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在數(shù)據(jù)分析項目中，數(shù)據(jù)挖掘和云計算的重要性
典型的數(shù)據(jù)挖掘項目從提出正確的業(yè)務(wù)問題開始，收集正確的數(shù)據(jù)來回答它，并為分析準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，后期的成功取決于前期發(fā)生了什么，糟糕的數(shù)據(jù)質(zhì)量將導(dǎo)致糟糕的結(jié)果，這就是為什么數(shù)據(jù)采集器必須確保作為分析輸入的數(shù)據(jù)的質(zhì)量。
數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)者通常通過遵循以下六個步驟的結(jié)構(gòu)化，可重復(fù)的過程來實現(xiàn)及時，可靠的結(jié)果：業(yè)務(wù)理解：深入了解項目參數(shù)，包括當(dāng)前業(yè)務(wù)情況，項目的主要業(yè)務(wù)目標(biāo)以及成功標(biāo)準(zhǔn)。
數(shù)據(jù)理解：確定解決問題所需的數(shù)據(jù)并從所有可用來源收集數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：以適當(dāng)?shù)母袷綔?zhǔn)備數(shù)據(jù)以回答業(yè)務(wù)問題，修復(fù)任何數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，例如丟失或重復(fù)數(shù)據(jù)。
建模：使用算法識別數(shù)據(jù)中的模式。
評估：確定給定模型提供的結(jié)果是否以及如何有助于實現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)。通常存在迭代階段以找到最佳算法以獲得最佳結(jié)果。
部署：將項目結(jié)果提供給決策者。在整個過程中，領(lǐng)域?qū)＜液蛿?shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘者之間的密切合作對于理解數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果對正在探索的業(yè)務(wù)問題有至關(guān)重要意義。
數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)科學(xué)的未來前景一片光明，因為數(shù)據(jù)量只會增加。到2020年，我們累積的數(shù)字數(shù)據(jù)世界將從4.4 zettabytes增長到44 zettabytes。我們還將為地球上的每一個人每秒創(chuàng)造1.7兆字節(jié)的新信息。
正如挖掘技術(shù)由于技術(shù)的改進而發(fā)展和改進一樣，從數(shù)據(jù)中提取有價值的內(nèi)部信息的技術(shù)也是如此。曾幾何時，存儲和計算數(shù)據(jù)的成本實在是太高了，只有像NASA這樣的組織才能使用子代超級計算機來分析數(shù)據(jù)。而現(xiàn)在，很多公司正在用機器學(xué)習(xí)、人工智能和基于云的數(shù)據(jù)湖做各種各樣有趣的事情。例如，物聯(lián)網(wǎng)和可穿戴技術(shù)已經(jīng)把人和設(shè)備變成了數(shù)據(jù)生成機器，如果企業(yè)能夠足夠快地收集、存儲和分析數(shù)據(jù)，就能對人和企業(yè)產(chǎn)生無限的洞見與見解。
預(yù)計到2020年，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）上將有大約200億個連接設(shè)備。生成的大部分數(shù)據(jù)將在云上提供使用，這就迫切需要靈活、可擴展的分析工具，可以處理大量信息和不同的數(shù)據(jù)集。
基于云的分析解決方案使企業(yè)訪問大量數(shù)據(jù)和計算資源變得更加實用和經(jīng)濟。云計算幫助企業(yè)快速收集來自銷售、營銷、網(wǎng)絡(luò)、生產(chǎn)和庫存系統(tǒng)以及其他來源的數(shù)據(jù)，進行分析并有效改善成果。
隨著企業(yè)繼續(xù)被大量內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)所淹沒，他們需要能夠以其業(yè)務(wù)所需的速度將原材料提煉為可操作的見解，在整個過程中，數(shù)據(jù)分析師是其中尤為重要的組成部分。當(dāng)然其中也包括大數(shù)據(jù)分析解決方案服務(wù)的公司。
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