大数据应用与大数据分析案例

       随着互联网的不断发展，大数据技术已广泛应用于各种渠道，今天我们将通过案例分析了解大数据分析和大数据应用的实际操作。

       大数据分析过去几个月出现的一股趋势是,越来越关注利用人工智能(形式和风格各异)来帮助分析大规模的数据,从而获得预测性的洞察。

       事实上，最近复兴的 AI 在很大程度上是大数据的产物。深度学习(近期受到关注的 AI 领域)背后的算法基本上是几十年前诞生的，但它的巨大潜力直到足够便宜和快速地应用于大规模数据。AI 与大数据的关系如此密切，以至于业内专家现在认为 AI 已经烦恼了 爱上大数据。

       反过来，AI 现在也在帮助大数据实现后者的承诺。AI/ 机器学习越来越受到重视，这也符合大数据下一步的发展趋势：我现在拥有所有的数据，但我能从中获得什么样的洞察力？当然，数据科学家可以解决这个问题。从一开始，他们的角色就是实现机器学习，否则他们必须想出模型来发现数据的意义。然而，机器智能正在逐渐发挥辅助数据科学家的作用——新兴产品可以提取数学公式（如 Context Relevant)或者自动建立和推荐可能返回良好结果的数据科学模型(如 DataRobot)。一批新的 AI 公司提供的产品可以自动识别图像等复杂实体(如 Clarifai、Dextro),或者提供强大的预测性分析(如 HyperScience)。

       同时，随着基于无监督学习的产品的传播和改进，看看它们与数据科学家之间的关系如何发展将非常有趣——这两者将来是敌人还是朋友？AI 当然不会很快取代数据科学家的地位，但预计数据科学家通常会做越来越简单的自动化工作，这可以大大提高生产力。

       不管怎样，AI/ 机器学习绝不是大数据分析值得关注的趋势。大数据 BI 平台的普遍成熟及其日益增强的实时能力也是一个令人兴奋的趋势(如 SiSense、Arcadia Data 等)。

       大数据应用:真正加速

       大数据应用层正在迅速构建，以解决一些核心基础设施的挑战。

       在企业内部，有各种各样的工具来帮助跨多个核心功能的企业用户。例如，销售和营销的大数据应用程序帮助找出哪些客户可能购买、续订或丢失，并通过处理大规模的内部和外部数据变得越来越实时。客户服务应用程序帮助个性化服务。人力应用程序帮助找出如何吸引和保留好员工。