大数据处理与智能分析的强大后盾——智能决策的未来展望
一、引言
随着信息技术的飞速发展，大数据处理与智能分析已经成为现代企业决策的关键环节。
作为一个蓬勃发展的领域，大数据与智能决策为我们提供了一个充满无限可能的视野。
在这个信息时代，庞大的数据量以及数据处理能力的提升，使得我们能够洞察市场趋势，预测未来风险，优化资源配置，从而实现智能决策。
本文将探讨大数据处理与智能分析背后的技术原理、应用场景以及面临的挑战，展望智能决策的未来趋势。
二、大数据处理与智能分析的技术原理
大数据处理与智能分析的核心在于数据处理技术的突破。
大数据技术主要包括数据采集、存储、管理、分析和挖掘等环节。
其中，数据采集是第一步，通过各种传感器、社交媒体、物联网等途径收集海量数据。
数据存储则要求具备高效、安全、可靠的数据仓库，以便对数据进行管理。
在数据分析和挖掘阶段，借助机器学习、深度学习、自然语言处理等人工智能技术，从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。
三、大数据处理与智能分析的应用场景
1. 金融行业：通过大数据分析，金融机构能够实时监控市场变化，预测市场趋势，进行风险管理。同时，智能分析有助于发现潜在的客户群体，提高客户服务质量，推动金融创新。
2. 零售行业：大数据处理与智能分析帮助零售商精准把握消费者需求，进行商品库存优化、供应链管理和市场营销策略调整。
3. 医疗健康：在医疗领域，大数据处理与智能分析有助于实现病历管理、疾病预测、药物研发等方面的突破。通过数据分析，医疗机构能够提供更个性化的医疗服务，提高患者满意度。
4. 制造业：制造业企业通过大数据分析，可以优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。同时，智能分析有助于实现设备的预防性维护，减少故障率。
四、大数据处理与智能分析面临的挑战
尽管大数据处理与智能分析具有巨大的潜力，但在实际应用中仍面临诸多挑战。
1. 数据质量：大数据的多样性和复杂性给数据处理带来挑战。数据清洗和整合成为提高数据质量的关键环节。
2. 数据安全：随着数据的价值不断提升，数据安全成为亟待解决的问题。企业需要加强数据保护，防止数据泄露和滥用。
3. 技术更新：大数据处理与智能分析技术不断演进，企业需要不断更新技术栈，以适应新的需求。
4. 人才培养：大数据领域对人才的需求旺盛，培养具备跨学科知识的人才成为企业面临的重要任务。
五、智能决策的未来趋势
随着大数据处理与智能分析技术的不断进步，智能决策将成为未来的主流决策方式。未来的智能决策系统将具备以下特点：
1. 实时性：智能决策系统将能够实时处理海量数据，提供实时的决策支持。
2. 自动化：通过机器学习等技术，智能决策系统将能够实现自动化分析，减少人工干预。
3. 个性化：智能决策系统将能够根据个体的需求和特点，提供个性化的解决方案。
4. 协同性：未来的智能决策系统将强调跨部门、跨企业的协同合作，实现资源的优化配置。
六、结论
大数据处理与智能分析是智能决策的强大后盾。
随着技术的不断进步，智能决策将在各个领域发挥越来越重要的作用。
面对挑战，企业应加强技术更新，提高数据质量，加强人才培养，以实现智能决策的转型。
展望未来，实时性、自动化、个性化和协同性将成为智能决策系统的重要特点。
如何让大数据为决策可用
对已收集到的大数据进行分析许多公司都收集了大量的数据，他们感觉这些数据存在着商业价值，但并不知道怎样从这些弄出来的值大的数据。
不同行业的数据集有所不同，比如，如果你处于网络营销行业，你可能会有大量Web站点的日志数据集，这可以把数据按会话进行划分，进行分析以了解网站访客的行为并提升网站的访问体验。
同样，来自制造业的质量保证数据将有助于公司生产出更可靠的产品和选择更好的供应商，而通过rfid数据可以帮助你更深入地供应链中产品的运动轨迹。
重点分析对你的行业有价值的大数据大数据的类型和内容因行业而异，每一类数据对于每个行业的价值是不一样的。
比如电信行业的呼叫详细记录（cdr），零售业、制造业或其他以产品为中心的行业的rfid数据，以及制造业（特别是汽车和消费电子）中机器人的传感器数据等等，这些都是各个行业中非常重要的数据。
理解非结构化的大数据非结构化的信息主要指的是是使用文字表达的人类语言，这与大多数关系型数据有着很大的不同，你需要使用一些新的工具来进行自然语言处理、搜索和文本分析。
把基于文本内容的业务流程进行可视化展示，比如，保险索赔过程，医疗病历记录，各个行业的呼叫中心和帮助台应用程序，以及以客户为导向的企业情感分析等内容均可以在进行处理后以可视化的形式表现出来。
使用社交媒体数据来扩展现有的客户分析客户的各种行为比如评论品牌、评价产品、参与营销活动或表示他们的喜好等等，会在客户中相互影响。
社交大数据可以来自社交媒体网站，以及自有的客户能够表达意见及事实的渠道。
我们可以使用预测性分析发现规律和预测产品或服务的问题。
我们也可以利用这些数据来评估市场知名度、品牌美誉度、用户情绪变动和新的客户群。
把客户的意见整合到大数据中通过运用大数据（与原有的企业资源集成），我们可以对客户或其他商业实体（产品，供应商，合作伙伴）实现360度全景分析，分析的维度属性从几百个扩展到几千个。
新增的粒状细节带来更准确的客户群细分，直销策略和客户分析。
整合大数据以改善原有的分析应用对于原有的分析应用，大数据可以扩大和扩展其数据样本。
尤其在依赖于大样本的分析技术的情况下，比如统计或数据挖掘；而在欺诈检测、风险管理或精确计算的情况下同样也得用上大样本的数据。
如何进行大数据分析及处理？
1. 可视化分析。
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2.数据挖掘算法。
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。
另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析。
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎。
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。
语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据未来几年的发展怎么样
与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓宽的基础设备，是产生大数据的平台之一。
自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系更为密切。
除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一起助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。
随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
数据管理成为核心竞争力
数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。
当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。
数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。
数据质量是BI(商业智能)成功的关键
采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。
其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。
想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。
