4 大數據分析的步驟及能力分析:
為確保大數據分析計劃取得成功，請使用以下步驟確保其步入正軌。這些步驟對於任何分析程序都是典型的，但對於大數據分析尤其重要。捕獲：一切都始於捕獲和收集數據。理解：大數據只有作為可以轉化為洞察力和理解力的原材料才有用。模型：雖然許多見解可能直觀顯而易見，但其他見解需要更強大的分析能力才能發現。預測：然後必須將這些新見解付諸實施，以便用戶可以實時採取行動。這可以幫助公司預測機會並努力改善業務。決定：實時大數據分析的強大之處在於它能夠實現實時決策。應該使用它來利用洞察力並對出現的情況做出反應。行動：一旦確定了適當的行動，組織就必須迅速行動。通常可以在這些情況下實施自動化，以確保企業利用這些機會。監控：最後，應定期監控和完善此流程，以確保您公司的大數據分析得到有效使用。
能力:
由於大數據分析可用於處理大型、複雜的數據源，因此組織必須採用支持以下功能的解決方案。▲數據資產管理數據管理使用包括主數據管理、數據虛擬化、數據目錄以及自助數據準備和整理在內的工具，實現數據的一致可訪問性、交付、治理和安全性，以滿足機構的需求。▲高級統計和機器學習計算數據科學發現工具和統計計算可獲取大量歷史數據，並用它來提取新知識和發現模式。機器學習有助於創建和訓練強大的算法，從而改進業務流程並增加業務價值。▲串流分析您可以通過將分析和預測模型應用於實時數據來實時自動化操作。使用可視化開發環境快速構建和部署流應用程序，您可以使操作系統能夠對數據進行評分、發送警報並高速採取行動，以便及時做出適合上下文的決策。▲數據視覺化要可視化大數據，您需要簡單的統計數據和本地開箱即用的數據連接器，以促進將數據快速導入直觀的儀表板。這將使您的業務用戶能夠分析大數據源，做出真正由數據驅動的決策，並不斷利用符合業務需求的儀表板。▲自助數據發現 大數據分析解決方案允許整個組織的用戶探索數據並獲得答案，而無需專門的、深入的數據建模。這減少了對 IT 和專用商業智能 (BI) 資源的依賴，並大大加快了決策過程。
參考資料來源:https://www.tibco.com/zh-hant/reference-center/what-is-big-data-analytics
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