传统分析与大数据分析的对比

传统数据仓库分析传统分析方法是分析已知数据范围内易于理解的数据. 大多数数据仓库都有复杂的提取，转换和加载（ETL）流程和限制，这意味着加载到数据仓库中的数据易于理解，清理并符合业务元数据. 大数据分析大数据的最大优势在于，它的目标是非结构化数据，而不是传统方法捕获的数据. 这意味着不能保证输入的数据是完整，干净的并且没有任何错误. 这使其更具挑战性，但同时也提供了获得更多数据洞察力的范围. 在一个典型的世界中，很难以正式的方式在所有信息之间建立关系. 因此，非结构化传统分析是基于关系数据模型的. 它主要使用图片，视频，移动生成的信息，无线. 系统中已经创建了项目问题之间的关系，并且存在频分识别（RFID）等形式，并且在分析的基础上也进行了考虑. 大数据分析. 大多数大数据分析都基于串联之外. 传统分析是定向批处理，我们需要每晚每晚等待提取和转换，然后才能获得大数据分析所需的见解，以使用对数据有意义的软件. 支持数据的实时分析. 并加载（ETL）并完成转换工作. 当市场上有大数据分析应用程序系统时，在传统分析系统中大数据比对，并行性非常昂贵. 它还可以通过通用硬件和新一代子硬件（例如并行处理（MPP）系统和/分析软件，例如Hadoop或其他分析）来实现或对称多处理（SMP）系统.

现在. 大型IT公司购买分析软件和应用程序供应商已成为日常现象. 我们已经看到许多企业解决方案中使用了“大数据分析”一词. “大数据”是一个通用术语，用于指代未以传统相关格式存储在企业中的大量非结构化数据. 这是大数据的一般特征. 数据存储量与当前企业TB（TERA BYTES）字节存储限制有关，该限制以PB（PETA BYTES）字节，EXA字节和更高容量顺序定义. 通常认为它是非结构化数据，不适用于公司已经习惯的关系. 数据是使用非传统方法生成的，例如射频识别（RFID），传感器网络等. 数据是时间敏感的，由数据收集和相关的时区组成. 过去大数据比对，“分析”一词被应用到商业智能（BI）领域，以提供工具和智能，以通过快速，一致和交互式地访问各种可能的信息视角来获得洞察力. 与分析的概念非常相似，数据挖掘已应用于企业，以维护对大量信息的关键监视和分析. 最大的挑战是如何通过大量数据挖掘所有隐藏的信息. 传统数据仓库（DW）分析与大数据分析的对比随着时间的推移，企业数据分析正在朝着对该内容的内容进行有意义的洞察，这就是大数据分析与传统数据仓库分析不同的原因.

下表总结了其中的一些区别. 大数据分析用例根据用例，公司可以了解大数据分析的价值以及如何借助大数据分析解决传统问题. 这是一些用法. 客户满意度和保证分析: 也许这是基于产品的公司最关注的领域之一. 在当今时代，除非产品或服务以正式方式出现在电子表格中，否则没有明确的方法来衡量产品和与客户满意度有关的问题. 就信息质量而言，它是通过各种外部渠道收集的，并且大多数时候不会清除数据. 由于数据是非结构化的，因此无法与相关问题相关联，因此将长期解决方案提供给客户以对问题陈述进行分类和分组. 缺少的领导公司无法将问题分组. 通过以上讨论，将大数据分析用于客户满意度和保证分析将有助于公司深入了解急需的客户关注设置，并有效解决其问题并避免在新产品线中出现这些问题. 竞争对手市场渗透率分析: 在当今竞争激烈的经济环境中，我们需要通过实时分析来衡量竞争对手的优势和痛点. 此信息适用于各种网站，社交媒体网站和其他公共领域. 对这些数据进行大数据分析可以为公司提供有关其产品线的优势，劣势，机会和威胁的急需信息.

医疗保健/流行病的研究与控制: 流行病和季节性疾病（如流感）在人群中以某种形式出现，如果不及早发现和控制，它们将传播到更大的地区. 这是发展中国家和发达国家面临的最大挑战. 大多数时候，问题在于人们有不同的症状，不同的医疗保健提供者也有不同的对待方式. 在人群中也没有常见的症状分类. 在这种典型的非结构化数据上使用大数据分析将有助于本地ZF对疫情做出有效反应. 产品功能和使用情况分析: 大多数产品公司，特别是消费产品，继续在其产品线中添加许，但是客户可能无法使用某些功能，而更多地使用某些功能. 通过各种移动设备和其他基于射频识别（RFID）的输入捕获的此类数据的有效分析可以为产品公司提供有价值的见解. 未来方向分析: 研究团队分析各种业务的趋势，可通过特定于行业的门户甚至常见的博客获得此信息. 不断分析这些未来数据将有助于公司展望未来，并将这些期望带入生产线. 结束语大数据分析为企业和ZF提供了分析非结构化数据的新方法，这些方法到目前为止已在典型的企业数据仓库场景中被数据清理实践所拒绝. 但是，从上述用例可以明显看出，这些分析对于改善业务运营还有很长的路要走. 将来，我们将在这个市场中看到更多产品和应用.

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