什么是大数据分析,它如何影响商业和政治决策?

1、大数据分析是指利用计算机技术和算法对大量、复杂、多样的数据进行挖掘和分析，以发现隐藏在数据背后的规律、趋势和价值信息。这些数据可以来自于各种渠道，如传感器、社交媒体、移动设备、公共数据库等等，包括结构化和非结构化的数据。大数据分析对商业和政治决策的影响越来越大。

2、大数据分析公司和企业通常可以获得更多项商业利益，包括更有效的营销活动，发现新的收入机会，改善的客户服务，更高效的运营以及竞争优势等等。公司实施大数据分析是因为他们希望做出更明智的业务决策。

3、大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）。

4、数据影响重要商业决策的三种途径 根据大数据做出的决策可以在各个层面上对企业带来极大的影响。每个公司都有自己的需求，但是几乎每个公司都能利用大数据，就声誉、收入渠道和生产力方面充分考虑后做出决定。声誉 2014年声誉研究会的年度声誉领袖研究显示：公司最关注的是如何量化衡量他们声誉的方式。

5、通过大数据的应用和分析，既提高了各类工作的效率，又减轻了人工负担。在商业、经济领域中，人们更多的是靠对数据进行分析，进而确定一个准确的决策，而不在是凭借往常的经验和直觉进行决策。

6、大数据的“价值密度高”意味着在这海量的数据中，蕴含着有价值的信息和见解。有效地从大数据中提取出有价值的信息，进行深度分析和挖掘，可以帮助组织做出更明智的决策，发现潜在的商机，提高业务竞争力。大数据的应用 在商业领域，大数据应用于市场营销、销售预测、客户关系管理等方面。

大数据时代:五大商业分析技术趋势

在采访中，首席信息官们总结出了5大影响他们进行分析的IT趋势。它们分别为：大数据的增长、快速处理技术、IT商品的成本下降、移动设备的普及和社交媒体的增长。 大数据 大数据指非常庞大的数据集，尤其是那些没有被整齐的组织起来无法适应传统数据仓库的数据集。

第八个趋势是描述了创新型企业利用数字化手段。第九个趋势是互联网金融。第十个趋势是表明了LBS为基础的O2O模式，为众多企业商业模式的最佳模式。”此外，朱晓明院长还提醒说，在大众创新的时代要谨防四种陷阱：一是过早采用新技术、二是过快放弃新技术、三是过晚地采用新技术、四是拖延太久采用新技术。

） 大创新来到数据频谱的前端。沃尔玛正在考虑使用crowd sourcing（众包）来设置产品价格和选择产品说明配图。沃尔玛实验室高级工程总监Digvijay Lamba表示，在决策过程的前端使用技术如crowd sourcing，完成大数据的频谱。现有的大数据系统擅长于分析巨大的数据池，但只有在数据进入该系统的时候。

商业智能的数据分析处理功能体现在哪几方面?

明确需求是数据分析的第一个步骤，一般刚入门的分析是以被动分析为主，也就是他人发现问题，你来进行数据分析，所以要清晰的勾绘需求内容，让输出结果与需求的契合度更高。② 确定思路 分析思路可谓是分析的“灵魂”所在，它是将分析工作进行细化，分析思路清晰、有逻辑，可避免一个问题反复分析的情况。

MIS是管理信息系统，主要是用来支持企业业务的，MIS一般是生产数据，将其存储起来，而不是分析或处理数据。虽然MIS也会有报表功能，但大多都是一些非常基本的，数据处理很少的明细表。

提升数据展示效率，深入分析问题，商业智能BI软件能够将数据实时快速地转换成清晰明了的可视化报告，使决策者能够迅速准确地作出决策，给企业注入新的革命性的管理思想。预测挖掘，长远分析问题 BI商务智能软件的预测功能使企业看问题更长远，决策更具前瞻性。

D系统可实现从简单的标准报表浏览到高级的数据分析，满足组织内部人员的需求。D系统涵盖了常规意义上商业智能（BI）系统的功能，主要构架包括以下几个方面。 D系统可读取多种格式（如Excel、Access、以Tab分割的txt和固定长的txt等）的文件，同时可读取关系型数据库 （对应ODBC）中的数据。

商业大数据分析有什么价值?

1、商业分析最大作用之二，用数据替代感觉。所有的商业判断都离不开标准。可很多时候，企业里的标准是随意、随性、随缘来定的，甚至办事没有标准，大家凭感觉做。用未经分析检验的标准指导商业经营，往往是灾难的起源。

2、由于企业数据海量的特点和多元化的结构形式，需要商业分析工具具有海量的数据探索和分析能力，能够实时有效的与已有数据结合，产生精确的行动方向。培养数据分析人才 企业的数据分析，商业智能系统的部署是关键，但业务人员数据分析水平也同样重要。

3、第帮助企业寻找更多的市场机会 基于用户分析的基础上，企业可以获得更好的产品和营销的创意和概念，怎么去搜集到更多的用户信息，挖掘可能有的市场机会，这是大数据帮助企业实现的最好方法。

4、大数据可以提供给我们深入的数据分析能力。通过数据挖掘、机器学习等技术，我们可以从大数据中提取出有用的信息和知识，并进行分析和归纳。比如，在分析一个公司的销售数据时，我们可以利用这些数据来分析销售趋势、客户偏好等，从而帮助公司更好地制定销售策略。