目前，不少人都會對
大數據分析有著濃厚的興趣，那么什么是大數據分析？大數據分析是指對海量的數據進行分析。大數據有4個顯著的特點，海量數據、急速、種類繁多、數據真實。大數據被稱為當今最有潛質的IT詞匯，接踵而來的的數據挖掘、數據安全、數據分析、數據存儲等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。
一、如何理解大數據分析
大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析，挖掘數據的有利信息并加以有效利用，將數據的深層價值體現出來。從大數據的特點可以看出，沒有一套可靠的數據分析方法和數據分析工具是不可能完成大數據分析的。有了大數據分析才能讓規模巨大的數據有條有理，正確分類，產生有價值的分析報告，從而應用到各領域中，促進其發展。
1）大數據的分析與存儲和數據的管理是一些數據分析層面的最佳實踐。通過按部就班的流程和工具對數據進行分析可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
2）數據分析可以讓人們對數據產生更加優質的詮釋，而具有預知意義的分析可以讓分析員根據可視化分析和數據分析后的結果做出一些預測性的推斷。
3）大數據已經不像前些年給人一種虛無縹緲的感覺，而當下最重要的是對大數據進行分析，只有經過分析的數據，才能對用戶產生最重要的價值，越來越多人開始對什么是大數據分析產生聯想，所以大數據的分析方式在整個IT領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。
4）不管使用者是數據分析領域中的專家，還是普通的用戶，可作為
數據分析工具的始終只能是數據可視化。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己表達，讓客戶得到理想的結果。
二、大數據分析的驅動力
1、讓數據驅動決策
以往很多企業的經營決策可能都是出于管理者的經驗，它是相對主觀的。而數據是對客觀事物的邏輯歸納，它真實的反映了事物的狀態和變化。
2、快速建立分析模型
數據分析的目的是將數據變為信息，賦予數據生命力，解決業務的核心訴求。建立多維分析模型是將大數據進行場景化、即席化、可視化以及智能化的強大基礎。相對于表格，以三維立方體形式呈現的數據結構更加直觀。
3、支持場景化分析
場景化分析是針對企業業務經營的具體場景開展的數據分析，場景化分析符合數字分析敏捷化、業務化、前瞻化的發展趨勢，將替代財務分析成為企業數據分析的主流。
4、更短的響應時間
實時數據檢索不僅可以降低成本、提高效率和可視化速度。企業不再局限于在數據倉庫中劃分的數據子集，而是可以更全面地收集和處理業務數據，使企業從原來被動的事后分析轉變為主動的實時決策，并可以以此為基礎創建基于預測的、而非基于響應的業務模型。
三、大數據分析主要應用于哪些行業？
1）金融業：大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。
2）制造業：利用工業大數據提升制造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。
3）互聯網行業：借助于大數據技術分析用戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。
4）餐飲行業：利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。
5）汽車行業：利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。
