傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，有著實時性差、分析角度有限和分析數(shù)據(jù)有限等缺陷。面對著大數(shù)據(jù)體量大、速度要求高、形態(tài)眾多、價值巨大但分布散、信息波動性強等特點時，就顯得力不從心。而大數(shù)據(jù)實時性高且具備整合、分析、預(yù)測數(shù)據(jù)信息的特點，無疑可以滿足當前的需要。
大數(shù)據(jù)的處理環(huán)節(jié)包括了：數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)建模，數(shù)據(jù)分析。
數(shù)據(jù)收集可分為被動收集與主動收集，被動收集即為用戶端或末端設(shè)備主動上傳數(shù)據(jù)，而主動收集為后臺服務(wù)端通過端口主動收集末端設(shè)備及相關(guān)人員的信息。
數(shù)據(jù)建模有兩種途徑較為常用：隨機矩陣理論模型與統(tǒng)一張量模型。其中隨機矩陣理論模型是將從多個數(shù)據(jù)源收集的數(shù)據(jù)進行建模。統(tǒng)一張量模型則是來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)基于張量擴展算子將不同的數(shù)據(jù)類型表示為子張量來進行建模的形式。
在建模之后，便是大數(shù)據(jù)中最關(guān)鍵的部分，大數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)分析主要由五大步驟組成：選擇平臺操作系統(tǒng)、構(gòu)建Hadoop集群、數(shù)據(jù)整合和預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)挖掘和分析。其中Hadoop是一個用于存儲和處理大數(shù)據(jù)的開源框架，存儲空間與處理效率高，適用于批處理操作。同時Spark屬于Hadoop的改進型，適用于流式與交互式數(shù)據(jù)處理與查詢，實時性強且交互性好。還有較為重要的一個環(huán)節(jié)便是數(shù)據(jù)挖掘，它的主要任務(wù)包括預(yù)測建模、關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、異常檢測等。在這些步驟中，有三個關(guān)鍵技術(shù)貫通始終：虛擬化（提升存儲空間與資源利用效率），Mapreduce（為大數(shù)據(jù)平臺提供并行處理的計算模型，更適用于集群平臺高性能計算）和人工智能（輔助分析挖掘）。
通過我們需要得到的處理結(jié)果，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和方法可以分為六個基本方面：可視化分析，挖掘性分析，預(yù)測性分析，數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)質(zhì)量與管理，語義引擎。如果按照我們的處理方式分類，又可以分為：對比分析，分組分析，回歸分析，預(yù)測分析和指標分析。
同時，數(shù)據(jù)倉庫也作為大數(shù)據(jù)分析的前期準備，近期大眾關(guān)注度也日益提高。數(shù)據(jù)倉庫可分為：操作型數(shù)據(jù)庫和分析型數(shù)據(jù)庫。主要由四部分組成：各個數(shù)據(jù)源單獨的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)（ETL）、數(shù)據(jù)倉庫和前端應(yīng)用。各類數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫中整理歸納后方可更加快速精準地進行分析預(yù)測。
以上僅僅是對于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和方法的一個粗略解讀。為了方便讀者更加全面的了解，我們還加入了對于大數(shù)據(jù)處理的其他重要環(huán)節(jié)的介紹。在信息技術(shù)飛速發(fā)展的今天，大數(shù)據(jù)技術(shù)的作用日益重要，因此，了解大數(shù)據(jù)并將其應(yīng)用于各方各面有著非常積極的意義。
