大数据分析是指收集、处理、清理和分析大数据集，以帮助组织将其大数据运作起来。

1. 收集数据
每个组织的数据收集看起来都不一样。借助当今的技术，组织可以从各种来源收集结构化和非结构化数据——从云存储到移动应用程序到店内物联网传感器等。一些数据将存储在数据仓库中，商业智能工具和解决方案可以轻松访问这些数据。对于数据仓库而言，过于多样化或复杂的原始或非结构化数据可以被分配元数据并存储在数据湖中。

2. 处理数据
收集和存储数据之后，必须对其进行适当的组织，以便在分析查询中获得准确的结果，特别是当数据很大且是非结构化的时候。可用数据呈指数级增长，使得数据处理成为组织的一个挑战。一个处理选项是批处理，它会随着时间的推移查看大型数据块。当收集和分析数据之间有较长的周转时间时，批处理是有用的。流处理一次查看小批量数据，缩短了收集和分析之间的延迟时间，CPDA数据分析师从而更快地做出决策。流处理更复杂，通常也更昂贵。

3.干净的数据
无论是大数据还是小数据，都需要擦洗来提高数据质量，得到更强的结果;所有数据必须正确格式化，任何重复或无关的数据必须消除或解释。肮脏的数据可以掩盖和误导，创造出有缺陷的见解。

4. 分析数据
让大数据进入可用状态需要时间。一旦准备就绪，先进的分析流程可以将大数据转化为大见解。这些大数据分析方法包括:
数据挖掘通过识别异常和创建数据集群来对大型数据集进行排序，以识别模式和关系。
预测分析使用组织的历史数据来预测未来，识别即将到来的风险和机会。
深度学习模仿人类的学习模式，利用人工智能和机器学习对算法进行分层，并在最复杂和抽象的数据中找到模式。