什么是大數據分析技術

大數據分析技術現在還是一種傳統的技術分析模型，主要還是對數據進行篩選、過濾之后進行分析。

大數據分析的五個基本方面

1. Analytic Visualizations（可視化分析）

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. 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. Semantic Engines（語義引擎）

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. 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。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。

隨著銀行業、保險業，電子商務的不斷發展，非結構數據的數量越來越多，增加了大數據分析的難度，對于大數據分析的傳統模型提出了挑戰，那么大數據分析技術的進展該何去何從?

第一、軟件和硬件相結合

基于客戶現有的基礎架構進行優化，因為隨著數據的發展，硬件基礎在一定程度上有了很多的局限性，對于客戶行為的了解，將本來我們成熟的業務從成熟的領域推向更多的領域，隨著基礎架構的不斷完善，我們的解決方案也會隨著客戶的需要不斷的發生變化，可以更好的和客戶之間進行合作。

第二、大數據分析方式的不斷改變

減少了對固有數據的依賴性，現有階段對于大數據的討論一般都是在數據規模怎么處理的，對于數據分析方式的改變方面的討論。隨著自我校正方式的發展，服務的渠道在發生不斷的變化，這些大數據分析數據的不斷改變，對于傳統的大數據分析方式的不足之處做了一些彌補，一些數據的自我調整已經可以取代傳統的技術模式。

第三、機器學習的模型得到發展

機器學習的模型是基于假設的模型，傳統的數據模型應為數據量的不斷增加，為了更好的為這些數據作出更好的分析和決策，機器學習的模型會得到不斷的發展和應用。雖然現階段機器學習還處在展示的階段，但是這個技術可以不斷的完善，并且也可以最中國客戶降低很大的風險，舉個例子，對于銀行業的數據分析，怎么很快的保護數據的安全，發現壞賬，這都是需要大數據分析的模型進行調整。對于大數據來說，基于機器學習的模型可以不斷的增加變量，可以幫助數據分析者作出更快的分析決策，這也是機器學習的優勢，在以后的很長的發展階段內，機器學習的模型可能會取代傳統的模型。