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现如今，大数据越来越火热，在大数据火热的同时，也诞生了很多关于大数据的热词。
需要告诉大家的是，大数据中的热词都是从以前的基础技术经过发展形成的，虽然内容不是新颖的，但是只有掌握了这些知识我们能够更好的应对大数据处理的工作，下面我们就给大家介绍一下大数据中的算法和深度学习。
1.深度学习当我们看到深度学习这个词的时候，我们可能想到的就是进一步的学习，其实并不是这样的，深度学习的概念源于人工神经网络的研究。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
由此可见，在很多领域汇总都离不开深度学习。
含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。
深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
而深度学习的来源就是由Hinton等人提出。
基于深信度网提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。
此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
2.算法算法这个词不算是新鲜词汇了，但是算法依旧是十分重要的技术，那么什么是算法呢？算法是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。
也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。
一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
而算法的使用或者设计都能够考验一个工程师的技术高低。
如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。
不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。
在这篇文章中我们给大家介绍了大数据分析中算法以及深度学习的相关知识。
其实在大数据或者人工智能中，算法和深度学习都是十分重要的知识，因此我们在进行大数据学习的时候一定要好好学习这方面的内容，最后希望这篇文章能够帮助大家更好地了解大数据。
剖析大数据的深度学习算法随着数码化和互联网时代的到来，大数据已经成为了当今社会的重要组成部分。
随着互联网的快速发展，我们所产生的数据量也在急速增长。
而为了将这些大数据转化为有用的信息，深度学习算法便应运而生。
本文将从理论到实践对大数据的深度学习算法进行剖析。
一、深度学习算法简介深度学习是一种基于神经网络模型的机器学习算法。
它的核心就是通过一层一层的神经元，实现对数据的自动抽象和分类。
深度学习利用多个神经网络层来进行分类、标记、预测和识别等任务，其特点在于可以直接利用原始数据进行学习，而无需进行特征工程。
深度学习算法通常包括以下几个步骤：1.定义神经网络模型：确定输入和输出的层数和神经元个数等。
2.准备数据：对数据进行处理和清洗，去除噪音和异常值。
3.训练模型：使用训练数据，利用反向传播算法来调整网络权重，使得误差最小化。
4.验证模型：使用验证集来检测模型的正确性和泛化能力。
5.测试模型：使用测试集来评估模型的性能和准确率。
二、深度学习算法在大数据中的应用1.自然语言处理领域：深度学习算法在自然语言处理中的应用主要包括语音识别、文本分类、机器翻译和情感分析等。
其中最为知名的是谷歌公司的"Transformer"模型，它是一种基于注意力机制的深度学习算法，可以在文本处理中达到最新的研究水平。
2.图像处理领域：深度学习算法在图像处理领域应用广泛，包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别和图像生成等。
其中比较知名的算法有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。
3.智能推荐领域：深度学习算法可以将用户行为数据转化为有用的信息，精准地为用户提供个性化的推荐服务。
一些知名的应用比如京东数加、阿里行为识别等，都是典型的深度学习算法在智能推荐领域的应用案例。
