大数据是结构化和非结构化数据的集合，数量巨大且生成迅速。随着时间的推移，产生的大数据量呈指数级增长，预计每两年就会翻一番。
两个最流行的开源大数据框架是 Scala 和 Hadoop 。编程语言在大数据分析中也发挥着重要作用。比如大数据框架 Hadoop 是用 Java 实现的，而 MapReduce 应用可以用 Python、 C++ 或者 r 编写。
大数据主要通过搜索引擎、社交媒体平台、手机、服务网络、公共记录和智能电视等连接设备收集。企业还可以访问其他信息源来检索大数据。
在收集之后，巨大的数据集可以被放置在结构化、非结构化或半结构化的数据库中，用于进一步的处理和分析。 NoSQL 数据库通常用于存储大数据，因为它们在处理大规模的大型数据集时具有高性能。
像任何其他技术一样，大数据也有其自身的优势和劣势。当谈到大数据的现实应用时，有一些缺点削弱了大数据的一些好处的例子。因此，公司在使用大数据之前，关注其利弊是至关重要的。
了解了什么是大数据之后，我们再来讨论一下它的优缺点。
公司以不同的方式使用大数据来改善他们的 B2B 运营、广告和沟通。包括旅游、房地产、金融和保险在内的许多业务主要使用大数据来提高决策能力。由于大数据以可用的格式揭示了更多信息，企业可以利用这些数据对消费者想要什么或不想要什么以及他们的行为倾向做出准确的决策。
大数据通过提供商业智能和高级分析见解来促进决策过程。一家企业拥有的客户数据越多，它就能获得关于其目标受众的更详细的概述。
数据驱动的洞察揭示了业务趋势和行为，并允许公司通过优化决策来扩展和竞争。此外，这些见解使企业能够创造更有针对性的产品和服务、战略和消息灵通的活动，以便在行业内竞争。
由 New Vantage 和 Syncsort(现在精确地说)进行的调查显示，大数据分析已经帮助企业显著降低了开支。来自 New Vantage 的 66.7%的调查受访者声称，他们已经开始使用大数据来减少开支。此外，来自 Syncsort 的 59.4%的调查受访者声称大数据工具帮助他们降低了成本并提高了运营效率。
您知道像基于云的分析和 Hadoop 这样的大数据分析工具可以帮助降低存储大数据的成本吗？
特别是金融公司使用大数据来检测欺诈。数据分析师使用机器学习算法和人工智能来检测异常和交易模式。这些交易模式的异常表明有些东西出了问题或者是不匹配，这给了我们关于可能的欺诈的线索。
欺诈检测对于信用合作社、银行、信用卡公司识别账户信息、材料或产品访问非常重要。任何行业，包括金融业，都可以通过在出现问题之前及早识别欺诈来更好地为客户服务。
例如，信用卡公司和银行可以使用大数据分析发现欺诈购买或被盗信用卡，甚至在持卡人注意到事情不对劲之前。
根据 Syncsort 的调查，59.9% 的调查受访者声称他们正在使用 Spark 和 Hadoop 等大数据分析工具来提高工作效率。生产力的提高反过来又帮助他们提高了客户保持率，促进了销售。
现代大数据工具帮助数据科学家和分析师高效地分析大量数据，使他们能够快速浏览更多信息。这也提高了他们的生产力水平。
此外，大数据分析帮助 T2 的数据科学家和数据分析师获得更多关于他们自己的信息，以便他们能够确定如何在他们的活动和工作职责中更有成效。
因此，投资大数据分析为所有行业提供了竞争优势以提高其运营中的生产率。
作为营销工作的一部分，改善客户互动对任何企业都至关重要。
由于大数据分析为企业提供了更多信息，他们可以利用这些数据为每个客户创建更有针对性的营销活动和特殊的、高度个性化的报价。
大数据的主要来源是社交媒体、电子邮件交易、客户的 CRM(客户关系管理)系统等。因此，它向企业公开了大量关于客户痛点、接触点、价值和趋势的信息，以便更好地为客户服务。
此外，大数据有助于公司了解客户的想法和感受，从而为他们提供更个性化的产品和服务。提供个性化的体验可以提高客户满意度，增进关系，最重要的是，建立忠诚度。
大数据的另一个竞争优势是提高业务灵活性。大数据分析可以帮助公司在市场中变得更具颠覆性和灵活性。分析与客户相关的庞大数据集使公司能够先于竞争对手获得洞察力，并更高效和有效地解决客户的痛点。
最重要的是，拥有庞大的数据集可以让公司改善沟通、产品和服务，并重新评估风险。此外，大数据有助于公司改善其业务战术和战略，这对于调整其业务努力以支持行业中频繁而快速的变化非常有帮助。
根据 AtScale 的调查，缺乏大数据专家和数据科学家是过去三年该领域最大的挑战。目前，许多 IT 专业人员不知道如何进行大型数据分析，因为这需要不同的技能组合。因此，寻找同时也是大数据专家的数据科学家是一项挑战。
大数据专家和数据科学家是数据科学领域的两个高薪职业。因此，雇佣大型数据分析师对公司来说可能非常昂贵，尤其是对初创公司。一些公司不得不等待很长时间才能雇佣到所需的员工来继续他们庞大的数据分析任务。
大多数时候，公司收集敏感信息用于大数据分析。这些数据需要保护，由于缺乏适当的维护，安全风险可能会成为缺点。
此外，访问庞大的数据集可能会引起黑客不必要的关注，你的企业可能会成为潜在网络攻击的目标。如您所知，数据泄露已成为当今许多公司面临的最大威胁。
大数据的另一个风险是，除非您采取所有必要的预防措施，否则重要信息可能会泄露给竞争对手。
需要遵守政府法规也是大数据的一个缺点。如果大数据包含个人或机密信息，公司应确保遵循政府要求和行业标准来存储、处理、维护和处理这些数据。
因此，随着大数据量的增加，数据治理任务、传输和存储将变得更加难以管理。
如今，大数据分析对任何公司都至关重要。然而，每个企业都应该弄清楚大数据分析的利与弊，特别是在他们自己的情况下。如果他们认为优势更大，他们也需要找到克服劣势的方法。
此外，如果你的公司需要雇用大数据分析师来发展业务和改善营销工作，请确保你或你的员工知道如何恰当地使用大数据。大数据分析对许多公司来说已经变得具有挑战性，因为它仍然是一项新技术。然而，随着未来大数据技术领域的发展和演变，这些问题中的大多数都将得到解决。