傳統的數據分析，有著實時性差、分析角度有限和分析數據有限等缺陷。面對著大數據體量大、速度要求高、形態眾多、價值巨大但分布散、信息波動性強等特點時，就顯得力不從心。而大數據實時性高且具備整合、分析、預測數據信息的特點，無疑可以滿足當前的需要。
大數據的處理環節包括了：數據收集，數據建模，數據分析。
數據收集可分為被動收集與主動收集，被動收集即為用戶端或末端設備主動上傳數據，而主動收集為后臺服務端通過端口主動收集末端設備及相關人員的信息。
數據建模有兩種途徑較為常用：隨機矩陣理論模型與統一張量模型。其中隨機矩陣理論模型是將從多個數據源收集的數據進行建模。統一張量模型則是來自多個數據源的數據基于張量擴展算子將不同的數據類型表示為子張量來進行建模的形式。
在建模之后，便是大數據中最關鍵的部分，大數據分析。大數據分析主要由五大步驟組成：選擇平臺操作系統、構建Hadoop集群、數據整合和預處理、數據存儲、數據挖掘和分析。其中Hadoop是一個用于存儲和處理大數據的開源框架，存儲空間與處理效率高，適用于批處理操作。同時Spark屬于Hadoop的改進型，適用于流式與交互式數據處理與查詢，實時性強且交互性好。還有較為重要的一個環節便是數據挖掘，它的主要任務包括預測建模、關聯分析、聚類分析、異常檢測等。在這些步驟中，有三個關鍵技術貫通始終：虛擬化（提升存儲空間與資源利用效率），Mapreduce（為大數據平臺提供并行處理的計算模型，更適用于集群平臺高性能計算）和人工智能（輔助分析挖掘）。
通過我們需要得到的處理結果，大數據分析技術和方法可以分為六個基本方面：可視化分析，挖掘性分析，預測性分析，數據存儲，數據質量與管理，語義引擎。如果按照我們的處理方式分類，又可以分為：對比分析，分組分析，回歸分析，預測分析和指標分析。
同時，數據倉庫也作為大數據分析的前期準備，近期大眾關注度也日益提高。數據倉庫可分為：操作型數據庫和分析型數據庫。主要由四部分組成：各個數據源單獨的數據庫、數據倉庫技術（ETL）、數據倉庫和前端應用。各類數據在數據倉庫中整理歸納后方可更加快速精準地進行分析預測。
以上僅僅是對于大數據分析技術和方法的一個粗略解讀。為了方便讀者更加全面的了解，我們還加入了對于大數據處理的其他重要環節的介紹。在信息技術飛速發展的今天，大數據技術的作用日益重要，因此，了解大數據并將其應用于各方各面有著非常積極的意義。
