估計(jì)大家聽(tīng)大數(shù)據(jù)聽(tīng)得太多，耳朵都快起繭了吧？誰(shuí)要IT界不如娛樂(lè)界那么精彩熱鬧，幾年才憋出一個(gè)流行詞，自然大家只要提到數(shù)據(jù)，都說(shuō)“大”；提到服務(wù)，都說(shuō)“云”。

言歸正傳，你弄明白大數(shù)據(jù)分析要分析什么數(shù)據(jù)了嗎？（弄明白的高手可以直接飄過(guò)；沒(méi)弄明白的，看下面的內(nèi)容能不能漲姿勢(shì)）

我們先來(lái)簡(jiǎn)單聊幾句有關(guān)大數(shù)據(jù)分析工具的背景。無(wú)需置疑，現(xiàn)在大數(shù)據(jù)平臺(tái)和大數(shù)據(jù)分析工具日益普及，作用是可以幫助企業(yè)收集和分析數(shù)據(jù)，好處是可以尋找有價(jià)值的商業(yè)信息和洞察，以改進(jìn)產(chǎn)品與服務(wù)。大數(shù)據(jù)分析工具用于分析數(shù)據(jù)，可以開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)模型（predictive model）和規(guī)范模型（prescriptive model）。在現(xiàn)代化的業(yè)務(wù)流程應(yīng)用中，嵌入這些模型能夠提高企業(yè)的生產(chǎn)力和價(jià)值。同時(shí)，使用大數(shù)據(jù)分析工具可以輕松進(jìn)行擴(kuò)展，獲取通常在大數(shù)據(jù)平臺(tái)才有的可用資源。

其實(shí)，大數(shù)據(jù)分析工具經(jīng)常提供的技術(shù)，一般而言，都不算什么新鮮事物。只是到最近這幾年，數(shù)據(jù)挖掘算法的強(qiáng)大功能才被主流商業(yè)用戶采用，它可以結(jié)合海量數(shù)據(jù)、多種數(shù)據(jù)類(lèi)型和不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測(cè)性分析（predictive analyses）和規(guī)范性分析（prescriptive analyses）。

但在用戶看來(lái)，大數(shù)據(jù)分析仍然是一種新興的企業(yè)級(jí)功能，要像靠它達(dá)到預(yù)期收益，一定存在風(fēng)險(xiǎn)，還要投入很大的時(shí)間成本。所以，在決定投身之前，一定要弄清楚怎樣判斷什么樣的大數(shù)據(jù)分析適合你的企業(yè)？

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有一個(gè)概念可以很清楚地區(qū)分大數(shù)據(jù)分析和其他形式的分析：要分析的數(shù)據(jù)有多大的數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)規(guī)模如何和數(shù)據(jù)是否呈多樣性。在過(guò)去，通常是從非常大的數(shù)據(jù)庫(kù)中提取樣本數(shù)據(jù)集，建立分析模型，然后通過(guò)測(cè)試再調(diào)整的過(guò)程加以改進(jìn)。而現(xiàn)在，隨著計(jì)算平臺(tái)能夠提供可擴(kuò)展的存儲(chǔ)和計(jì)算能力，可分析的數(shù)據(jù)量幾乎不再受任何限制。這意味著，實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)性分析和訪問(wèn)大量正確的數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)改善業(yè)績(jī)。這樣的機(jī)會(huì)取決于企業(yè)能否整合和分析不同類(lèi)型大數(shù)據(jù)。以下四大類(lèi)數(shù)據(jù)就是大數(shù)據(jù)要分析的數(shù)據(jù)類(lèi)型：

交易數(shù)據(jù)（Transaction data）

大數(shù)據(jù)平臺(tái)能夠獲取時(shí)間跨度更大、更海量的結(jié)構(gòu)化交易數(shù)據(jù)，這樣就可以對(duì)更廣泛的交易數(shù)據(jù)類(lèi)型進(jìn)行分析，不僅僅包括POS或電子商務(wù)購(gòu)物數(shù)據(jù)，還包括行為交易數(shù)據(jù)，例如Web服務(wù)器記錄的互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)日志。

人為數(shù)據(jù)（Human-generated data）

非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)廣泛存在于電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過(guò)博客、維基，尤其是社交媒體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流。這些數(shù)據(jù)為使用文本分析功能進(jìn)行分析提供了豐富的數(shù)據(jù)源泉。

移動(dòng)數(shù)據(jù)（Mobile data）

能夠上網(wǎng)的智能手機(jī)和平板越來(lái)越普遍。這些移動(dòng)設(shè)備上的App都能夠追蹤和溝通無(wú)數(shù)事件，從App內(nèi)的交易數(shù)據(jù)（如搜索產(chǎn)品的記錄事件）到個(gè)人信息資料或狀態(tài)報(bào)告事件（如地點(diǎn)變更即報(bào)告一個(gè)新的地理編碼）。

機(jī)器和傳感器數(shù)據(jù)（Machine and sensor data）

這包括功能設(shè)備創(chuàng)建或生成的數(shù)據(jù)，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機(jī)器和連接互聯(lián)網(wǎng)的家用電器。這些設(shè)備可以配置為與互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點(diǎn)通信，還可以自動(dòng)向中央服務(wù)器傳輸數(shù)據(jù)，這樣就可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。機(jī)器和傳感器數(shù)據(jù)是來(lái)自新興的物聯(lián)網(wǎng)（IoT）所產(chǎn)生的主要例子。來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)可以用于構(gòu)建分析模型，連續(xù)監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)性行為（如當(dāng)傳感器值表示有問(wèn)題時(shí)進(jìn)行識(shí)別），提供規(guī)定的指令（如警示技術(shù)人員在真正出問(wèn)題之前檢查設(shè)備）。