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大數據分析：

大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據能夠歸納爲4個V， 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值（Value）。

大數據做爲時下最火熱的IT行業的詞彙，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成爲行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨着大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生。

大數據分析的六個基本方面：
1. Analytic Visualizations（可視化分析）
　　無論是對數據分析專家仍是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化能夠直觀的展現數據，讓數據本身說話，讓觀衆聽到結果。
2. Data Mining Algorithms（數據挖掘算法）
　　可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集羣、分割、孤立點分析還有其餘的算法讓咱們深刻數據內部，挖掘價值。這些算法不只要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力）
　　數據挖掘可讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果作出一些預測性的判斷。
4. Semantic Engines（語義引擎）
　　咱們知道因爲非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，咱們須要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎須要被設計成可以從「文檔」中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management（數據質量和數據管理）
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。經過標準化的流程和工具對數據進行處理能夠保證一個預先定義好的高質量的分析結果。 
假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，咱們最好把精力關注在大數據能給咱們帶來的好處，而不單單是挑戰。
6.數據存儲，數據倉庫
數據倉庫是爲了便於多維分析和多角度展現數據按特定模式進行存儲所創建起來的關係型數據庫。在商業智能系統的設計中，數據倉庫的構建是關鍵，是商業智能系統的基礎，承擔對業務系統數據整合的任務，爲商業智能系統提供數據抽取、轉換和加載(ETL)，並按主題對數據進行查詢和訪問，爲聯機數據分析和數據挖掘提供數據平臺。

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