4.金融领域：深度学习算法在金融领域有着广泛的应用，比如风险评估、欺诈检测、信贷分析、股票预测和投资决策等。
深度学习算法在大数据分析中的优势与应用案例分析随着信息技术的不断发展和互联网的普及，大数据时代已经到来。
大数据的产生和积累以及数据分析的需求日益增长，对于传统的数据处理方法提出了更高的要求。
在这个背景下，深度学习算法作为一种强大的数据分析工具，展现出了其在大数据分析中的优势和应用潜力。
一、深度学习算法的优势深度学习算法是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其最大的优势在于可以自动学习和提取数据的特征。
与传统的机器学习算法相比，深度学习算法可以通过多层次的神经网络结构，从数据中学习到更高层次的抽象特征，从而更好地理解和解释数据。
其次，深度学习算法具有强大的模式识别和分类能力。
深度学习算法通过大量的训练数据，可以自动学习到数据的潜在模式和规律，并能够对新的数据进行准确的分类和预测。
这使得深度学习算法在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很好的效果。
此外，深度学习算法具有良好的扩展性和适应性。
深度学习算法可以通过增加网络层数和神经元数量来提高模型的复杂度和表达能力，从而适应不同类型和规模的数据分析任务。
同时，深度学习算法还可以通过调整网络结构和参数来优化模型的性能，使其更好地适应不同的数据特征和分析需求。
二、深度学习算法在大数据分析中的应用案例分析1. 图像识别深度学习算法在图像识别领域取得了巨大的突破。
通过训练大量的图像数据，深度学习算法可以自动学习到图像的特征和模式，并能够对不同的物体进行准确的识别和分类。
例如，谷歌公司的深度学习算法在ImageNet图像识别竞赛中多次获得冠军，证明了其在图像识别中的优势和应用潜力。
2. 自然语言处理深度学习算法在自然语言处理领域也有着广泛的应用。
通过训练大规模的文本数据，深度学习算法可以自动学习到文本的语义和语法规律，并能够实现自动翻译、情感分析、文本生成等任务。
例如，谷歌的神经机器翻译系统利用深度学习算法，实现了更准确和流畅的翻译效果。
3. 金融风险预测深度学习算法在金融领域的应用也越来越广泛。
利用深度学习分析和处理大数据在当今信息化社会中，大数据已成为企业决策和科学研究的重要资源。
由于数据量庞大、结构复杂，传统的数据处理方法已经无法满足对大数据的有效利用。
深度学习作为一种基于神经网络的机器学习方法，能够通过自动学习和提取数据的特征，为大数据的分析和处理提供了新的解决方案。
一、深度学习在大数据分析中的应用深度学习通过构建多层神经网络模型，可以学习输入数据的高层次抽象特征，实现对数据的智能分析和预测。
在大数据分析中，深度学习可以应用于以下几个方面：1. 数据挖掘和预测：通过深度学习算法对大数据进行挖掘和预测，可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
例如，在金融领域，深度学习可以用于股市预测、风险评估等方面，提供决策支持。
2. 图像和语音识别：深度学习在图像和语音识别方面具有重要的应用价值。
通过训练深度神经网络，可以实现对图像和语音的自动识别和分析。
例如，深度学习在人脸识别、语音助手等领域取得了显著的成果。
3. 自然语言处理：深度学习可以帮助机器理解和处理自然语言。
通过建立深度神经网络模型，可以实现对文本的语义分析、情感识别等任务。
例如，在搜索引擎中，深度学习可以提高搜索结果的相关性和精准度。
二、深度学习处理大数据的技术挑战然而，深度学习在处理大数据时也面临着一些挑战。
以下是几个主要的技术挑战：1. 计算和存储需求：深度学习的模型通常需要大量的计算和存储资源。
对于大规模的数据集，需要更多的计算资源和存储空间来训练和存储深度学习模型。
2. 数据质量和标注：深度学习的性能很大程度上依赖于数据质量和标注的准确性。
然而，大数据通常存在数据噪声、数据不完整和数据标注困难等问题，这对深度学习的应用带来了挑战。
3. 模型复杂性和泛化能力：深度学习模型可以拟合各种复杂的数据分布，但也容易产生过拟合现象。
在处理大数据时，如何设计和训练具有良好泛化能力的深度学习模型是一个重要的问题。
