一、大數(shù)據(jù)分析的概念
隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，
大數(shù)據(jù)分析也應運而生。大數(shù)據(jù)可以概括為速度快(Velocity)、數(shù)據(jù)量大(Volume)、價值（Value）、類型多(Variety)、真實性(Veracity)。大數(shù)據(jù)分析就是指對這類規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進行分析。
二、大數(shù)據(jù)分析平臺的功能
1、速度快
結(jié)合大規(guī)模并行處理技術(shù)與列式數(shù)據(jù)庫架構(gòu)，比普通平臺提高了100到1000倍的性能，實現(xiàn)更低且更透明的定價機制。
2、容納海量數(shù)據(jù)
利用計算機群集的存儲和計算能力，不僅提高了其處理傳入的大量數(shù)據(jù)流的能力，在性能上也有所擴展。
3、利用Hadoop
利用Hadoop作為用于持久性和輕量型數(shù)據(jù)管理的高效益平臺。Hadoop已成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中的主要平臺。
4、兼容傳統(tǒng)工具
兼容傳統(tǒng)工具，確保平臺已經(jīng)過認證。
5、提供數(shù)據(jù)分析功能
大數(shù)據(jù)分析平臺，不僅支持利用高級算法建立預測模型，還支持在數(shù)秒鐘內(nèi)準備并加載數(shù)據(jù)。輕松部署模型以進行數(shù)據(jù)庫內(nèi)計分，使數(shù)據(jù)科學家能夠使用現(xiàn)有統(tǒng)計軟件包和首選語言。
6、為數(shù)據(jù)科學家提供支持
快速、高效、易于使用和廣泛部署的大數(shù)據(jù)平臺可以幫助拉近商業(yè)人士和技術(shù)專家之間的距離。
三、大數(shù)據(jù)分析平臺對企業(yè)的重要性
1、幫助企業(yè)進行資源精準定位
通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對企業(yè)所需資源的精準定位，實現(xiàn)企業(yè)對運營過程中所需資源的挖掘方式、具體情況和儲量分布等，進行搜集分析，讓企業(yè)的管理者可以更直觀地面對自己的企業(yè)，更好地利用各種已有和潛在資源。
2、幫助企業(yè)了解用戶
通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，企業(yè)可以將用戶、客戶和產(chǎn)品進行相關(guān)聯(lián)，個性化定位客戶的關(guān)系偏好與用戶的產(chǎn)品偏好，從而提供客戶導向性的服務(wù)，生產(chǎn)出用戶驅(qū)動型的產(chǎn)品。
3、協(xié)助企業(yè)更好的開展服務(wù)
通過大數(shù)據(jù)對客戶互動數(shù)據(jù)、社交信息數(shù)據(jù)等進行計算，幫助企業(yè)進行品牌信息的水平化設(shè)計和碎片化擴散。
4、幫助企業(yè)做好運營推廣
通過大數(shù)據(jù)分析確定客戶上網(wǎng)的習慣，判斷客戶話題各類來源的占比，相關(guān)媒體平臺曝光量以及信息的主要話題，幫助企業(yè)針對性的選擇并制定營銷活動平臺、推廣方向等，提升企業(yè)運營效果。
四、大數(shù)據(jù)分析平臺結(jié)構(gòu)
1、數(shù)據(jù)收集層
數(shù)據(jù)收集一般有傳統(tǒng)的ETL離線收集和實時收集兩種方式，主要是對企業(yè)的核心事務(wù)數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、集團數(shù)據(jù)等的收集和解析，將零散的數(shù)據(jù)整合起來。
2、數(shù)據(jù)貯存和處理層
有了數(shù)據(jù)底層的數(shù)據(jù)，然后依據(jù)需求和場景的不同進行數(shù)據(jù)預處理，貯存到一個合適的持久化貯存層中。
3、數(shù)據(jù)剖析層
這里就要用到BI剖析體系。
4、數(shù)據(jù)使用層
依據(jù)事務(wù)需求不同劃分出不同類別的使用，主要是對最終的數(shù)據(jù)進行展現(xiàn)和可視化。
