大数据分析 ：利用向外扩展技术深入挖掘商业价值

这种模式的差异之处在于，现在结构化与非结构化两类数据都能进行可视化处理。此外，新型与经过扩展的分析机制也能够借助这类可用性数据的交付而成为现实，例如：

• 报告或者描述性分析

• 建模或者预测性分析

• 集群化

• 关联性分组

在大数据分析领域，最重要的一点在于新型思维方式正在不断兴起。如今数据已经可以由任何有意对其加以审视的人进行探索。我们的视野已经不再局限于有限的自有业务数据范畴，惟一束缚我们实现数据整理及编辑的因素就只有想象力这一项。除此之外，我们的分析模式，例如预测性模式，在数据完整性的不断提升之下足以提供更为理想的处理结果。

大数据可视化与分析用例

对于大数据的高度关注可以说贯穿于整个垂直业界当中，但专业知识与投资额度却呈现出广泛而且差异化显著的分散态势（详见图四）。教育、医疗以及交通行业在2012年成为最为积极的大数据技术受众。

到如今的2014年，我们的关注重点开始转向将数据交付给在业务流程中扮演操作角色的工作人员，或者利用数据在分析机制与应用程序或业务流程之间建立起直接关联。这意味着在正确的时间将正确的数据交给正确的使用者。对于大数据分析系统的构建者——通常采用我们之前所提到的各类技术方案——这意味着大家需要从原本企业领导者所关注的商务智能角度转向实际操作人员更为关注的功能性层面。

数据维度

商务智能工具利用大量分析模型与结构对大数据加以分析。在这种情况下，数据将被载入至一套多维临时性模型当中，并在这里以多种方式进行可视化处理。

您所在的企业是否已经在相关技术方案领域进行投资，旨在通过特殊设计

解决大数据层面的实际挑战？

根据Gartner公司的调查，几乎所有垂直行业都开始在大数据分析领域进行投资，其中教育、交通与医疗行业投入态度最为积极。

（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

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