借助行之有效的大数据分析功能来分析不断增长的数据量、速度和数据种类，以便获得最为深入的洞察信息
大数据分析采用先进的分析技术来应对非常庞大的多样化大数据集，其中包括结构化、半结构化和非结构化数据，来自不同来源，大小从 TB 到 ZB 不等。
大数据究竟是什么？它可以定义为大小或类型超出传统关系数据库的能力，并能够利用低延迟来捕获、管理和处理数据的数据集。大数据的特点包括容量大、速度快和种类多。由于人工智能 (AI)、移动设备、社交媒体和物联网 (IoT) 的推动，数据源正变得比传统数据的来源更加复杂。例如，不同类型的数据可来自于传感器、设备、视频/音频、网络、日志文件、事务型应用程序、网络和社交媒体 - 其中很多数据为实时生成，且规模十分庞大。
通过大数据分析，您最终可以更好、更快地制定决策，对未来的结果进行建模和预测，并强化商业智能。在构建大数据解决方案时，可以考虑将 Apache Hadoop、Apache Spark 等开源软件以及整个 Hadoop 生态系统用作经济高效、灵活的数据处理和存储工具，以便处理当今生成的大量数据。
企业可以访问大量数据，并分析各种数据源，以获取新的洞察信息，并采取行动。从小规模切入，逐步扩大到处理历史记录数据和实时数据。
灵活的数据处理和存储工具可以帮助组织节省存储和分析大量数据的成本。发现模式和洞察分析可帮助您更高效地识别业务。
分析来自传感器、设备、视频、日志、事务型应用程序、Web 和社交媒体的数据，赋予组织数据驱动的能力。衡量客户需求和潜在风险，并创造新的产品和服务。