大数据分析是分析大量数据以发现诸如隐藏模式、相关性、市场趋势和消费者偏好等信息的一个复杂过程，这些信息有助于企业做出更好的决策。

　　数据分析工具和方法为企业提供了一种评估数据集和大规模获取新信息的方法。有关业务运营和绩效的基本问题由商业智能查询回答。大数据分析是一种高级分析，需要复杂的应用程序，这些应用程序使用分析系统来支持预测模型、统计算法和假设分析等功能。

　　大数据分析的重要性

　　用于大数据分析的技术和工具可以帮助企业做出改善业务成果的数据驱动决策。获得更多的营销、额外的收入机会、客户定制和更高的运营效率。这些优势可以通过正确的策略提供领先竞争对手的优势。

　　大数据分析的好处

　　及时分析来自多种来源、各种形式和类型的海量数据。

　　更快地做出更明智的判断以制定更成功的战略，这可能有利于并增强供应链、物流和其他战术决策。

　　通过提高业务流程效率和优化可以实现的成本节省。

　　更深入地了解消费者需求、行为和情绪，这可能会导致更好的战略管理流程和产品开发数据。

　　基于大样本数据，采用风险管理技术更加明智。

　　如何分析大数据？

　　如果企业正在用大数据做一些事情，它是非常有益的，但如何分析大数据呢？亚马逊公司和谷歌公司是分析大量数据的专业厂商，企业可以采用他们的服务获得竞争优势。

　　以亚马逊公司的推荐引擎为例，其推荐引擎将消费者的所有购买历史与对消费者的了解、购买习惯以及与相似的个人的购买模式相结合，希望提出一些非常出色的建议。大数据分析能力将其推向了一个新的高度。

　　企业希望解决什么问题？这是在深入研究大数据分析之前应该问自己的第一件事。企业甚至可能不知道自己在寻找什么。但知道自己拥有大量数据，认为可以从中获得重要见解。而且，这种模式可能会在人们意识到它们存在的原因之前从这些数据中形成。

　　以下是帮助分析大数据的5个步骤列表：

　　1.细分

　　最近，自定义受众已经成为一个主流问题。电子邮件营销、追加销售和交叉销售优惠都必须实现个性化。个性化信息的关键是认识到希望联系的众多人员的每一个都是独一无二的，并且有不同的需求。当然，在一对一的基础上实现个性化是不可能的，但就转化而言，将企业的受众细分为更小的群体就足够了。而收集的数据越多，就越需要聚集在一起。所以不要害怕处理大量数据。

　　2.展开

　　企业可能只需要研究一些不同的数据集，因为已经知道各种目标群体。根据业务目标以及是处理结构化数据还是非结构化的数据，企业有多种策略可供选择。因此，企业可以混合和匹配各种方法，以从数据中获得有意义的见解。

　　3.赶上

　　企业需要实时采取行动。毫不奇怪，为了成功开展业务，企业需要访问实时信息。在处理大量数据时，企业的分析是否足够灵活可能并不明显。可以采用其他的分析解决方案，但这些解决方案提供的更新需要数小时的等待时间。但是，在电子商务等其他行业，基于大数据创建动态定价是通常的做法。

　　4.整理

　　更具体地说，企业的数据应该适当地进行整理。并转变成一些直观的图表，这样就不必浪费时间得出结论。特别是如果正在处理互联网上的大量数据或参考资料。那么需要做的是选择一个优秀的分析平台，它可以为企业提供详细的数据可视化。这样能够快速掌握并采取行动。

　　5.谨慎

　　尽管大数据分析可能会帮助企业节省时间和费用，但必须保持警惕。人们在互联网上发布的内容有许多个人信息，需要关注隐私信息的安全。尽管如此，只要在合法平台上收集和分析数据就是安全的。但是，必须记住的是避免常见的错误。

　　结论

　　大数据有各种规模和种类，企业以各种方式利用它并从中受益。大数据有许多优点，但也有许多缺点，例如新的隐私和安全问题、客户的可访问性，以及为企业的需求需要选择合适的解决方案。如今，处理和解释大数据的新方法正在不断开发中。企业必须选择合适的技术以适应其现有生态系统，同时满足其特定需求。通常情况下，最好的解决方案也是适应性更强的解决方案，以便将来对基础设施进行修改。