三、优化深度学习在大数据处理中的性能为了克服深度学习在大数据处理中的技术挑战，有以下几个方向可以考虑：1. 并行计算和分布式存储：利用并行计算和分布式存储技术，可以提高深度学习的计算效率和存储能力。
深度学习在大数据分析中的应用深度学习是一种通过多层次的神经网络来提高机器学习能力的技术，目前已经成为了人工智能领域的热门研究方向。
在大数据分析中，深度学习也展现出了强大的应用能力。
一、深度学习的优势在大数据分析的过程中，深度学习具有很多优势。
首先，深度学习能够对声音、图像和文本等不同类型的数据进行分析和处理，这为大数据的处理提供了更多的选择。
其次，深度学习能够在超大规模数据集上进行训练，可以发现隐藏在数据背后的更深层次的规律。
此外，深度学习模型还可以进行自我优化和自我学习，即使在数据受到干扰或者失真的情况下，也能保持较高的准确度。
二、深度学习在大数据分析中的应用1. 图像识别深度学习在图像识别方面的应用是非常广泛的。
人类大脑的处理方式与图像识别有很大的关系，深度学习依靠多层次的神经网络来建模和模拟人类大脑的处理方式，从而实现了对图像的理解和识别。
深度学习在医学影像、无人驾驶和安防等方面的应用均颇具商业价值。
2. 自然语言处理深度学习还可以用来进行自然语言处理，如语音识别、语义分析、机器翻译等。
在机器翻译方面，深度学习模型可以从大量的语料库中学习语言的规律，并且实现更加准确、自然的翻译，极大地提升了机器翻译的效果和速度。
3. 预测模型在传统的数据预测和分析中，通常需要依靠人工的主观判断来建立各种模型。
而在深度学习的框架下，模型的建立和优化全靠数据，模型可以自主地找到最优解，更加准确地预测实体的各种数值和状态。
三、深度学习在大数据分析中的问题与挑战虽然深度学习在大数据分析方面有着很多优点，但是也面临许多问题和挑战。
首先，深度学习算法的需要大量计算资源，且需要较高的精度和准确度，使得预测过程比传统方法更为复杂。
其次，深度学习在数据规模较小时的效果有限，涉及到过拟合、欠拟合等要素。
最后，由于深度学习的算法需要复杂的网络结构，残差网络和动态网络等技术的不断涌现也对人力、计算资源和应用的要求提升了很高的门槛。
基于深度学习的大数据模型构建与优化研究随着大数据时代的到来，深度学习在各个领域中得到了广泛的应用。
大数据模型的构建和优化成为了提高数据处理和决策效能的关键。
本文将探讨基于深度学习的大数据模型构建与优化方法。
一、引言深度学习作为一种机器学习的子领域，通过模拟人类神经网络的结构和机制，让计算机学会自动进行数据特征的提取和模式的识别。
在大数据时代，深度学习在图像处理、自然语言处理、智能推荐等领域取得了显著的成果。
本研究旨在利用深度学习技术构建和优化大数据模型，实现更准确和高效的数据处理与决策。
二、深度学习的基本原理深度学习的核心是神经网络模型，其基本原理是通过构建多层的神经网络，使得网络能够从原始数据中进行特征的提取和表示。
深度学习利用梯度下降法和反向传播算法进行模型的训练和优化，通过不断调整网络参数，提高模型的表达能力和泛化能力。
三、大数据模型的构建1. 数据预处理大数据往往包含大量的噪声和冗余信息，因此在构建大数据模型之前，需要进行数据清洗、特征选择和特征提取等预处理操作。
深度学习中常用的数据预处理方法包括标准化、归一化、缺失值处理等。
在基于深度学习的大数据模型构建过程中，需要选择适合问题的模型结构。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)等。
根据问题的特点和数据的结构，选择合适的模型结构能够提高模型的表达能力和性能。
3. 模型训练在模型构建过程中，需要使用标注好的数据集对模型进行训练。
深度学习中常用的模型训练方法包括批量梯度下降法(BGD)、随机梯度下降法(SGD)、自适应学习率方法(Adam)等。
通过迭代优化模型参数，使得模型不断逼近真实数据分布，提高模型的准确性和泛化能力。
四、大数据模型的优化1. 参数调优深度学习模型中通常存在大量的超参数，如学习率、批量大小、网络层数等。
合理地调节这些超参数能够有效地提高模型的泛化能力和训练速度。
常用的超参数调优方法有网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。
论述大数据和深度学习的关系
大数据和深度学习是当今最热门的话题，它们之间有着千丝万缕的联系。
首先，大数据技术创造了可利用性更高的数据，它们都是典型的海量数据，它们变得
