今天作為數據分析專題的開頭想和大家重點聊聊數據分析的重要性和價值，這一點也許有的人會說沒什么必要，都是一些套話，總結下來就是告訴我們：數據分析很重要，趕快去做數據分析吧。也確實，談到價值和重要性我們一般會想到的是長篇大論，沒有意義，但是我覺得在這里很有必要，因為只有在我們的頭腦中形成了一個認同的概念你才會想要去做好這個事情，其實談數據分析和數據挖掘的重要性和價值的目的沒有別的，就是讓你從心底里認同這件事情的正確性，讓你意識到做這個事情是再必要不過的，這樣你去做才不會畏畏縮縮，瞻前顧后，毫無目標，從一開始我就要告訴你：做數據分析和挖掘不管是對于你做什么都是十分必要和必須的。好了，廢話了這么多，現在步入正題。

　　數據就在身邊

　　一說到大數據總會給人一種高大上的感覺，飄在天上著不了地，其實不然，大數據出現在我們生活的角角落落，你老媽就是最好的數據分析師，小時候你老媽只要瞟你一眼就知道你今天又背著她偷偷出去上網了，你還想不明白，你們之間就只一秒鐘的對視為什么就讓她看穿了你的心虛，其實很簡單，從你進門的那一刻開始，你的行為數據就顯示了異于平常，回家時間晚了半個小時，開門躡手躡腳，表情極不自然，進門還極其殷勤的叫了聲“媽”，所以你老媽通過這一系列的數據分析得出了這個結論。你看數據分析就是這樣簡單和貼近生活。這是在生活中，那么在商業價值中數據分析發揮的作用更是強大了，一個孕婦的口味及消費模式等是有一定規律的，單一一條信息并不足以判定你的狀態，但關于你的不同來源的數據集合一旦與孕婦特型(如果我們掌握了這個分析模型的話)高度相關，人們便很容易對你的真實狀態進行一種準確的判斷而不管你自己承認或者不承認。只要上淘寶搜索了幾次牛仔褲，以后不管進入哪個網站，旁邊廣告窗口出現的一定是牛仔褲相關的廣告，有時候還真就這么下單成交了，然而這背后就是數據分析和數據挖掘所發揮的魅力了。

　　數據的價值

　　現在有很多通過大數據分析受益的經典案例。在科研民生領域，美國的海嘯預警系統一直為人們津津樂道，去年3月11日日本大地震發生后僅9分鐘，美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)就發布了詳細的海嘯預警。隨即，NOAA通過對海洋傳感器獲得的實時數據進行計算機模擬，制作的海嘯影響模型便出現在YouTube等網站。大數據分析在指導人們有效規避自然災害面前發揮了很大的作用。

　　而在商業領域，eBay則很好地起到了示范作用。eBay定義了超過500種類型的數據，對顧客的行為進行跟蹤分析，每天處理的數據量高達100PB，通過準確分析用戶的購物行為，達到了減少廣告投入、穩定高端賣家、實現持續增長的目的。

　　通過上述兩個案例不難看到，大數據分析的價值是非常大的。伴隨著傳統的商業智能系統向縱深應用的拓展，企業也逐漸步入到大數據時代。傳統的標準化、結構化的數據只占到15%左右，85%的數據來源于廣泛存在于社交網絡、物聯網、電子商務等中的非結構化數據。這些非結構化數據的產生往往伴隨著社交網絡、移動計算和傳感器等新的渠道和技術的不斷涌現和應用。

　　企業用來分析的數據越全面，分析的結果就越接近于真實，因此，大數據具有很大的商業價值。大數據分析是企業在未來發展過程中必須面對的，大數據分析意味著企業能夠從這些新的數據中獲取新的洞察力，并將它與已知業務的各個細節相融合。只有那些能夠運用這些新數據形態的企業，方能打造可持續發展的競爭優勢。