大数据爆发:2017年全球大数据产业报告(附全文)
来源:36kr 发布日期:2017-07-06 15:48
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第三大数据的分析及可视化

在有了足够的存储与计算能力,并获得了大量的数据后,数据分析产业的发展水到渠成。目前通用性的数据分析行业,主要有数据分析、数据分析可视化、大数据检索,以及延伸出的数据服务平台、商业智能分析及大数据预测与咨询这6大类业务。

数据分析的内容将会在第二及第三篇文章中详细介绍,今天仅介绍一下数据分析的整体情况,及未来可能的发展方向。

大数据分析的出现,对企业而言最大的价值就是能够将大量沉淀的用户行为数据、消费数据、企业服务软件中的数据进行整合,并通过对这些数据的分析来优化产品设计、价格的制定和销售方法的提升,同时降低企业内部运转的成本提高运营效率,例如Pentho通过抓取企业服务软件(主要为SAP)中的各类数据并挖掘及分析,最终能够帮助企业节约大量的报表制作时间,并让管理者能够实时看到企业的运行情况。

同样对于电信、电力以及交通等专业领域的企业来说,通过收集用户数据,可以分析并预测未来的需求,提前对价格进行实时智能调节,并合理分配负载,从而实现利润的最大化并保证运行的安全。

而对舆情数据的分析能够帮助企业及时了解市场情绪,并快速迭代自己的产品与服务,对于金融企业来说也可以快速获知最新动态避免因为信息不对称而暴露于风险中。例如Datameer提供的数据分析引擎就能够实时监测公共消息,检测其语言和传播方式,使用户能够早于媒体报道获得最新资讯,并通过可视化的方式使用户轻松快速上手。

大数据可视化,则是建立在大数据分析之上的,让人们能够更加便捷的理解数据分析结果的手段。大多数提供数据可视化业务的公司都将其作为对数据分析的延伸业务,例如Bottlenose在进行数据分析自动化业务的同时,提供对社交媒体分析的“声纳图”,能够让用户对复杂的关系及逻辑线条一目了然,提升了用户对其数据分析业务的采纳程度。

预计随着数据分析手段与方法的不断升级,数据的可视化工作将成为重点方向,将日益复杂化的数据分析结果与人相连接将会面临技术不断的挑战。

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