目前，不少人都会对
大数据分析有着浓厚的兴趣，那么什么是大数据分析？大数据分析是指对海量的数据进行分析。大数据有4个显著的特点，海量数据、急速、种类繁多、数据真实。大数据被称为当今最有潜质的IT词汇，接踵而来的的数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
一、如何理解大数据分析
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析，挖掘数据的有利信息并加以有效利用，将数据的深层价值体现出来。从大数据的特点可以看出，没有一套可靠的数据分析方法和数据分析工具是不可能完成大数据分析的。有了大数据分析才能让规模巨大的数据有条有理，正确分类，产生有价值的分析报告，从而应用到各领域中，促进其发展。
1）大数据的分析与存储和数据的管理是一些数据分析层面的最佳实践。通过按部就班的流程和工具对数据进行分析可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
2）数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预测性的推断。
3）大数据已经不像前些年给人一种虚无缥缈的感觉，而当下最重要的是对大数据进行分析，只有经过分析的数据，才能对用户产生最重要的价值，越来越多人开始对什么是大数据分析产生联想，所以大数据的分析方式在整个IT领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
4）不管使用者是数据分析领域中的专家，还是普通的用户，可作为
数据分析工具的始终只能是数据可视化。可视化可以直观的展示数据，让数据自己表达，让客户得到理想的结果。
二、大数据分析的驱动力
1、让数据驱动决策
以往很多企业的经营决策可能都是出于管理者的经验，它是相对主观的。而数据是对客观事物的逻辑归纳，它真实的反映了事物的状态和变化。
2、快速建立分析模型
数据分析的目的是将数据变为信息，赋予数据生命力，解决业务的核心诉求。建立多维分析模型是将大数据进行场景化、即席化、可视化以及智能化的强大基础。相对于表格，以三维立方体形式呈现的数据结构更加直观。
3、支持场景化分析
场景化分析是针对企业业务经营的具体场景开展的数据分析，场景化分析符合数字分析敏捷化、业务化、前瞻化的发展趋势，将替代财务分析成为企业数据分析的主流。
4、更短的响应时间
实时数据检索不仅可以降低成本、提高效率和可视化速度。企业不再局限于在数据仓库中划分的数据子集，而是可以更全面地收集和处理业务数据，使企业从原来被动的事后分析转变为主动的实时决策，并可以以此为基础创建基于预测的、而非基于响应的业务模型。
三、大数据分析主要应用于哪些行业？
1）金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
2）制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。
3）互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。
4）餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。
5）汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。
