传统分析与大数据分析的对比

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1、传统数据仓库分析大数据分析传统分析对已知的数据范围中好理解的数据进行分析。大多数数据仓库都有一个精致的提取、转换和加载(ETL)的流程和数据库限制，这意味着加载进数据仓库的数据是容易理解的，洗清过的，并符合业务的元数据。大数据最大的优点是针对传统手段捕捉到的数据之外的非结构化数据。这意味着不能保证输入的数据是完整的，清洗过的和没有任何的错误。这使它更有挑战性，但同时它捉供了在数据屮获得更多的洞察力的范围。传统分析是建立在关系数据模型之上的，主题Z间的关系在系统内就已经被创立，而分析也在此基础上进行。在典型的卅界

2、里，很难在所有的信息间以一种正式的方式建立关系，因此非结构化以图片、视频、移动产生的信息、无线射频识别(RFID)等的形式存在，被考虑进大数据分析。绝大多数的大数据分析数据库基丁•纵列数据库Z外。传统分析是定向的批处理，而且我们在获得所需的洞察力Z前需要每晚等待提取、转换大数据分析是利用对数据有意义的软件的支持针对于数据的实时分析。和加载(ETL)以及转换工作的完成。在一个传统的分析系统中，平行是通过昂贵的硬件，如大规模并行处理(MPP)系统和/或对称多处理(SMP)系统來实现的。当在市场上有大数据分析的应用系

3、统时，它同样可以通过通用的硬件和新-•代的分析软件，像Hadoop或Jt他分析数据库来实现。主要的IT公司对分析软件和应用系统供应商的购买已经成为一种H常现象。我们已经看到“大数据分析”这个词汇被使用在许多企业的解决方案中。“人数据”是用來表示人量的没冇按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。数据存储量相对于当前企业TB(TERABYTES)字节的存储限制，定义在PB(PETABYTES)字节，EXA字节以及更高的容量顺序。通常它被认为是非结构化数据，并不适合企业已经

4、习惯使用的关系型数据库Z下数据的牛成使用的是数据输入非传统的手段，像无线射频识别(RFID),传感器网络等。数据对时间皱感，且由数据的收集与相关的时区组成。在过去，专业术语“分析”应用于商业智能(BI)世界来提供工具和智能，通过对各种各样可能的信息视角的快速的、一致的、交互式访问获得洞察力。与分析的概念非常接近，数据挖掘已经应用丁企业以保持关键监测和海量信息的分析。最大的挑战就是如何通过大量的数据挖掘岀所冇的隐藏信息。传统数据仓库(DW)分析相对于大数据分析企业数据的分析朝着在•段时间内在那种内容小的信息的有意

5、义的洞察，是大数据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。下表总结了」些它们之间的差别。人数据分析用例基于用例，企业可以理解大数据分析的价值和在大数据分析的帮助下如何解决传统的问题。以下是一些用法。客户满意度和保证分析：也许这是基于产品的企业所担心的最人的一个领域。在当今时代，没有一个清晰的方式來衡量产品的问题和与客户满意度相关的问题,除非他们以一个正式的方式出现在一个电子表格屮。信息质量方而，它是通过各种外部渠道收集的，I佃且大多数时候的数据没冇清洗因为数据是非结构化数据，无法关联相关的问题，所以长期的解决方案

6、提供给客户分类和分组的问题陈述都缺失了，导致企业不能对问题进行分组从上面的讨论屮，对客户满意度和保证分析使用大数据分析将帮助企业在急需的客户注意力设置中获得洞察力，并冇效地解决他们的问题以及在他们的新产品线上避免这些问题。竞争对手的市场渗透率分析：在今天高度竞争的经济环境下，我们需要通过一种实时分析对竞争者强大的区域和他们的痛点进行衡量。这种信息是可适用于各种各样的网站、社交媒体网站和具他公共领域。对这种数据的人数据分析可以向企业提供关于他们产品线的优势、劣势、机遇、威胁等非常需要的信息。I欠疗保健/流行病的研

7、究和控制：流行病和像流感这样的季节性疾病在人群中以一定的模式开始，如果没有及早发现和控制，它们就会传播到更大的区域。这对发展中以及发达的国家都是「个最人的挑战。当前绝人部分时间的问题是人们之间的症状各异，而且不同的医护人员治疗他们的方法也不同。人群中也没有一种常见的症状分类。在这种典型的卄•结构化数据上采用大数据分析将冇助丁•地方ZF有效地应对疫情的情况。产品功能和用法分析：人多数产品企业，尤其是消费品，不断在他们的产品线上增加许多功能，但有可能一些功能不会真止地被顾客所使用，而有些功能则更多地被使用，对这种通

8、过各种移动设备和其它基于无线射频识别（RFID）输入捕捉到的数据的有效分析，可以为产品企业提供有价值的洞察力。未来方向的分析：研究小组分析在各种业务屮的趋势，而这种信息通过行业特定门户网站甚至常见的尊客口J以获得。对这种未來数据的不断分析将冇助于企业期待未来，并将这些期待带入他们的生产线。总纟吉矣数据分析为企业和ZF分析非结构化的数据提供了新的途径，这些非结构化数据到B前为止在典型的企