大數(shù)據(jù)分析是指對海量數(shù)據(jù)的分析。大數(shù)據(jù)可以概括為五個V s，數(shù)據(jù)量大(Volume)速度快(speed)類型多(Variety)價值（Value）真實性（honest）

大數(shù)據(jù)作為最熱門的IT行業(yè)詞匯，緊隨其后的是數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、圍繞大數(shù)據(jù)商業(yè)價值的數(shù)據(jù)挖掘等運用逐漸成為行業(yè)人士追捧的利潤焦點。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，大數(shù)據(jù)分析應(yīng)運而生。

前端展現(xiàn)

用于演示分析的前端開源工具有JasperSoftPentaho  Spagobi  OpenI  BIRT等。

用于呈現(xiàn)分析的商業(yè)分析工具是Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos， BO，  Microsoft   power   bi， Oracle，Microstrategy，QlikView、Form  。

中國有BDP和郭云的數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)魔鏡）smartFineBI等等。

數(shù)據(jù)倉庫

有Teradata AsterData， EMC GreenPlum， HP Vertica 等等。

數(shù)據(jù)集市

有QlikView、  Form  、Style   intelligence and so on。

大數(shù)據(jù)分析的六個基本方面

1.  analysis   visualization（可視化分析）

無論對于數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化都是對數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求。可視化可以直觀地展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓受眾聽到結(jié)果

2.  data mining   algorithm（數(shù)據(jù)挖掘算法）

可視化是給人的，數(shù)據(jù)挖掘是給機器的。集群、分割、異常值分析和其他算法允許我們深入數(shù)據(jù)并挖掘價值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)量，還要處理大數(shù)據(jù)速度

3.  Prediction   Analysis   Function（預測性分析能力）

數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析師更好地理解數(shù)據(jù)，而預測分析可以讓分析師根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預測性的判斷。

4.  engine（語義引擎）

我們知道非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性給數(shù)據(jù)分析帶來了新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具來分析提取和分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5.  Data   Quality and Management（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理最佳實踐。通過標準化流程和工具處理數(shù)據(jù)可以確保預定義的高質(zhì)量分析結(jié)果。

如果大數(shù)據(jù)真的是下一個重要的技術(shù)創(chuàng)新，我們 我們最好關(guān)注大數(shù)據(jù)能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。

6.數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫是為了便于以特定模式對數(shù)據(jù)進行多維分析和多角度展示而建立的關(guān)系數(shù)據(jù)庫。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計中，數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建是商業(yè)智能系統(tǒng)的關(guān)鍵和基礎(chǔ)，它承擔著商業(yè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成的任務(wù)，為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)，并按主題查詢和訪問數(shù)據(jù)，為在線數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺。

巴西世界杯關(guān)系

大數(shù)據(jù)分析[分析龐大的數(shù)據(jù)]

與歷屆世界杯不同的是，：數(shù)據(jù)分析成為巴西世界杯之外的一大亮點。隨著場上球員的激烈競爭，大數(shù)據(jù)也在全面解讀世界杯背后的分析故事。一向以嚴謹著稱的德國隊推出了專門處理大數(shù)據(jù)的足球解決方案，分析比賽數(shù)據(jù)，優(yōu)化球隊配置，通過分析對手數(shù)據(jù)找到比賽“制敵”方式；谷歌、微軟、Opta等人通過大數(shù)據(jù)分析預測結(jié)果. 大數(shù)據(jù)，不僅僅成為賽場上的“第12人”在某種程度上，它也是世界杯'預言帝'

大數(shù)據(jù)分析遇上世界杯，這是大數(shù)據(jù)時代的必然，未來大數(shù)據(jù)分析也將改變我們生活的方方面面。

1.積極主動＆預測需求：企業(yè)面臨越來越大的競爭壓力他們不僅需要獲取客戶，還需要了解他們的需求，以便改善客戶體驗，發(fā)展長期關(guān)系。通過共享數(shù)據(jù)，客戶降低了數(shù)據(jù)使用的隱私級別，并期望企業(yè)理解他們，形成相應(yīng)的交互，并在所有接觸點提供無縫體驗。

