信息化时代的高速发展为企业带来了丰厚的效益，在数据发展的背后，造就了一批从事于数据分析的专业人员，挖掘数据背后的价值，为企业发展带来强有力的数据支持。很多人都在说大数据，什么是大数据呢，大数据分析又是什么，大数据分析有哪些方面，下面我将一一展开说明。

大数据

大数据是无形的，无法使用常规的工具进行获取、管理和处理的数据集合。其具有数据量大、速度快、类型多、价值、真实性等特点。正是因为它的海量性，造就了它存在着无法估量的价值，而为了发掘这些数据集背后的价值，大数据分析便应运而生了。

大数据分析

大数据分析是指对海量的数据集合进行分析，通过数据挖掘，将有利的数据提取出来并加以利用。挖掘数据潜在的价值，同样，进行数据分析时需要有一套完整的数据分析方法和数据分析工具。依靠这两点的配合，将海量的数据分析整理成有用的数据。从而应用到各领域中，促进其发展。

大数据分析的五个基本方面

1.可视化分析

可视化分析是大数据分析的基本要求，对于使用数据的人来说，不管是专业的人员还是普通的用户，数据可视化都是从直观的角度观察数据。通过数据可视化的展示，更好的传达数据分析的价值。

2.数据挖掘算法

数据可视化是面向受用对象的，而数据挖掘则是面向机器。通过集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。因此算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3.预测性分析能力

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，获取数据。这些都是对现有因素的把控，预测性分析则是对于可视化分析和数据挖掘的结果预测，提前掌握数据分析的结果，这是经验的汇总产生的结果。

4.语义引擎

由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，因此就需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。这样有利于解决由于数据多样性带来的结果的不准确性。

5.数据质量与数据管理

数据质量和数据管理是管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行整合加工。可以预先定义一个相对好的分析结果。根据预测结果做出相应的调整，得到最优的结果。

大数据时代，大数据分析的价值不可估量。对于企业而言，一个好的数据分析工具不仅可以提升企业的竞争力，更能为企业带来源源不断的经济效益，在国内的商业智能领域，Finebi的数据分析能力得到了良好的体现，庞大的数据处理引擎，快速高效的为企业决策者提供有力的数据支持。深受行业的喜爱。大数据分析为企业决策者提供决策参考，帮助企业更准确找到自身定位和发展方向。科学有效的运用大数据分析，相信未来大数据领域的发展将会更加的全面。

比如帆软FineBI这一款软件，简单来说是把所有的数据源全部都拿过来，就好像韩信点兵一般，有着更好的效果，可以有效提升数据的质量，为下一步数据的处理做好准备，帆软数据处理能够达到生命周期管理的一大效果。

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