大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的4V特點：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。以下是小編為你整理的大數據分析學什么 ?

正確的數據分析可以幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。這里所談的數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商資料及來自企業所處行業和競爭對手的數據，以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。而商業智能能夠輔助的業務經營決策既可以是作業層的，也可以是管理層和策略層的決策。 ?

數據通過提取并進行清理，以保證數據的正確性，然后經過抽取(Extraction)、轉換(Transformation)和裝載(Load)，即ETL過程，合并到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理(這時信息變為輔助決策的知識)，*將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持。

促進企業決策流程：增進企業的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業經理人大幅增進決策效率與改善決策品質，很大程度上影響了企業的經營和績效。 ?

降低整體營運成本：改善企業的資訊取得能力，大幅降低IT人員撰寫程式、制作報表的時間與人力成本，而彈性的模組設計介面，完全不需撰寫程式的特色也讓日后的維護成本大幅降低。 ?

協同組織目標與行動：加強企業的資訊傳播能力，消除資訊需求者與IT人員之間的認知差距，并可讓更多人獲得更有意義的資訊。全面改善企業之體質，使組織內的每個人目標一致、齊心協力。 ?

既然數據分析對企業這么重要，借助BI數據分析平臺能快速挖掘數據的價值，真正讓數據驅動企業經營，比如國內的海致BDP為企業提供的核心價值就是在于用直觀、多維、實時的方式展示和分析數據，并可在移動端實時查看和分享，全面激活企業內部數據。 ?

運營場景化 ?

場景由主題和內容構建，需要“做好主題，做實內容”。當前，商場以場內智能化系統來構建“在線”消費場景，消費者必須到達商場才能融入消費場景。大數據的應用則補足了“離線”消費場景，使得商場內容無時差的傳達至消費者，最終實現商場流量的*化和高頻化。 ?

大數據對于場景內容的檢測和關聯分析，為消費者構建更為高效、更具違和感的消費場景，對場外數據的關注，可有效離場喚回及“離線”“在線”場景無縫契合。消費關聯也是重要分析點。例如在某購物中心的大數據應用中，超市客群與女裝、美食廣場互動性較強，吸引力度也較高。通過該類型的數據對比，就能*的關聯相關業態，用數據來發現“誰是優等生”“誰是好鄰居”，以構建*的業態組合。 ?

構建精準化渠道，首先需要做到深度認知消費者，才能組織有趣的內容;其次，細分渠道入口，不一樣的渠道吸引不同的消費客群;第三，活動監測數據的存留與分析，為下一輪的活動做準備和提供決策依據。 ?

商場運營過程中，渠道選擇和投放一直以“想當然”的姿態出現。而通過大數據分析“客群特征”，能夠抓住目標客群的“痛點”，進而細分渠道，降低損耗和無效推廣。此外，大數據對于渠道效果監測也更加準確。 ?

AI導入醫療保健行業維持高速成長 ?

醫療保健行業大量使用大數據及人工智能，從而可以精準改善疾病診斷、醫療人員與患者之間人力的不平衡、降低醫療成本、促進跨行業合作關系。此外AI還廣泛應用于臨床試驗、大型醫療計劃、醫療咨詢與宣傳推廣和銷售開發。人工智能導入醫療保健行業從2017年到2023年維持很高成長，預計從2017年的6.677億美元達到2023年的80億美元年均復合增長率為52.68%。 ?

現階段手機中主流的ARM架構處理器速度不夠快，若要進行大量的圖像運算速度仍比較慢，所以未來的手機芯片會內建AI運算核心。蘋果將3D感測技術帶入iPhone之后，Android陣營智能手機將在明年跟進導入3D感測相關應用。

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AI將“大腦”變聰明是分階段進行，從機器學習進化到深度學習，再進化至自主學習。目前，仍處于機器學習及深度學習的階段，若要達到自主學習需要解決四大關鍵問題。首先，需要為自主機器打造一個AI平臺;還要提供一個能夠讓自主機器進行自主學習的虛擬環境，必須符合物理法則，碰撞，壓力，效果都要與現實世界一樣;然后再將AI的“大腦”放到自主機器的框架中;*建立虛擬世界入口。 ?

隨著物聯網時代的來臨，未來硅時代是異質性及跨界的整合，同時還有很多需求未出現。以往的摩爾定律已經是舊時代的法則，GPU的計算速率和神經網絡復雜性都在過去3到5年內呈現出爆發性成長。 ?

展望未來，隨著AI、物聯網、VR/AR、5G等新技術的逐步成熟，將帶動新一波半導體產業未來30年榮景，其中包括：內存、中央處理器、通訊與傳感器四大芯片，各種新產品應用芯片，*在半導體的龐大市場優勢將會在全球扮演關鍵的角色。 ?

大數據分析的具體含義如下

數據分析可以讓人們對數據產生更加優質的詮釋，而具有預知意義的分析可以讓分析員根據可視化分析和數據分析后的結果做出一些預測性的推斷。 ?

大數據的分析與存儲和數據的管理是一些數據分析層面的*實踐。通過按部就班的流程和工具對數據進行分析可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。 ?

不管使用者是數據分析領域中的專家，還是普通的用戶，可作為數據分析工具的始終只能是數據可視化。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己表達，讓客戶得到理想的結果。 ?

4大數據已經不像前些年給人一種虛無縹緲的感覺，而當下最重要的是對大數據進行分析，只有經過分析的數據，才能對用戶產生最重要的價值，越來越多人開始對什么是大數據分析產生聯想，所以大數據的分析方式在整個IT領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。