為此，企業(yè)需要多個標識符來識別客戶（例如手機、電子郵件和地址）并將其集成到一個客戶ID中。隨著客戶越來越多地使用多種渠道與企業(yè)互動，有必要整合傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源和數(shù)字數(shù)據(jù)源，以了解客戶 行為。此外，企業(yè)還需要提供上下文相關(guān)的實時體驗，這也是客戶的期望。

2. 緩沖風險＆減少欺詐：安全和欺詐分析旨在保護所有物理的、金融和知識資產(chǎn)受到保護，免受內(nèi)部和外部威脅。高效的數(shù)據(jù)和分析能力將確保最佳的欺詐防范水平，并提高整個企業(yè)的安全性：威懾需要建立一個有效的機制，使企業(yè)能夠迅速發(fā)現(xiàn)和預測欺詐活動，同時識別和跟蹤肇事者。

將統(tǒng)計、網(wǎng)絡(luò)、在預測性欺詐傾向模型中使用了路徑和大數(shù)據(jù)方法論，這將確保它在被實時威脅檢測流程觸發(fā)后能夠及時做出響應(yīng)，并自動發(fā)出警報并做出相應(yīng)的處理。數(shù)據(jù)管理和高效透明的欺詐事件報告機制將有助于改進欺詐風險管理流程。

此外，整個企業(yè)的數(shù)據(jù)的整合和關(guān)聯(lián)可以提供一個統(tǒng)一的跨業(yè)務(wù)線、產(chǎn)品和交易的欺詐觀點。多類型分析和數(shù)據(jù)庫可以提供更準確的欺詐趨勢分析和預測，預測未來潛在的操作模式，并識別欺詐審計和調(diào)查的漏洞。

3.提供相關(guān)產(chǎn)品：產(chǎn)品是任何企業(yè)生存的基石，通常也是企業(yè)投入最多的領(lǐng)域。產(chǎn)品管理團隊的角色是識別和推動創(chuàng)新、新功能和服務(wù)戰(zhàn)略路線圖的發(fā)展趨勢。

通過對個人發(fā)表的想法和觀點的第三方數(shù)據(jù)源進行有效的整理，然后進行相應(yīng)的分析，可以幫助企業(yè)在需求發(fā)生變化或開發(fā)新技術(shù)時保持競爭力，并且可以加快對市場需求的預測，在需求產(chǎn)生之前提供相應(yīng)的產(chǎn)品。

4. 個性化＆服務(wù)：公司仍然在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中掙扎，需要通過數(shù)字技術(shù)快速處理客戶交互帶來的不穩(wěn)定性。要做出實時反應(yīng)，讓客戶感受到被重視，只能通過先進的分析技術(shù)來實現(xiàn)。大數(shù)據(jù)帶來基于客戶的互動機會個性。這是通過了解客戶的態(tài)度，考慮實時位置等因素實現(xiàn)的，從而在多渠道的服務(wù)環(huán)境中帶來個性化的關(guān)注。

5. 優(yōu)化＆改善客戶體驗 糟糕的運營管理可能會導致許多重大問題，包括損害客戶體驗并最終降低品牌忠誠度的重大風險。通過將分析技術(shù)應(yīng)用于過程設(shè)計和控制，以及商品或服務(wù)生產(chǎn)中的業(yè)務(wù)運營優(yōu)化，可以提高滿足客戶期望的有效性和效率，并實現(xiàn)卓越運營。

通過部署先進的分析技術(shù)，可以提高現(xiàn)場運營活動的生產(chǎn)率和效率，并根據(jù)業(yè)務(wù)和客戶需求優(yōu)化組織人力安排。數(shù)據(jù)和分析的最佳使用可以帶來端到端的視圖并衡量關(guān)鍵運營指標，從而確保持續(xù)改進。

例如，對許多企業(yè)來說，存貨是流動資產(chǎn)類別中最大的項目——庫存過多或不足將直接影響公司 直接成本和盈利能力。通過數(shù)據(jù)和分析，以最低的成本保證不間斷生產(chǎn)、銷售和/或客戶服務(wù)水平，從而提高庫存管理水平。數(shù)據(jù)和分析可以提供關(guān)于當前和計劃庫存情況以及庫存高度的信息、組成和位置信息，并可以幫助確定存儲策略和做出相應(yīng)的決策。客戶期望無縫體驗，并讓企業(yè)了解他們的活動。