更加可供使用。
大数据让我们能够进行复杂的故事和分析，提供了有价值且有挑战性的获
取信息的环境。
而深度学习也是值得关注的技术。
使用机器学习算法来分析和挖掘大数据集中的信息，为人工智能提供有力的支持。
深度学习可以建立精准的计算模型，基于大数据信息输出有
价值的结果，有利于企业客户进行相关活动。
比如在自动驾驶技术上，它需要从终端传感器、摄像头等信息源中获取大量数据，用
多层的神经网络模型进行分析来识别路况，而深度学习提供了设计这种多层模型的有效方法。
另外，使用大数据和深度学习的过程中，还需要实时的计算资源来支持。
数据处理需
要依靠分布式存储和计算框架，比如hadoop和Spark等，深度学习也需要扩展至大型、
分布式环境，有更多的计算资源来支持挖掘有价值的数据。
总结来说，大数据和深度学习是当今最具创新性的技术，它们之间的关系分不开的，
深度学习技术可以分析和挖掘大数据集中的信息，而大数据则通过实时的计算资源来支持
深度学习技术的应用，从而形成一个相互补充有助于业务发展的系统。
基于深度学习的大数据分析与应用研究摘要：随着大数据时代的到来，深度学习在各行各业都得到了广泛的应用和研究。
本文将讨论基于深度学习的大数据分析和应用的相关研究领域、方法与技术，并通过实际案例介绍深度学习在大数据分析和应用中的应用效果与优势。
一、介绍大数据分析是对大规模数据集进行分析和挖掘，从中获得有价值的信息和知识，以支持决策制定和业务发展。
而深度学习作为机器学习的一个分支，通过建立多层的神经网络模型，可以自动抽取和学习数据中的关键特征，具备了在大数据分析和应用中具有重要意义的潜力。
二、研究领域1. 图像识别与处理深度学习在图像领域有突出的应用研究。
通过利用深度卷积神经网络模型，可以实现对图像的自动识别、分类和检测等任务。
例如，在医疗领域，深度学习可以辅助医生进行疾病诊断，提高诊断水平和准确率。
2. 自然语言处理深度学习在自然语言处理领域也具有重要应用。
通过建立深度循环神经网络模型，可以实现对文本的情感分析、机器翻译和自动问答等任务。
例如，在金融领域，深度学习可以对大量的新闻和财经数据进行分析，帮助投资者做出更明智的投资决策。
3. 推荐系统深度学习可以通过对用户行为数据的挖掘和学习，构建个性化推荐系统。
通过分析用户的历史行为和偏好，深度学习可以给用户提供更精准的推荐结果。
例如，在电商领域，深度学习可以根据用户的浏览记录和购买记录，向用户推荐符合其兴趣爱好的商品。
三、方法与技术1. 深度神经网络深度学习的核心是建立深度神经网络模型。
深度神经网络可以通过多层的神经元来学习和提取数据中的高级特征，从而实现对大数据的分析和应用。
常见的深度神经网络包括卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等。
2. 优化算法深度学习中的优化算法对于模型的训练和收敛至关重要。
常用的优化算法包括梯度下降法、自适应学习率算法和正则化方法等。
这些优化算法可以帮助模型更准确地拟合训练数据，提高在大数据环境下的分析和应用效果。
3. GPU加速由于深度学习需要进行大量的矩阵运算和参数更新，在大数据环境下常常面临着计算速度的挑战。
深度学习技术在大数据分析中的应用方法深度学习技术是一种基于人工神经网络的机器学习方法，近年来在各个领域都得到了广泛的应用。
大数据分析作为数据科学领域的一个重要分支，通过对海量数据的收集、存储、处理和分析，可以揭示出隐藏在数据中的规律和洞见。
深度学习技术在大数据分析中的应用方法，为我们挖掘数据的潜力提供了新的思路和工具。
首先，深度学习技术在大数据分析中的应用方法之一是图像识别与分类。
随着社交媒体、物联网和智能设备的普及，人们产生的图像数据量呈爆炸性增长。
而深度学习技术中的卷积神经网络（CNN）可以从海量图像数据中学习特征，并用于图像识别与分类。
通过将图像数据输入到经过训练的深度学习网络中，网络可以自动提取图像中的重要特征，并将图像分类为不同的类别。
这种方法在人脸识别、图像搜索和自动驾驶等领域取得了显著的进展。
其次，深度学习技术在大数据分析中的应用方法之二是自然语言处理。
大数据中往往包含大量的文本数据，如社交媒体的评论、新闻文章和客户反馈等。
深度学习技术中的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）可以处理时序数据和语义信息，从而实现对文本的自然语言理解。
