大数据分析与数据分析的根本区别在哪里？一文讲清

数据分析与大数据分析是相关的，但二者分别有着各自独特的特征。首先，最显著的区别是数据规模。数据分析以处理“可管理”数据规模为目标，而大数据可以有效处理非常大规模的数据，这是大数据不可取代的优势。



其次，从存储方面看，数据分析是基于传统的关系型数据库存储技术，可以通过sql语句查询。相比之下，大数据处理技术无需将数据存储到关系型数据库中，而是一种非关系型的数据处理技术。大数据不需要你知道数据的排列方式，只要有效利用新处理技术，您可以快速响应数据处理要求。

第三，从处理功能上看，数据分析通常是用于挖掘回归模型，进行预测分析，用这些预测分析结果来改善决策或应用到实践中去。而大数据处理，更多的用于查询，实时分析，根据实时分析的结果来及时快速地作出反应或决策，以满足实时目标的要求。

最后，从数据源不同来看，数据分析通常是基于结构化的，几乎表现在我们每天感受中的。例如电子邮件、视频、图像、社会网络等，而大数据分析则包括结构的、半结构化的数据，甚至包括非结构化的数据。在用户活动中产生的日志文件、移动应用用户的位置数据、Sensor数据，这些都可以作为大数据分析的数据源。

总之，数据分析与大数据分析是有联系的，但还是有很多方面的区别：存储方式、数据规模、处理功能以及数据源等。虽然二者仍具有互补性，但未来企业如何通过大数据处理等新技术，能有效地分析数据，从而实现战略决策，将带动企业发展的整体性，值得企业仔细深思。

大数据分析与数据分析的根本区别在哪里

大数据分析与传统的数据分析相较前者而言都有许多差异，在不同的方面可以进行细节分析，包括数据量的大小，数据收集和信息获取，数据处理，以及决策支持。

（一）数据量

传统的数据分析大多以树状结构形式的数据来进行分析，而大数据分析则以海量的数据来为企业提供更合理的决策支持，从而对数据量的大小是有很大不同大的。一般来说，大数据分析的数据量能够达到三个规模：海量，即上亿及以上的数据量；恒量，即以百万计算以下的数据量；静态，即常规的数据量，大部分为有限的数据量。

（二）数据收集和信息获取

数据收集和信息获取也是两者之间的一个显著区别。传统数据分析在收集数据方面则要求收集的数据质量要高质量并且数据有关联，而大数据分析则不一定要求数据是有关联的，甚至可以是毫无关联的，同时也比较重视数据的质量和其他的信息。而且，大数据分析的数据收集是一种“金牌收集”模式，借助于实时数据存储，无论是业务系统的日志数据还是外部的第三方数据，都可以将其上传到数据库，从而构建一个数据图，然后再以检索的方式获取需要的信息，并且进行分析。

（三）数据处理

数据处理也是大数据分析和传统数据分析的分界线。传统的数据分析，数据经过预处理后再传输数据，其中需要将数据格式化，清除多余信息，并有明确的信息结构，让数据可以被正确地解读。而大数据分析则不需要进行这种处理，以大数据处理引擎处理原始数据即可，例如Hadoop等，这要求大数据处理在处理速度，易用性，兼容性等方面都要有很好的表现。

（四）决策支持

决策支持的根本区别是大数据分析具有更深入更完备的数据资料，应用的方法更为复杂而强大，可以帮助企业深入分析，运用各种软件对大量复杂的商业问题进行定性定量分析，帮助企业更全面地理解其数据，形成标准基础，以供计划制定深刻的分析手段，并以学习和预测的方法根据企业的商业问题形成决策支持系统。

总之，大数据分析和传统的数据分析比较起来，一方面需要大量的数据处理处理技术，而另一方面则需要高效的决策支持技术，以此在数据量，数据收集和信息获取，数据处理，以及决策支持这几个方面，大数据和传统数据分析都有着显著的区别。