大数据分析改变了行业感知数据的方式。传统上，公司使用统计工具和调查来收集数据并根据有限的信息量进行分析。在大多数情况下，根据信息得出的推论和推论是不充分的，也没有带来积极的结果。因此，公司不得不蒙受损失。

但是，随着高性能的发展和高性能计算带来的计算能力的极大提高，行业能够扩展其知识领域。过去只有几千兆字节的内容现在已经达到了数以万亿计的大小。这是由于移动电话，物联网设备和其他互联网服务的广泛普及所致。为了理解这一点，行业已经诉诸于大数据分析领域。

大数据分析平台是一个既提供分析功能又提供海量存储容量的综合平台。Hadoop，Spark，Flink和Kafka等一些流行的大数据工具不仅具有存储海量数据的能力，而且还可以对数据进行分析。结果，它们为具有大数据需求的公司提供了全面的解决方案。

大数据分析通常情况下使用四种类型的技术：

1.描述性分析

借助描述性分析，我们可以分析和描述数据的特征。它处理信息汇总。描述性分析与视觉分析相结合，为我们提供了全面的数据结构。

在描述性分析中，我们处理过去的数据以得出结论，并以仪表板的形式呈现我们的数据。在企业中，描述性分析用于确定关键绩效指标或KPI以评估企业绩效。

2.预测分析

借助预测分析，我们可以确定未来的结果。基于对历史数据的分析，我们能够预测未来。它利用描述性分析来生成有关未来的预测。借助技术进步和机器学习，我们能够获得有关未来的预测见解。

预测分析是一个复杂的领域，需要大量数据，熟练的预测模型实现及其调整以获得准确的预测。这需要精通机器学习的熟练劳动力来开发有效的模型。

3.诊断分析

有时，企业需要对数据的性质进行批判性思考，并深入了解描述性分析。为了找到数据中的问题，我们需要找到可能导致模型性能不佳的异常模式。

使用诊断分析，您可以诊断通过数据显示的各种问题。企业使用此技术来减少损失并优化绩效。企业使用诊断分析的一些示例包括：

企业实施诊断分析以减少物流延迟并优化生产流程。

借助销售领域的诊断分析，可以更新营销策略，否则将削弱总收入。

4.规范分析

规范分析结合了以上所有分析技术的见解。它被称为数据分析的最终领域。规范分析使公司可以根据这些决策制定决策。它大量使用人工智能，以便于公司做出谨慎的业务决策。

诸如Facebook，Netflix，Amazon和Google之类的主要行业参与者正在使用规范分析来制定关键业务决策。此外，金融机构正在逐渐利用这种技术的力量来增加收入。

大数据分析的特征取决于不同的方面，例如体积，速度和多样性。

现在，在此，让我们一起来探索数据分析的特性，使其与传统的分析类型区别开来。

1.程序化

由于数据的规模，可能需要编写一个用于数据分析的程序，方法是使用代码来操纵它或进行任何形式的探索。

2.数据驱动

许多数据科学家依靠假