通过深度学习模型对文本数据进行建模和训练，可以实现文本的情感分析、文本分类、语言生成等应用。
这些技术在智能客服、智能推荐系统和舆情监测等领域有着广泛的应用。
此外，深度学习技术在大数据分析中的应用方法还包括时间序列预测和异常检测。
时间序列数据是指按照时间顺序采集的数据，如股票价格、气象数据和交通流量等。
深度学习技术中的循环神经网络和卷积神经网络可以对时间序列数据进行建模和预测。
通过对历史数据进行训练，网络可以学习到时间序列中的模式和趋势，从而实现对未来数据的预测。
此外，深度学习技术还可以用于异常检测，通过对正常数据进行建模，检测出与正常模式不符的异常数据。
最后，深度学习技术在大数据分析中的应用方法还包括推荐系统和网络安全。
推荐系统是指根据用户的历史行为和兴趣，给用户提供个性化的推荐信息。
基于大数据的深度学习算法研究近年来，互联网技术的快速发展为大数据的产生提供了条件。
大数据的涌现，迫使人们开始探索如何获取、存储、共享和分析这些数据。
成功地解读大数据将为人们带来巨大的经济价值和产品创新。
因此，大数据的应用在各个行业不断深入。
随着对大数据认识的不断剖析，传统的机器学习模型已经无法应对日益复杂的大数据环境。
由于深度学习可以有效解决大量数据场景下的预测问题，许多机构和企业纷纷投入到大数据深度学习相关的研究中。
深度学习算法指的是一种通过对原始数据进行多层次的非线性变换和抽象表示来实现对数据的分层集成学习的技术。
目标是利用最少的人工干预来完成复杂任务的自动化处理。
这种算法不仅能够有效提高模型的准确率，而且能够有效地发掘数据中的模式和特征。
目前深度学习已成功应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域，为相关行业带来了颠覆性的改变。
在大数据场景下，我们需要挖掘海量数据背后的特征信息与规律，以发现其中蕴含的价值。
而深度学习正是找出这些价值的有效工具之一。
通过对数据进行非线性变换后，深度学习可以轻松识别出特定的数据模式，从而有效地分类、预测和识别。
与传统机器学习相比，深度学习算法能够有效处理高维度的数据情况。
基于神经网络层数增加的特性，深度学习模型可以对数据进行多次抽象和提取，并构建出复杂的特征组合，从而得到更为准确的预测结果。
此外，深度学习模型可以通过多个网络的并行计算，对大量数据进行快速处理，大大增强了模型的计算性能和效率。
深度学习算法基于神经网络，其中模型的性能取决于网络架构和参数，而不是固定的规则集合。
因此，深度学习需要更多的技术支持来优化网络结构和参数选择。
目前，基于深度学习算法的研究还在不断发展中，许多领域都在探索利用深度学习技术进行数据处理和决策的可能性。
深度学习有着广泛应用场景。
例如，在计算机视觉领域，深度学习可以用于图像和视频的分类、识别、分割和跟踪。
在自然语言处理领域，深度学习可以用于语音的语言理解、语音识别和语音合成。
大数据+深度学习未来两年内将成为大部分企业的标配一、什么是大数据?数据已经被使用了十几年了，比如它们总是被用于各种分析，所以为什么说是「大数据」呢?主要是因为我们现在可用数据的数据量(Volume)、处理速度(Velocity)以及数据种类(Variety)。
数据并不新，只是比之前大得多。
二、什么使得数据更大?大部分传统数据是结构化的或整齐有序的数据集。
而后，全球进入了数字化，互联网也随之而来。
我们所做的大部分事都能转录成 1 和 0 组成的字符串，进行记录、存储、处理以及分析。
对大型企业机构而言，数据存储成本直线下降。
企业如今有了选择：要么把所有的数据存储到远程数据中心，要么转包给基于云的数据存储提供商。
如今，全球每天创造 2.5 个五万亿字节(IBM，「什么是大数据?)。
当然，这些数据并不是都与商业有关，但数字之后的信息表明公司可用的数据规模一直在增长。
不可否认，大数据的增长正在改变现代商业的外观。
但公司如何处理数据至关重要。
实际上，如今每一个产业在某种程度上都是信息驱动的。
金融、专业服务、制造、零售、物流、交通等等。
没有一个分支能逃脱数据革命的影响。
从机器学习到人工智能以及商业分析，这一科技的大规模应用超越了传统的 IT 部门的限制，推动创新。
但仅仅大数据达不到这一点，它是洞见的来源。
