扩展学习|大数据分析整合到价值创造的大见解

本文主要是介绍扩展学习|大数据分析整合到价值创造的大见解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文献来源：Saggi M K, Jain S. A survey towards an integration of big data analytics to big insights for value-creation[J]. Information Processing & Management, 2018, 54(5): 758-790.

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        BDA是一个技术驱动的生态系统，在这个生态系统中，更好的决策将帮助许多组织以可解释和适当的形式从数据中提取知识。BDA是数据驱动的决策框架。本文旨在全面研究BDA，通过使用各种数据分析方法来解决挑战、获得洞察力并做出明智的决策。本文对BDA的各种工具和技术进行了广泛而系统的方法综述，并报告了有待进一步研究的研究差距。

        Strawn将大数据描述为“科学的第四范式”，而Hagstrom将其定义为“知识资产的新范式”，或者“创新、竞争和生产力的下一个前沿”。Gantz和Reinsel(2011)将大数据定义为“新一代技术和架构，旨在通过实现高速捕获、发现和分析，从大量各种数据中经济地提取价值”。它描述了一种综合的方法来组织、处理和分析六个特征(即体积、种类、速度、准确性、价和价值)。

        BDA按照高级数据采集、数据存储、数据管理、数据分析和可视化的需求进行分类。要将BDA转化为价值创造的大见解，在不同应用的数据、流程、分析建模和管理方面都面临着巨大的挑战。它不应该被认为是通过互联网收集的数据的同义词，因为数据可以来自诸如超市，银行等发生的商业交易等来源。大数据也可

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