大数据分析是指对收集的大量原始数据进行处理、清理和分析，并将其转化为企业的强大资产。这是这个过程的工作原理。
(1)数据收集
不同企业的数据收集过程各不相同。由于技术进步，企业可以从各种来源收集无组织的数据集群，例如POS(销售点)、社交媒体、在线调查、客户购买模式、客户反馈、云计算应用程序、移动应用程序、手机记录、电子邮件、等所有数据首先从任何可能的来源收集到原始数据仓库。
(2)数据处理
在收集和存储数据后，数据专业人员会介入为分析查询进行数据分区和配置。一般来说，有两种处理数据的方式，其中包括：
●批处理随着时间的推移处理大型数据块。当企业在收集和分析数据之间有足够的时间时，批处理是有益的。
●Steam可以处理小批量数据，缩短了收集和分析数据之间的延迟时间。Steam流程与批处理流程相比更复杂、更昂贵，主要用于管理层必须做出快速决策的时候。
(3)数据清洗
无论是大数据加载还是一小批数据，都需要进行清理和过滤以提高数据质量。必须仔细检查、消除或说明任何重复或不相关和格式不正确的数据。为什么?因为脏数据或质量较差的数据可能非常具有误导性，并且会影响洞察的质量。
(4)数据分析
将大数据转换为可用格式肯定需要一些时间。一旦完成，高级分析可以将大数据转化为有价值和实用的见解。以下是一些常见的数据分析技术。
●数据挖掘。它通过识别异常和生成数据集群对大型数据集进行分类以确定模式和链接。
●深度学习。深度学习利用机器学习和人工智能从复杂的数据集群中寻找模式和有用的信息。
●预测分析。该技术使用企业过去的数据来评估模式并预测未来，以最大程度地减少风险和威胁。
大数据分析的好处
更快地检查数据的能力对任何企业都是有益的，因为它可以帮助企业快速回答重要问题。
大数据分析很重要，因为它允许企业使用来自各种来源的大量数据来识别机会和风险，帮助企业快速有效地行动。大数据分析的一些好处包括：
●成本效益。帮助企业确定更好、更有效的开展业务的方式。
●产品开发。更好地了解客户的需求和愿望会导致开发更好的产品。
●市场洞察力。跟踪市场趋势和客户的购买行为。