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大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据作为时下最火热的 IT行业的司随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖捕等围绕大数据的商业价值的利用逐泳成为行业人士争相追捧的利润热点，随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生，大动物
StatisticalLeaning)。数据挖据(Daa Mining)和模式识别(Patetions(可视化分析)、Data Mining Algorithnm数视
上分析能力)、Scmantic Engine(语义引擎)。Datation)停领域，包括Anmlyic Visunliznictive anaive enoabtement(数据质量和数据管理)五个基本方面。
大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前涉及最广泛的是大数据技术和大数据应用。大数据的来源多样，物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC 以及各种各样遍布地球的传感器都可以是大数据的数据来源。大数据与云计算也密不可分，大数据的处理需要用到分布式架构，特点是对海量数据进行处布式数据挖掘，所以必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术,一个超大的、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集。
Duality and Masier大数据是指数据最早可追溯到 apache org的开源项目NutchNuch数据描述为更新网络搜引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。
大数据具备容量大、速度快、种类多和价值高,数据量巨大，通常达到 PB 级别。沃尔玛每隔一小时处理超过 100 万客户的交易数据库估计超过2.5PB，相当于美国国会图书馆的书籍的167倍。Faccbook 从户群获得并处理400亿张照片有市场研究机构预测到2020年，整个世界的数据总44倍，达到 35.2ZB。
数据种类多。除基本的结构化数据外，更多指网络日志、视频、 图像、地理位置信息等非结构化数据，并且非结构化数据增长速度很快。以淘宝为 例，在线非结构化数据有2700+TB，收藏信息表有65亿条记录。非结构化数据超大规模增占总数据量的 80%~90%，比结构化数据增长快 10~50倍，是传统数据库的 10~50长。
处理速度快。1秒内从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这也是和传统的倍。数据挖掘技术本质不同之处。解码最原始的人类基因组花费10年时间处理，如今可以在1周内实现。
合理利用大数据。对其进行正确、准确分析，将会带来很高的价值回报。大数据的关键在于通过对数据的“加工”，实现数据的“增值”。
大数据涉及海量的资料库，需要在可的时间内筛选、关联出能够帮助企业经营决策的核心支撑材料，并一直保持高增长深和样化的一种信息资产。大数据最核心的价值在于存储和分析海量数据，对比现有数据为技术，大数据所呈现的“廉价、迅速、优化” ，使其所消耗的综合成本是最优的。
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