傳統(tǒng)分析與大數(shù)據(jù)分析的對(duì)比

1、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫分析大數(shù)據(jù)分析傳統(tǒng)分析對(duì)已知的數(shù)據(jù)范圍中好理解的數(shù)據(jù) 進(jìn)行分析。大多數(shù)數(shù)據(jù)倉庫都有一個(gè)精致的 提取、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）的流程和數(shù)據(jù)庫限 制，這意味著加載進(jìn)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是容易 理解的，洗清過的，并符合業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)最大的優(yōu)點(diǎn)是針對(duì)傳統(tǒng)手段捕捉到 的數(shù)據(jù)之外的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這意味著不 能保證輸入的數(shù)據(jù)是完整的，清洗過的和 沒有任何的錯(cuò)誤。這使它更有挑戰(zhàn)性，但 同時(shí)它提供了在數(shù)據(jù)中獲得更多的洞察力 的范圍。傳統(tǒng)分析是建立在關(guān)系數(shù)據(jù)模型之上的，主 題之間的關(guān)系在系統(tǒng)內(nèi)就已經(jīng)被創(chuàng)立，而分 析也在此基礎(chǔ)上進(jìn)行。在典型的世界里，很難在所有的信息間以 一種正式的方式建立關(guān)系，因此非結(jié)構(gòu)化

2、 以圖片、視頻、移動(dòng)產(chǎn)生的信息、無線射 頻識(shí)別（RFID）等的形式存在，被考慮進(jìn) 大數(shù)據(jù)分析。絕大多數(shù)的大數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù) 庫基于縱列數(shù)據(jù)庫之外。傳統(tǒng)分析是定向的批處理，而且我們?cè)讷@得 所需的洞察力之前需要每晚等待提取、轉(zhuǎn)換大數(shù)據(jù)分析是利用對(duì)數(shù)據(jù)有意義的軟件的 支持針對(duì)于數(shù)據(jù)的頭時(shí)分析。和加載（ETL）以及轉(zhuǎn)換工作的完成。在一個(gè)傳統(tǒng)的分析系統(tǒng)中，平行是通過昂貴 的硬件，如大規(guī)模并行處理（MPP系統(tǒng)和/ 或?qū)ΨQ多處理（SMP系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)的。當(dāng)在市場上有大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用系統(tǒng)時(shí)， 它同樣可以通過通用的硬件和新一代的分 析軟件，像Hadoop或其他分析數(shù)據(jù)庫來實(shí) 現(xiàn)。主要的IT公司對(duì)分析軟件和應(yīng)用系統(tǒng)供應(yīng)商

3、的購買已經(jīng)成為一種日?，F(xiàn)象。我 們已經(jīng)看到“大數(shù)據(jù)分析”這個(gè)詞匯被使用在許多企業(yè)的解決方案中。“大數(shù)據(jù)”是用來表示大量的沒有按照傳統(tǒng)的相關(guān)格式存儲(chǔ)在企業(yè)數(shù)據(jù)庫中的 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的總術(shù)語。以下是大數(shù)據(jù)的一般特點(diǎn)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量相對(duì)于當(dāng)前企業(yè) TB（TERABYTES字節(jié)的存儲(chǔ)限制，定義在PB（PETA BYTES字節(jié)，EXA字節(jié)以及更高的容量順序。通常它被認(rèn)為是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并不適合企業(yè)已經(jīng)習(xí)慣使用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之下數(shù)據(jù)的生成使用的是數(shù)據(jù)輸入非傳統(tǒng)的手段，像無線射頻識(shí)別（RFID），傳感器網(wǎng)絡(luò)等。數(shù)據(jù)對(duì)時(shí)間敏感，且由數(shù)據(jù)的收集與相關(guān)的時(shí)區(qū)組成。在過去，專業(yè)術(shù)語“分析”應(yīng)用于商業(yè)智能（BI）世界來提供