三、SoftServe 大数据分析调查为了帮助理解这一新场景，我们呈现了 2016 年的SoftServe 大数据分析调查，这是在接下来 12 个月或更久的时间中可能会颠覆商业与公司的大数据趋势的审查报告。
这一调查有 300 位调查对象，这些中到大型公司的决策者 100 位来自英国，200 位来自美国。
其中的 150 位所在的公司有 1000 到 3000 位职员，剩下的 150 位调查对象代表的公司所有职员超过 3000 位。
调查对象分布于六大产业：1）商业和专业服务2）制造业3）金融服务4）零售5）物流与运输6）其他商业部门这一调查由调研机构 Vanson Bourne 在今年 4 月份进行，跨行业调查了组织领导者对大数据分析和商业中的风险、挑战和机遇的看法。
该调查的目的在于揭示最新的机会和见解，以帮助你从今天的海量数据中获得最大价值。
我们的报告是受到了如今各产业、地方、大小公司内的决策者公认的机遇的启发。
我们探索了他们如何使用大数据与分析重塑各自公司的方方面面，也探索了他们利用这一新生的技术与方法进行转型时所面临的挑战。
我们调查的领导者非常幸运的能处于数据革命的前沿位置，这场革命有望彻底改变我们做生意的方式。
四、大数据的影响1.站在未行者的前方处于一个步伐不断加速的环境中，一个细节的忽视就会对底线产生重大的影响，一个错误多犯几次的影响将会是灾难性的。
在全球竞争中，快节奏的玩家越来越占据主导地位，数据成为建立更加灵活、反应敏捷、多产的商业的关键。
全世界的企业开始公认大数据是一个关键趋势。
更重要的是，他们开始将大量的时间与金钱投入到分析服务。
从帮助银行追踪实时趋势，到为零售商提供洞见从而帮助他们更好地理解消费者的购物喜好，分析能为每一行业开启新的机遇。
对其当前地位的战略重要性而言，大数据的优势在短时间内就显现了出来。
但这一报告发现，尽管大数据分析技术相对较新却分布广泛，86% 的公司已经使用某种形式的大数据分析了。
其中，45% 在全公司内使用大数据，41% 部分使用。
剩下的还未开始使用大数据的公司中，有11% 计划在未来使用大数据。
信息：大数据将很快在全球每一组织的运行中起作用。
五、从一次机遇成为必须品大数据不再只是一次机遇，它成为了必需品。
不久之前，公司还在问他们为什么需要关注大数据。
如今，大数据分析已经达到了一个点：63%的被调查公司相信它对保持竞争力至关重要。
此外，公司也变得更加容易接受建立在大数据分析方法论上的新技术。
60%的IT 公司使用大数据，在产业采用大数据达到最高度的过程中，科技企业带路前行。
同时，零售、物流、运输行业还有很多事情要做，这些公司中只有 29% 使用大数据支持现有的策略。
这并不是因为这些行业缺乏应用。
对使用大数据的人来说，大数据能成为大商业。
零售商可以使用大数据分析网页浏览模式、产业预测以及消费者记录，从而预测需求、定位消费人群、优化定价以及监控实时趋势。
在美国，大数据已经在飞速发展。
这使得英国望尘莫及，只有 23% 的英国调查对象在全公司内使用大数据，相比于此美国是 56%。
然而，英国看起来在未来会大步前行，53% 的公司已经部分使用大数据，同时 16% 的有计划将大数据并入他们的策略中(相比于此，美国分别是 35% 与 9%)。
六、如何使用大数据由大数据提供的机遇范围从节约成本到改进分析等。
调查对象被问及相比于传统的系统，他们看到的大数据提供的最大机遇是哪个领域。
62% 的认为实时分析是如今最大的潜在增长机会。
相比于传统系统，大数据分析为你公司提供了什么机会?金融服务行业内的公司主要认为大数据的机遇来自于实时分析(70%)以及趋势分析(67%)。
金融服务公司比其他产业内的公司更加重视大数据分析的价值，当出现新技术时也更早的采纳，其中 67% 的调查对象称它为保持竞争力的必需品，68% 期望在两年内使用机器学习捕捉商业洞见。
想要缩小提供的体验与消费者的期望之间的差距让金融机构面临的压力日益增大。
银行正在采用来自消费者的线索，也从其他产业学习，比如媒体、移动以及零售，并且基于这些其他产业内的经验设定期望。
在金融领域，知识能提供竞争优势，驱动数百万的附加收益，这比其他产业要多。
能提供这种洞见的科技成为了高度追求的对象，大数据分析这样的工具也在上升。
对金融部门而言，大数据是迎合客户需求，提供更为快速、准确的服务的关键部分。
制造业有同样的看法，60% 的调查对象认为大数据分析是必需品，且 62% 计划在未来部署机器学习。
