分析大量數據只是使大數據分析與以前的數據分析不同的一部分。我們還要了解其它方面。先有數據，然後是大數據。那麼，它們有什麼區別？
定義大數據
一般而言，大數據是指容量龐大的數據集，大到傳統的數據處理軟件產品無法在合理的時間內捕獲、管理和處理數據。這些大數據集可以包括結構化數據、非結構化數據和半結構化數據，人們可以從每個數據挖掘到洞察。
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多大的數據才算得上“大”尚無定論，但它通常可能是幾個拍字節（petabyte），並且對於艾字節（exabyte）範圍中的最大項目也是如此。
通常，大數據的特點是三個V：
極大的數據量
各種類型的數據
數據得到處理和分析的速度
大數據和分析
真正能從組織所收集的所有大數據中實現價值的東西是應用於數據的分析。沒有分析的話，這只是一大堆商業用途十分有限的數據。企業通過將分析應用於大數據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。
數據分析包括檢查數據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。
大數據特有的技術
Hadoop生態系統
Hadoop是其中一項與大數據密切相關的技術。Apache Hadoop項目為可擴展的分佈式計算開發開源軟件。
Hadoop軟件庫是一個框架，該框架支持使用簡單的編程模型在計算機集群中對大數據集進行分佈式處理。它旨在從單個服務器擴展到數千個，每個服務器都提供本地計算和存儲。
該項目包括幾個模塊：
Hadoop Common是支持其它Hadoop模塊的通用工具
Hadoop分佈式文件系統，它可以為應用程序數據提供高吞吐量的訪問
Hadoop YARN是一個作業調度和集群資源管理的框架
Hadoop MapReduce是一個基於YARN的大數據集並行處理系統。
Apache Spark
作為Hadoop生態系統的一部分的Apache Spark是一個開源的集群計算框架，它可充當在Hadoop中處理大數據的引擎。Spark已經成為關鍵的大數據分佈式處理框架之一，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編程語言（R特別適用於大數據）提供本地綁定，它還支持SQL、流數據、機器學習和圖形處理。
大數據技能
大數據和大數據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數據技術組件相關，如Hadoop、Spark、NoSQL數據庫，內存數據庫和分析軟件。其它技能則針對數據科學、數據挖掘、統計和定量分析、數據可視化、通用編程以及數據結構和算法等學科。我們還需要具備全面管理技能的人員來完成大數據項目。
鑑於大數據分析項目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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大數據用例
大數據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。公司可以檢驗客戶數據以改善客戶體驗，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。大數據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。數據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。公司可以使用大數據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。
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