论数据分析及数据分析工具的重要性

大数据分析是信息技术领域的一场革命，这毋庸置疑。公司对数据分析的使用每年都在增加，公司的主要关注点是客户。因此，数据分析在B2C应用中战线的效果更加显著，根据环境的性质将分析划为不同的类型，包括数据分析视角、商业视角、可实施性视角及市场观点等等。 而数据分析会涉及使用先进的技术和工具来分析从不同大小及不同来源获得的数据。大数据具有多样性、体积和速度高等特点，数据集来自各种在线网络、网页、音频和视频设备、社交媒体、日志等许多其他来源。 在大数据分析中还会涉及到使用机器学习、数据挖掘、自然语言处理和统计等分析技术。数据被提取、准备和混合以提供分析。如今，大型跨国公司均在以不同的方式广泛使用数据分析技术。 一些特殊的分析工具使用这些技术来分析数据源以获得新的见解。这些数据通常是在大规模下产生的实时数据，而这些数据是非结构化的，工具可以帮助捕获这些数据并将其存储起来进行分析，因此大数据和商业分析工具是相对比较先进的。 这些工具大体上可以分为两类：存储和分析大数据分析工具。这些数据分析工具包括Apache Hadoop、Hive、Storm、Cassandra、亿信BI等等

由于现如今企业中不断地在使用大数据，数据分析工具和技术的需求也不断上升。企业可以找到新的机会并获得新的见解，从而有效地开展业务。这些工具有助于提供有价值的信息，以便做出更好的业务决策，助力公司提高利润