大數據分析

「大數據」也被稱作「巨量資料」，指透過各種來源取得的大量非結構化或結構化數據。

「大數據」主要概念來自於過去十年間被用來作為企業內部的資料分析、商業智慧及統計應用之統合。

大數據的特色

一般來說，大數據擁有以下特性：

• 大量性（Volume）：以過去的技術無法管理的資料量，資料量的單位可從 TB（terabyte，一兆位元組）到 PB（petabyte，千兆位元組）。
• 即時性（Velocity）：資料每分每秒都在更新，技術也能做到即時儲存、處理。
• 多樣性（Variety）：企業的銷售、庫存資料；網站的使用者動態、客服中心的通話紀錄；社交媒體上的文字影像等企業資料庫難以儲存的「非結構化資料」。

上面三種特性被稱作「3V」，在3V成為大數據主要定義後，隨著儲存資料的成本下降、取得成本也下降，大數據發展出第四個特性：真實性（Veracity），指除了資料量，也需要確認資料的真實性，過濾掉不真實的數據與異常數值之後，分析出來的結果才能達到準確預測的目的。

企業為什麼需要大數據分析？

對一般企業而言，有哪些資料屬於對企業有用的數據？