互联网的发展给人们的生活带来了极大的便利，也催生了大量数据，但海量数据给企业在分析、管理上带来了很大困扰。

随着大数据时代的到来，传统数据处理方式已经无法满足大数据时代对海量大数据的处理需求，而传统模式下产生的报表、分析等方式已经无法满足大数据对报表、分析等方面的需求。

于是大数据时代下，人们开始寻求新的方式来获取新资料来解决这个问题。本文就以大数据分析作为背景，以案例讲解大数据技术手段在日常工作中是如何应用的。

一、什么是大数据

大数据（big data）是指无法在一定时间内用常规软件工具进行处理的数据集合。数据代表了需要进一步挖掘的有价值信息，比如可以帮助我们提高决策质量或预测未来情况的数据，它也可以用来衡量产品、服务和流程的表现形式。

“大数据”概念在2012年首次提出以来，逐渐被各个行业、企业、研究机构接受，并成为“互联网+”概念之后的又一重要产业。

从大范围来说，所谓大数据是指海量信息资源；从数据量来看大数据包含了海量的“数据”：时间跨度为一年以上、内容为各类信息资源等。

在日常工作中，我们经常会遇到一些业务需求和客户咨询类的问题时，这就是典型的大数据需求案例。

二、大数据分析技术在企业中的应用

1.对数据进行采集、存储、管理和处理

2.通过数据挖掘分析，为企业决策提供数据支持

3.通过数据挖掘分析，预测市场需求，对生产经营提供决策支持。

4.实现数据信息的共享与集成，提高企业工作效率。

三、大数据分析工具

在大数据时代，随着大数据量的增加，需要的数据处理平台的计算能力也随之增加。

传统数据库系统难以满足处理能力的需求，而大数据技术可以通过大数据处理平台来解决这个问题——利用分布式架构，使不同的节点之间实现高速传输，再通过分布式存储系统与计算平台相结合，使得整个大数据处理系统具有高性能和高可靠。

随着计算机技术不断发展，数据库的种类也越来越多，例如：关系型数据库、非关系型数据库（如： MySQL、 ElasticSearch等）；存储设备也从大型内存设备发展到小型内存设备（如： Hadoop、 Spark等）；存储技术从关系型数据库到非关系型数据库再到分布式数据库。

目前大数据主要包括以下几个方面：数据采集、数据分析和数据挖掘（包括但不限于：机器学习、预测建模）。

大数据在当今时代的发展给人们生活带来了极大的便利和好处与价值。

四、案例分享

五、总结

本文以实际案例讲解了大数据技术在日常工作中的应用，其中包括：

针对以上案例，笔者总结出一些数据分析的思路。还有更多的数据分析教学大家可以自行学习，推荐帆软公司的finebi。里面有很多数据可视化模板都是免费的。

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