大数据分析的定义是什么？

大数据分析是利用流程和技术来结合和分析海量数据集，目的是识别模式和开发可操作的见解。这有助于企业领导者做出更快、更好、数据驱动的决策，从而提高效率、收入和利润。

大数据分析是如何工作的？来看一下作为专业人员的CPDA数据分析师如何理解：

大数据分析的主要步骤是目标定义、数据收集、数据集成和管理、数据分析和结果共享。探索和分析大量半结构化和非结构化数据所涉及的高级分析需要端到端的大数据分析平台或由数据分析师、数据科学家或工程师应用的广泛工具集。

现代大数据分析包括使用人工智能(AI)和机器学习来自动化流程，提供洞察性建议，执行预测分析并允许自然语言交互。实时大数据分析包括在数据到达时处理数据，这可以进一步加快决策或触发行动或通知。

现在让我们更具体地谈谈：数据分析师一旦收集了数据，并且明确了业务目标(比如提高营销投资回报率)，以下是涉及的关键步骤和流程:

1. 大数据集成与管理

在进行大数据分析之前，源数据必须转换为清晰的、适合业务的信息。大数据集成是将来自组织内许多来源的数据组合起来，为大数据分析使用提供完整、准确和最新的信息的过程。如下所述，大数据复制、摄取、整合和存储将不同类型的数据以标准化格式存储在存储库(如数据湖或数据仓库)中。

•大数据复制

大数据分析需要快速的数据访问、高性能和准确的数据备份。为了实现这一点，数据复制过程将数据从主源复制到一个或多个位置。这个过程甚至可以在使用变更数据捕获(CDC)技术写入、更改或删除数据时实时发生。

•大数据摄取

来自各种来源的原始数据需要移动到存储位置，例如数据仓库或数据湖。这个过程被称为大数据摄取，可以实时或批量传输。摄取通常还包括清理和标准化数据，以便为大数据分析工具做好准备。

•大数据整合和存储

对于大数据分析，数据存储在数据湖或数据仓库中。Hadoop数据湖开源软件框架现在很受欢迎，因为该框架是免费的，其分布式计算模型可以快速处理大数据。

•治理大数据

大数据分析工具还应该提供受治理的企业数据目录。这允许IT对每个数据源进行分析和记录，并定义组织中的谁可以对哪些数据采取哪些操作。这允许用户更容易地自己查找、使用和共享可信数据集。

2. 大数据分析的目的

这个过程的这一步包括探索和分析数据，并发现有意义的模式、关系和趋势。目标是回答特定的问题，发现新的问题，并获得意想不到的见解。

更多希望了解的信息， 可以参考CPDA数据分析师课程，进行系统的学习。