大数据分析描述了在大量原始数据中发现趋势、模式和相关性的过程，以帮助做出基于数据的决策。这些过程使用熟悉的统计分析技术，并在更新的工具的帮助下将它们应用于更广泛的数据集。自 2000 年代初以来，大数据一直是一个流行词，当时软件和硬件功能使组织能够处理大量非结构化数据。随着数据的爆炸式增长，Hadoop、Spark 和 NoSQL 数据库等早期创新项目被创建用于存储和处理大数据。随着数据工程师寻找方法来集成由传感器、网络、交易、智能设备、Web 使用等创建的大量复杂信息，该领域不断发展。
大数据分析的工作原理
1. 收集数据
每个组织的数据收集看起来都不同。借助当今的技术，组织可以从各种来源收集结构化和非结构化数据，从云存储到移动应用程序，再到物联网传感器等。一些数据将存储在数据仓库中，商业智能工具和解决方案可以轻松访问它。对于仓库来说过于多样化或复杂的原始或非结构化数据可能会被分配元数据并存储在数据湖中。
2. 过程数据
收集和存储数据后，必须对其进行适当的组织，以获得有关分析查询的准确结果，尤其是当数据很大且非结构化时。可用数据呈指数级增长，这使得数据处理成为组织面临的挑战。一种处理选项是批处理，它随时间推移查看大型数据块。当收集和分析数据之间的周转时间较长时，批处理非常有用。流处理一次查看小批量数据，缩短了收集和分析之间的延迟时间，从而更快地做出决策。流处理更复杂，通常更昂贵。
3. 清理数据
无论数据大小，都需要进行清理，以提高数据质量并获得更强的结果;所有数据的格式必须正确，任何重复或不相关的数据都必须被消除或考虑在内。脏数据可能会模糊和误导，从而产生有缺陷的见解。
4. 分析数据
让大数据进入可用状态需要时间。一旦准备就绪，高级分析流程就可以将大数据转化为大洞察。其中一些大数据分析方法包括：
- 数据挖掘对大型数据集进行排序，通过识别异常和创建数据集群来识别模式和关系。
- 预测分析使用组织的历史数据对未来进行预测，识别即将到来的风险和机遇。
- 深度学习通过使用人工智能和机器学习来模仿人类的学习模式，对算法进行分层，并在最复杂和最抽象的数据中查找模式。
