分析大量資料只是使大資料分析與以前的資料分析不同的一部分。我們還要了解其它方面。先有資料，然後是大資料。那麼，它們有什麼區別？

定義大資料

一般而言，大資料是指容量龐大的資料集，大到傳統的資料處理軟體產品無法在合理的時間內捕獲、管理和處理資料。這些大資料集可以包括結構化資料、非結構化資料和半結構化資料，人們可以從每個資料探勘到洞察。

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多大的資料才算得上“大”尚無定論，但它通常可能是幾個拍位元組（petabyte），並且對於艾位元組（exabyte）範圍中的最大專案也是如此。

通常，大資料的特點是三個V：

極大的資料量

各種型別的資料

資料得到處理和分析的速度

大資料和分析

真正能從組織所收集的所有大資料中實現價值的東西是應用於資料的分析。沒有分析的話，這只是一大堆商業用途十分有限的資料。企業通過將分析應用於大資料就可以看到銷售額的增長、客戶服務的改善、效率的提高以及競爭力得到全面提升等優勢。 

資料分析包括檢查資料集以獲得洞察或得出關於它們包含的內容的結論，例如關於未來活動的趨勢和預測。

大資料特有的技術

Hadoop生態系統

Hadoop是其中一項與大資料密切相關的技術。Apache Hadoop專案為可擴充套件的分散式計算開發開源軟體。

Hadoop軟體庫是一個框架，該框架支援使用簡單的程式設計模型在計算機叢集中對大資料集進行分散式處理。它旨在從單個伺服器擴充套件到數千個，每個伺服器都提供本地計算和儲存。

該專案包括幾個模組：

Hadoop Common是支援其它Hadoop模組的通用工具

Hadoop分散式檔案系統，它可以為應用程式資料提供高吞吐量的訪問

Hadoop YARN是一個作業排程和叢集資源管理的框架

Hadoop MapReduce是一個基於YARN的大資料集並行處理系統。

Apache Spark

作為Hadoop生態系統的一部分的Apache Spark是一個開源的叢集計算框架，它可充當在Hadoop中處理大資料的引擎。Spark已經成為關鍵的大資料分散式處理框架之一，而且它可以通過多種方式進行部署。它為Java、Scala、Python（尤其是Natrona Python發行版）和R程式語言（R特別適用於大資料）提供本地繫結，它還支援SQL、流資料、機器學習和圖形處理。

大資料技能

大資料和大資料分析工作需要特定的技能，無論這些技能是從組織內部還是外部專家那裡獲取。這其中有很多技能都與關鍵的大資料技術元件相關，如Hadoop、Spark、NoSQL資料庫，記憶體資料庫和分析軟體。其它技能則針對資料科學、資料探勘、統計和定量分析、資料視覺化、通用程式設計以及資料結構和演算法等學科。我們還需要具備全面管理技能的人員來完成大資料專案。

鑑於大資料分析專案的普遍性在以及這一系列技能的人才的短缺，尋找有經驗的專業人員可能是組織面臨的最大挑戰之一。

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大資料用例

大資料和分析可以應用於很多業務問題和用例。下面就是幾個例子：

客戶分析。公司可以檢驗客戶資料以改善客戶體驗，提高轉化率並增加留存率。

運營分析。提高運營績效並更好地利用企業資產是很多公司的目標。大資料分析可以幫助企業找到更高效地運營的方法，以及提高績效的方法。

預防詐騙。資料分析有助於發現可能表明出欺詐行為的可疑活動和模式，並有助於降低風險。

價格優化。公司可以使用大資料分析來優化他們為產品和服務收取的價格，從而幫助提高收入。