“很多人還沒搞清楚什麼是PC互聯網，移動互聯網來了，我們還沒搞清楚移動互聯的時候，大數據時代又來了。”——馬雲卸任演講

大數據已經應用到各行各業，發揮着不可替代的作用，創造着不可估量的價值。然而随着時代潮流的大邁步，市場上對數據分析人才的缺口已經很大，據調查，目前近60%企業已成立數據分析相關部門，超過1/3的企業已經将大數據分析應用于其日常運營和銷售中。那麼究竟什麼是大數據分析呢？

大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為4個V， 數據量大（Volume）、速度快（Velocity）、類型多（Variety）、價值（Value）。

大數據作為時下最火熱的IT行業的詞彙，随之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據商業價值的利用逐漸成為行業人士争相追捧的利潤焦點。随着大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生。

大數據分析可以分為大數據和分析兩個方面。大數據與大數據分析并不是同一概念。假如沒有數據分析，再多的數據都隻能是一堆儲存維護成本高而毫無用處的IT庫存。而目前很多企業對大數據的理解有失偏頗，盲目注重于大數據的采集而未能對收集到的數據有效利用，或許隻是簡單的畫個圖表得出表層結論而已，難以對數據的深層價值進行深入挖掘。

關于大數據分析具體含義

1、大數據分析可以讓人們對數據産生更加優質的诠釋，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後的結果做出一些預測性的推斷。

2、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。通過特定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。

3、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隻能是數據可視化。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。

4、大數據已經不像前些年給人一種虛無缥缈的感覺，而當下最重要的是對大數據進行分析，隻有經過分析的數據，才能對用戶産生最重要的價值。

大數據分析目前存在以下三個問題

數據存儲問題：随着技術不斷發展，數據量從TB上升至PB，EB量級，如果還用傳統的數據存儲方式，必将給大數據分析造成諸多不便，這就需要借助數據的動态處理技術，即随着數據的規律性變更和顯示需求，對數據進行非定期的處理。同時，數量極大的數據不能直接使用傳統的結構化數據庫進行存儲，人們需要探索一種适合大數據的數據儲存模式，也是當下應該着力解決的一大難題。

分析資源調度問題：大數據産生的時間點，數據量都是很難計算的，這就是大數據的一大特點，不确定性。所以我們需要确立一種動态響應機制，對有限的計算、存儲資源進行合理的配置及調度。另外，如何以最小的成本獲得最理想的分析結果也是一個需要考慮的問題。

專業的分析工具：在發展數據分析技術的同時，傳統的軟件工具不再适用，需要适合海量數據的訂制化的專門工具來适配大數據分析的需求。如若不能對這些問題做出處理，在不久的将來大數據的發展就會進入瓶頸，甚至有可能出現一段時間的滞留期，難以持續起到促進經濟發展的作用。

博明信德作為國内較早涉足大數據分析領域的高新技術企業，目前已經獲得多項大數據分析相關的技術專利和應用場景，赢得了用戶的深度信任和廣泛好評，應用效果顯著。

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