大數(shù)據(jù)安全分析目前主要被大企業(yè)所采用。但是，隨著相關(guān)工具的花費和復(fù)雜度不斷降低，中等規(guī)模的企業(yè)、甚至小企業(yè)后也肯定會意識到該技術(shù)的好處。


這張圖是百分點大數(shù)據(jù)商業(yè)建模的一個基礎(chǔ)架構(gòu)圖，它基本分成三層，分別是業(yè)務(wù)需求層、模型層和數(shù)據(jù)管理層。進(jìn)一步細(xì)分的話，模型層又可以分成模型和可視化、分析工具以及接口層。數(shù)據(jù)管理層又可以細(xì)分成計算層、數(shù)據(jù)文件系統(tǒng)層以及操作系統(tǒng)層。

從需求層來看，在大數(shù)據(jù)的時代，企業(yè)和消費者的接觸點變得越來越多，包括線下門店、精準(zhǔn)廣告、社交平臺等接觸點。企業(yè)要實現(xiàn)它的業(yè)務(wù)需求，首先要從這些接觸點上采集消費者的數(shù)據(jù)，然后去進(jìn)行分析和挖掘，以滿足不同業(yè)務(wù)部門的需求，這個是業(yè)務(wù)層或者說需求層要解決的一些問題。

在小數(shù)據(jù)的時代，我們需要考慮的往往只有需求和模型設(shè)計本身，我們需要考慮輸入變量是離散的還是連續(xù)性的變量，要用線性的模型還是要用非線性的模型就夠了。當(dāng)然小數(shù)據(jù)時代，也會用到一些建模的工具，比如說SaaS，比如說SPSS等，會去跑一個模型，然后分析系數(shù)的顯著性，得出分析的結(jié)果。但是在大數(shù)據(jù)時代，這種方式其實是不太Work的，建模變成了一個體系的問題，它需要從整個需求層到模型層，到數(shù)據(jù)管理層進(jìn)行一個綜合的考慮。
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