数据，成为越来越重要的资产，目前互联网中数据的数量正在飞速的增长，首先是G为单位，然后是T级别、P级别、E级别。数据虽然很多，但是我们往往只惯性我们感兴趣的那一部分，因此我们需要对海量数据进行处理获取有价值的信息来为我们所用。比如做数据分析来做定向营销、以及为客户提供个性化的服务。
大数据的概念
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
"大数据"或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
大数据的大在于它不仅包括我们平时所说的数据（结构化数据），还包括非结构化数据。
大数据分析
通过对大数据进行分析，才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
1.可视化分析：大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2.数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3.预测分析能力：大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4.语义引擎：大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
5.数据质量和数据管理：大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据技术
数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构：云存储、分布式文件存储等。
数据处理：自然语言处理是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解，也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘：分类 、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
当前，移动互联网时代，各种终端设备、用户行为等不断增加和丰富着数据的世界，数据在数量、速度、多样性均在不断增长。而真正有价值的只有那些准确的、真实的部分。
对此，要想充分更好利用数据，需要打破数据孤岛、实时跨平台多渠道收集（第一方、第二方、第三方）数据，通过智能化数据采集、数据整合、清洗、建模，得到多层次、高质量、多维度的可用数据，运用到营销决策、推广等各个领域。
大数据的作用
智能化的解决方案面对着庞大的大数据，我们需要通过抽象，将数据处理成不同维度提供给不同角色去读取和使用，具体有：
建立用户画像。洞察用户兴趣偏好、场景，提供个性化服务和优化用户体验；
推动个性推荐。个性化是建立在用户画像的基础上，画像越精准，推荐也就更加有效和提供更好的用户体验；
助力精准运营。基于精准的用户群分析、产品分析，不断优化产品，制定更加合理运营策略。
辅助对内决策。基于可靠的数据统计和分析，辅助各级管理人员进行科学决策。
精简各种流程。根据数据反馈，精简企业流程、工业工序、业务流，降低内耗提升投入产出比。
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