对 IT 产业而言，大数据的好处大多可视为是降低成本(80% 的调查对象)，反映出他们的使用许可以及节约硬件的意识。
七、机器学习机器学习是一个新术语，但它有现实生活中的应用机器学习带来的一大主要益处是能快速而有效地分析海量数据，而人类要做到这一点需要庞大的团队。
这已经在金融服务业被证明是有效的，在这个行业内，保险公司、银行和贷款机构需要有价值的及时的洞见。
机器学习还帮助金融机构提供更好的客户体验，以及更强的识别发展趋势和模式的能力，从而减小风险。
例如，银行可以使用预测性分析改善贷款批准流程。
使用遍及大型匿名数据集的一套标准化准则，银行可以将他们的批准过程从几天加速到几分钟。
公司正意识到这点，当他们孤注一掷，部署机器学习技术时，他们可以在短时间内领悟许多洞见，从消费者在做什么转变为理解消费者为什么这样做。
这份报告显示，在下一个十年，大数据、机器学习和人工智能将无缝对接到许多不同公司的结构体系中。
研究结果强调，大数据「甜蜜点」对每家公司是相异的，但是每个部门都能获得相当大的收益。
从日益增长的顾客忠诚度到更快的业务流程，来自大数据的奖赏绝不会是微不足道的。
像这样的未来投资预计是有意义的。
八、大数据，高价值然而，当大数据有潜力提供重大价值时，它也存在新的挑战。
调查考虑了各行各业的增长困难。
例如，零售行业最关心数据管理。
相比于传统系统，大数据分析的数据管理更值得关注。
总体上看， 76% 的公司赞同在进行大数据分析时，数据管理比传统系统更值得关注的，这表明数据管理对所有行业而言仍然是一大挑战。
这还证明，公司需要针对隐私、安全和管理采用积极主动的方法做好隐私，安保，和管理工作，从而保证所有数据和洞见都被安全地保护起来。
九、打破信息孤岛公司孤岛都有传统上数据准确性的复合问题(compounded problem)。
商业领域有自己的习惯，许多已经习惯于在孤岛中专注于某一焦点上的工作。
这会导致独立的数据集以及临时行动，而这些反过来会产生不充分或不精确的数据。
未能将这些数据源联系起来，阻碍了不同部门获得关键洞见，这可能就意味着成功与失败的差别。
48% 的金融服务公司认同大数据分析提供了整合数据孤岛的机会。
在情理之中的是，与金融世界最紧密相连的公司将大数据视为优先事项。
根据 Gartner 的报道(「数据质量现状：现行的做法和发展趋势」)，低质量的数据每年让公司付出 1420 万美元。
财务报表上不可能存在该对这种级别的损失负责的条目。
通过系统地整合这些数据孤岛，大数据转变是可以克服这个挑战的——而且可以将低劣的数据转换为有用的信息。
十、机遇来临但是，大致来说，未来是光明的。
从数据驱动的市场营销到指导油田运营，大数据正在为每种类型的公司加速创新、推动效率以及创收提供机会。
若想在大数据领域成为重要玩家，一家公司需要采取三个至关重要的步骤。
第一步是关于数据本身：确保你的信息形式是方便获取和分析的。
大多数大公司实际上已经做到这点了，他们拥有的数据通常比他们使用的数据多得多。
第二步是可利用的大数据工具，比如 Hadoop、MPP Data Warehouse 和 NoSQL 。
近来，拥有专利的或开源的工具和平台随处都可以获得——你需要的是能够利用这些工具和平台完成工作的人。
然后我们到了第三步，这通常是最有挑战的问题：专业知识。
高级的分析需要员工具备从数据科学到全球范围的隐私法等方方面面的最先进技能，还需要了解商业以及与相关的价值来源。
大数据不仅是一种技术倡议。
事实上，它根本不是技术倡议;它是需要专业的科技知识的商业项目。
所以，你不能只是加入更多的能力和专业知识，就期待你的 IT 或市场部门开始产生基于数据的洞见。
即使他们做到了，公司的其他部门也极有可能不会执行这些洞见。
正如进行数据分析的领导者所发现的那样，在大数据方面取得成功需要另辟蹊径：你需要大数据嵌入和能深入理解你的公司知道提出何种问题的人。
这是确保信息和洞见能在不同业务和部门之间分享的最佳方法。
这也确保整个公司能认识到一个运行良好的分析程序能提供规模效应。
最终，事先做好准备的最佳方式是咨询一位专家，让其针对你的商业需求提供最好的大数据方案。
利用一个全套解决方案，这个过程可以进一步流水线化，这个解决方案能帮助你识别出大数据分析能为你的哪些业务带来最多的利益。
未来数据会非常大，对于有效使用数据的公司而言，发展潜力是无穷尽的。
