大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為5個V， 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值（Value）、真實性（Veracity）。
大數據分析的六個基本方面
1. 可視化分析（Analytic Visualizations）
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
2. 數據挖掘算法（Data Mining Algorithms）
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力）
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4. 語義引擎（Semantic Engines）
我們知道由于非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。
5. 數據質量和數據管理（Data Quality and Master Data Management）
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對數據進行處理可以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，我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。
6.數據存儲，數據倉庫（Data Storage）
數據倉庫是為了便于多維分析和多角度展示數據按特定模式進行存儲所建立起來的關系型數據庫。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，為商業智能系統提供數據抽取、轉換和加載(ETL)，并按主題對數據進行查詢和訪問，為聯機數據分析和數據挖掘提供數據平臺。
效益成果
1.積極主動&預測需求： 企業機構面臨著越來越大的競爭壓力，它們不僅需要獲取客戶，還要了解客戶的需求，以便提升客戶體驗，并發展長久的關系。客戶通過分享數據，降低數據使用的隱私級別，期望企業能夠了解他們，形成相應的互動，并在所有的接觸點提供無縫體驗。
為此，企業需要識別客戶的多個標識符（例如手機、電子郵件和地址），并將其整合為一個單獨的客戶ID。由于客戶越來越多地使用多個渠道與企業互動，為此需要整合傳統數據源和數字數據源來理解客戶的行為。此外，企業也需要提供情境相關的實時體驗，這也是客戶的期望。
2. 緩沖風險&減少欺詐： 安全和欺詐分析旨在保護所有物理、財務和知識資產免受內部和外部威脅的濫用。高效的數據和分析能力將確保最佳的欺詐預防水平，提升整個企業機構的安全：威懾需要建立有效的機制，以便企業快速檢測并預測欺詐活動，同時識別和跟蹤肇事者。
將統計、網絡、路徑和大數據方法論用于帶來警報的預測性欺詐傾向模型，將確保在被實時威脅檢測流程觸發后能夠及時做出響應，并自動發出警報和做出相應的處理。數據管理以及高效和透明的欺詐事件報告機制將有助于改進欺詐風險管理流程。
此外，對整個企業的數據進行集成和關聯可以提供統一的跨不同業務線、產品和交易的欺詐視圖。多類型分析和數據基礎可以提供更準確的欺詐趨勢分析和預測，并預測未來的潛在操作方式，確定欺詐審計和調查中的漏洞。
3.提供相關產品： 產品是任何企業機構生存的基石，也通常是企業投入最大的領域。產品管理團隊的作用是辨識推動創新、新功能和服務戰略路線圖的發展趨勢。
通過對個人公布的想法和觀點的第三方數據源進行有效整理，再進行相應分析，可以幫助企業在需求發生變化或開發新技術的時候保持競爭力，并能夠加快對市場需求的預測，在需求產生之前提供相應產品。
4. 個性化&服務： 公司在處理結構化數據方面仍然有些吃力，并需要快速應對通過數字技術進行客戶交互所帶來的不穩定性。要做出實時回應，并讓客戶感覺受到重視，只能通過先進的分析技術實現。大數據帶來了基于客戶個性進行互動的機會。這是通過理解客戶的態度，并考慮實時位置等因素，從而在多渠道的服務環境中帶來個性化關注實現的。
5. 優化&改善客戶體驗：運營管理不善可能會導致無數重大的問題，這包括面臨損害客戶體驗，最終降低品牌忠誠度的重大風險。通過在流程設計和控制，以及在商品或服務生產中的業務運營優化中應用分析技術，可以提升滿足客戶期望的有效性和效率，并實現卓越的運營。
通過部署先進的分析技術，可以提高現場運營活動的生產力和效率，并能夠根據業務和客戶需求優化組織人力安排。數據和分析的最佳化使用可以帶來端對端的視圖，并能夠對關鍵運營指標進行衡量，從而確保持續不斷的改進。
例如，對于許多企業來說，庫存是當前資產類別中最大的一個項目——庫存過多或不足都會直接影響公司的直接成本和盈利能力。通過數據和分析，能夠以最低的成本確保不間斷的生產、銷售和/或客戶服務水平，從而改善庫存管理水平。數據和分析能夠提供目前和計劃中的庫存情況的信息，以及有關庫存高度、組成和位置的信息，并能夠幫助確定存庫戰略，并做出相應決策。客戶期待獲得相關的無縫體驗，并讓企業得知他們的活動。