4、工具和智能，通過 對(duì)各種各樣可能的信息視角的快速的、一致的、交互式訪問獲得洞察力。與分析的概念非常接近，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)應(yīng)用于企業(yè)以保持關(guān)鍵監(jiān)測和海量信息的 分析。最大的挑戰(zhàn)就是如何通過大量的數(shù)據(jù)挖掘出所有的隱藏信息。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫（DW分析相對(duì)于大數(shù)據(jù)分析企業(yè)數(shù)據(jù)的分析朝著在一段時(shí)間內(nèi)在那種內(nèi)容中的信息的有意義的洞察，是大數(shù)據(jù)分析區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫分析的原因所在。下表總結(jié)了一些它們之間的差別。大數(shù)據(jù)分析用例基于用例，企業(yè)可以理解大數(shù)據(jù)分析的價(jià)值和在大數(shù)據(jù)分析的幫助下如何解決傳 統(tǒng)的問題。以下是一些用法?？蛻魸M意度和保證分析：也許這是基于產(chǎn)品的企業(yè)所擔(dān)心的最大的一個(gè)領(lǐng)域。在當(dāng)今時(shí)代，沒有一個(gè)清晰的方

5、式來衡量產(chǎn)品的問題和與客戶滿意度相關(guān)的問題， 除非他們以一個(gè)正式的方式出現(xiàn)在一個(gè)電子表格中。信息質(zhì)量方面，它是通過各種外部渠道收集的，而且大多數(shù)時(shí)候的數(shù)據(jù)沒有清洗因?yàn)閿?shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，無法關(guān)聯(lián)相關(guān)的問題，所以長期的解決方案提供給客 戶分類和分組的問題陳述都缺失了，導(dǎo)致企業(yè)不能對(duì)問題進(jìn)行分組從上面的討論中，對(duì)客戶滿意度和保證分析使用大數(shù)據(jù)分析將幫助企業(yè)在急需的 客戶注意力設(shè)置中獲得洞察力，并有效地解決他們的問題以及在他們的新產(chǎn)品線 上避免這些問題。競爭對(duì)手的市場滲透率分析：在今天高度競爭的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，我們需要通過一種 實(shí)時(shí)分析對(duì)競爭者強(qiáng)大的區(qū)域和他們的痛點(diǎn)進(jìn)行衡量。 這種信息是可適用于各種 各

6、樣的網(wǎng)站、社交媒體網(wǎng)站和其他公共領(lǐng)域。對(duì)這種數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析可以向企 業(yè)提供關(guān)于他們產(chǎn)品線的優(yōu)勢、劣勢、機(jī)遇、威脅等非常需要的信息。醫(yī)療保健/流行病的研究和控制：流行病和像流感這樣的季節(jié)性疾病在人群中以 一定的模式開始，如果沒有及早發(fā)現(xiàn)和控制，它們就會(huì)傳播到更大的區(qū)域。這對(duì) 發(fā)展中以及發(fā)達(dá)的國家都是一個(gè)最大的挑戰(zhàn)。 當(dāng)前絕大部分時(shí)間的問題是人們之 間的癥狀各異，而且不同的醫(yī)護(hù)人員治療他們的方法也不同。 人群中也沒有一種 常見的癥狀分類。在這種典型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上采用大數(shù)據(jù)分析將有助于地方 ZF有效地應(yīng)對(duì)疫情的情況。產(chǎn)品功能和用法分析：大多數(shù)產(chǎn)品企業(yè)，尤其是消費(fèi)品，不斷在他們的產(chǎn)品線上 增加許多功能，但有可能一些功能不會(huì)真正地被顧客所使用，而有些功能則更多 地被使用，對(duì)這種通過各種移動(dòng)設(shè)備和其它基于無線射頻識(shí)別 （RFID）輸入捕捉 到的數(shù)據(jù)的有效分析，可以為產(chǎn)品企業(yè)提供有價(jià)值的洞察力。未來方向的分析：研究小組分析在各種業(yè)務(wù)中的趨勢，而這種信息通過行業(yè)特定 門戶網(wǎng)站甚至常見的博客可以獲得。對(duì)這種未來數(shù)據(jù)的不斷分析將有助于企業(yè)期 待未來，并將這些期待帶入他們的生產(chǎn)線?？偨Y(jié)大數(shù)據(jù)分析為企業(yè)和ZF分析非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)提供了新的途徑，