大数据智能分析的特征和能力
社会数字化的形成仍需一定的时间，大数据智能分析要达到我们梦想的高度，紧跟大数据技术发展，更应当注重当前数字化背景下，大数据智能分析的特性以及所需具备的能力，从而为大数据智能分析发展注入源源不断的活力，将更多不可能变为可能。
1、大数据智能融合发展的“六性”
2014年中国就开始在布局大数据发展，之后出 台了一系列促进大数据发展的措施，国内业界和民众对大数据认知也从“膜拜”“新鲜”“玄乎”等认知觉醒。大数据的价值点在于其在垂直领域和场景的应用，通过应用，将不同的多源大数据进行打通，在融汇和发展过程中，体现其成长和挖掘价值。因此，我们应赋予大数据智能分析以下“六性”，从而为其注入内涵和生命力。
一是差异性
与单一来源数据智能分析相比，大数据实现了集多端口、多行业、多来源的综合性数据融合，在数据来源、数据结构、产生时间、使用场所、代码协议等方面具有较大的差异性。
二是共享性
大数据技术能够打破信息孤岛困境，打通信息流通动脉，盘活数据潜在价值，推动各行业、部门之间形成统一高效、互联互通的数据和资源共享布局。
三是准确性
以大数据为核心的多源数据融合，进一步提高数据内容的系统性，确保数据来源的完整性和可靠性。
四是技术性
大数据实现了多源数据多端口接入，同时垂直领域的应用需求嵌入不同多源数据融合处理技术，是个“技术活”。
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五是权威性
依托权威、合法、多源的一手数据资源，进行多源数据智能分析结果的展示内容、发布数据具备权威性，具有一定的指导意义。
六是前瞻性
大数据智能分析能够有效地补充传统单一来源数据分析手段的缺陷，通过数据清洗和处理技术，加之合理的建模，充分挖掘和掌握运行规律，具备较强的前瞻性。
可以说，大数据智能融合发展的“六性”，相互补充，互为存在，差异性和共享性是大数据智能分析的“秉性”;准确性和技术性是大数据智能分析的“手段和方法”;而权威性和前瞻性赋予了大数据智能分析更多的“未来”属性。
2、大数据智能分析的“六个能力”
目前，市场上有不同类型的大数据智能分析公司，也有各种类型的大数据智能分析应用平台和管理平台，各有特色，各有千秋。以数据为元素的大数据智能分析，是大数据技术的核心要素，是垂直领域创新应用的典范和落脚点。提升大数据智能分析的应用服务能力，让大数据变得“高质量、易使用、有价值”，需要以下六个方面的能力。
一是多源大数据的采集和处理能力
只有实现对大量不同结构的原始数据准确、实时的采集，并实现对不同结构数据的融合标准化处理，才能保证大数据智能分析的源头“正本清源”。
二是数据挖掘算法能力
数据挖掘和算法将集群、分割、孤立的分析，通过内部探讨和挖掘，通过各类工具，能够从文档、照片等非结构数据中提取智能数据信息，解决好数据量和速度的问题，成为大数据智能分析的内核助力。
三是预测分析能力
数据挖掘算法让数据分析能够更好的理解数据，通过建模对数据挖掘结果进行可预测性的判断尤为重要。可以说，预测分析能力是大数据智能分析的本身要义。
四是数据质量管理能力
通过对不同平台、不同结构、不同类型的有效智能管理和实践，从而构建合理的不同类型的数据库，是进行大数据智能分析的关键。
五是可视化能力
数据可视化是大数据智能分析最基本的要求，通过可视化可以直观的展示数据，让数据动起来，让数据自己说话。
六是智能分析技术产品化能力
数据产业发展至今，数据分析技术已不再是护城河。未来数据是竞争要点，应用场景是关键，当务之急是技术服务化、服务平台化、平台产品化，让智能分析技术尽快实现商业化落地。
大数据将在数字化转型的社会中发挥更大的作用和价值，智能分析尤为关键和重要。清晰理解大数据智能融合发展的六个特性，掌握大数据智能分析的六个能力，透过大数据智能分析，把控行业发展的脉搏，掌握竞争主动权，才能更好的“谋定而后动”。
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