不斷增加,保護資料變得比以往更加重要。隨著分析系統不斷成長,假資料、外洩、合規性相關問題和軟體弱點形式的安全性挑戰機會也隨之增加。加密資料、跟上安全性稽核的步伐,以及進行盡職調查,都有助於緩解其中一些疑慮。
  • 選擇適當的工具。供過於求的可用工具和技術可能會讓人不知所措,難以選擇。這就是為什麼自我教育和掌握資訊為何如此重要,並且您也要盡可能在有需要時僱用或諮詢專家。

不論需要投入多少工作才能有效率地設定和管理系統,使用巨量資料分析所帶來的優點仍然值得您全力以赴。對於在組織經營方式上尋求更明智的資料驅動方法的任何人來說,巨量資料的長期優勢十分寶貴。以下是其中幾項:

  • 加快取得深入解析的時間。巨量資料分析憑藉前所未有的速度和效率,可協助組織以更快的速率將資訊轉化為深入解析。然後,這些深入解析可用來做出有關產品、營運、行銷和其他業務計劃的明智決策。
  • 成本效益。大量資料需要儲存空間,在維護方面的費用可能非常昂貴。但隨著更具可擴展性的儲存系統出現,組織現在可以將營運效率最大化,同時降低成本。這表示可以提高獲利率,並且提高系統生產力。
  • 使用者滿意度。巨量資料的進階商業智慧功能不僅能分析客戶趨勢,還能透過預測性分析預測行為。只要深入了解使用者的需求,組織就能建立符合其需求的個人化產品。

常見問題集

  • 如今,人們正以前所未有的規模和速度產生資料。透過巨量資料分析,各種產業的組織現在可以使用這種資訊湧入來取得深入解析、最佳化營運,以及預測未來的成果,進而促進成長。

    了解巨量資料分析為何如此重要

  • 雲端運算和巨量資料分析並非互相排斥的概念,反之,一起使用效果更好。儲存、處理和分析大量資料需要適當的運算資源並強固的基礎結構。雲端運算以隨需可用性的形式提供這些資源,這是在雲端中大規模儲存和處理資料所需的資源。

    深入了解雲端規模分析

  • 巨量資料分析會匯入到各種技能,這要視您的角色而定。如果您是資料分析師,您會了解如何執行大規模進階分析,以及建置資料模型和協助進行資料控管。如果您是資料科學家,您會了解如何建立和管理工作負載環境、建置機器學習模型,以及部署機器學習解決方案。

    在 Microsoft Learn 了解不同的資料生涯

  • 與其他巨量資料平台一樣,Azure 中的巨量資料分析是由許多個別服務組成,一同從資料中取得衍生的深入解析。這包括以 Apache Hadoop 平台為基礎的開放原始碼技術,以及用於儲存、處理和分析資料的受管理服務,包括 Azure Data Lake Store、Azure Data Lake Analytics、Azure Synapse Analytics、Azure 串流分析、Azure 事件中樞、Azure IoT 中樞和 Azure Data Factory。

    深入了解巨量資料結構

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