组织中超过 80% 的非结构化数据可用于满足

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客户需求、提高销售、支持营销策略、增强风险管理功能以及通过大数据部署监控欺诈行为。您组织中的大数据以较低的成本和较短的时间集成了多个数据源，以较少的工作量构建单一基础架构并在整合分析后对其进行报告。 一个最好的例子是安永利用大数据分析来收集、索引和链接所有非结构化数据，以获取交易前通信数据，以响应多德弗兰克法案的规定，并在短时间内报告。另一个例子是 2012 年伦敦夏季奥运会实时视频处理中的大数据分析师使用应用程序来标记行为可疑的个人并进行适当的管理。 2. 建立更智慧的组织 建立更智慧的组织 良好管理和实施的大数据分析策略可以创建更智能、更高效的组织，从而带来更高的收入。企业必须确保标准和详尽的数据捕获，并与具有准确组织级别和功能的内置证券共享数据。在刑事司法、医疗保健和房地产领域使用大数据的相同方法或常识必须在您的组织内部署，以使其变得更加智能。

随着大数据分析工具的增加，更多组织现已成为大数据驱动型企业。更明确地说：“纽约市警察局使用大数据技术来定位和分析‘历史逮捕模式’，同时将它们与体育赛事、发薪日、交通流量、降雨量和联邦假日进行交叉分析。”，《哈佛商业评论》报道 另请阅读： 小型企业可以从大数据中受益的 5 种主要方式 每个领先的 电话号码数据 组织都有大量灌输大数据分析的例子。问题是您需要做什么才能使用大数据构建更智能的组织？ 3. 打破内部孤岛的架构 数据架构的新范式。由于数据存储平台不限于特定的数据模型，数据系统可以处理结构化和非结构化数据，这有助于业务： 做出正确而明智的决定 加强对客户档案问题的监控 根据客户需求提供更多服务 经典的大数据挑战涉及实时欺诈监控，需要集成结构化和非结构化的高速数据进行监控以分析收益。一家全球支付技术公司使用大数据分析，发现借记卡交易欺诈识别率提高了 130%，信用卡交易欺诈率提高了 175%。



通过大数据，传统的各种格式、分散的数据收集方法能够灵活、高效地整合和分析。为了加快决策速度，大数据分析是让决策变得更容易的唯一方法。 4. 基于云的分析以降低成本 基于云的分析可降低成本 如果你想利用大数据集，第三方云服务提供商会更准确地提供特定时期的存储和计算能力。云存储允许组织分析大量数据，而无需在硬件上进行财务投资。组织在发现大数据托管平台的技能和培训需求时部署大数据，以降低复杂性。因此，大数据的部署使您受益于云存储的容量、速度和可扩展性。与传统架构和大数据的主要区别在于功能，并且在基于云的低成本环境下，各种大数据天气预报计划也已更新，以改善从供应链规划到产品广告的业务活动。 “然而，几乎我采访过的每一家大公司都在采用大数据技术，不是为了取代现有架构，而是为了增强它们。例如，公司不是在数据仓库中处理和存储大量新数据，而是使用 Hadoop 集群来实现这一目的，并根据生产分析应用程序的需要将数据移动到企业仓库。