1. 什么是大数据分析

大数据分析是对大规模数据进行解析的过程。大数据通常包含五个关键特征：数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多样（Variety）、价值（Value）以及真实性（Veracity）。大数据分析可以细分为两个主要部分：大数据本身和数据分析。尽管大数据常常出现在新闻报道中，但大数据分析与单纯收集大量数据是不同的概念。如果没有数据分析，再多的数据也只是高成本存储的IT资源。在国外，大数据分析更侧重于分析过程，从数据中提取有用信息；而在国内，虽然大数据的采集较为普遍，但在实际应用中却缺乏深度挖掘，往往只是简单地制作图表，难以深入揭示数据的价值。

2. 大数据的发展情况

开源大数据

1. Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce、HBase、Hive等工具相继出现，形成了早期的Hadoop生态系统。
2. Hypertable虽不在Hadoop生态内，但也拥有一定的用户群体。

一体化数据仓库

IBM PureData（Netezza）、Oracle Exadata、SAP Hana等产品也提供了强大的数据处理能力。

3. 大数据的应用场景

金融行业

金融行业广泛利用大数据技术，例如，美国银行通过分析客户点击数据为其提供个性化服务。在中国，金融行业也较早开始应用大数据，但目前大多数企业已建立大数据平台，以更好地处理交易数据。

医疗行业

医疗行业积累了大量的病例、病理报告和药物报告等数据。通过有效分析，这些数据能为医生和患者带来巨大帮助。未来，借助大数据平台，医疗行业可以更加系统化地收集疾病信息，建立全面的疾病数据库，从而辅助医生进行诊断。

农牧业

农牧产品的保存是一个难题，合理管理种植和养殖对农牧民至关重要。政府可以通过大数据提供的生产能力和趋势报告，引导农牧业生产和消费，避免资源浪费。结合无人机技术，农民可以更高效地收集农作物生长和病虫害等信息，实现精准管理和科学决策。

批发行业

大数据在批发行业的应用主要体现在通过分析客户购买记录，了解其购物偏好，进而推荐相关产品，增加销售额。例如，将与清洗衣物相关的商品放在一起销售，能够显著提升销售业绩。根据统计，这种基于购买记录的优化策略可使销售额增长30%以上。