在当今的商业环境中，大数据分析已成为企业不可或缺的一部分。它不仅涉及到客户欺诈检测和个性化服务，还通过广泛的数据分析仪表板来提升运营效率。随着云计算的出现，这种可能性变得更加现实。大数据分析帮助企业和组织通过揭示隐藏的信息来做出更好的决策。没有强大的计算能力，从大数据趋势、相关性和模式中获得有意义的洞察将是一项艰巨的任务。然而，大数据分析所使用的技术和方法使得从大型数据集中学习变得容易，这包括任何结构、来源和大小的数据。
大数据分析中的可视化预测模型和统计算法比基本的商业智能查询更为先进。与传统的商业智能方法相比，答案几乎是即时的。随着人工智能、社交网络和物联网的发展，大数据变得越来越重要，这些物联网拥有无数的传感器和设备。数据以“3V”——多样性、体量和速度来衡量。现在比以往任何时候都要多——通常是实时的。除非能够检查这些数据，否则这些数据洪流毫无意义且无用。然而，大数据分析模型使用机器学习来检查文本、统计和语言，以发现以前未知的洞察。所有数据源都可以挖掘价值和预测。
大数据分析的历史可以追溯到20世纪90年代大数据的兴起。在“大数据”这个术语被创造出来之前，这个概念就已经应用于计算机时代的黎明，当时企业使用大型电子表格来处理数字和发现趋势。20世纪90年代末和21世纪初创造的大量数据是由新的数据源推动的。移动设备和搜索引擎的普及创造了比任何公司都知道如何处理的更多数据。速度是另一个因素。数据生成得越快，就越需要处理。2005年，高德纳解释说，这些是大数据的“3V”——多样性、体量和速度。IDC的最新研究预计，到2020年，全球数据生成将增长十倍。
任何能够驾驭大量原始、非结构化信息的人都将打开一个从未见过的消费者行为、商业运营、自然现象和人口变化的宝库。传统的数据仓库和关系数据库无法胜任这项任务。需要创新。2006年，雅虎的工程师创建了Hadoop，并将其作为开源Apache项目推出。分布式处理平台使得在集群平台上运行大数据分析应用成为可能。这是传统和大数据分析之间的主要区别。
大数据分析生态系统是当今公司成功所需的敏捷性的关键组成部分。洞察可以更快、更高效地被发现，转化为可以决定胜者的即时交易决策。
大数据分析工具包括NoSQL数据库（不仅仅是SQL）或非关系型数据库，主要用于收集和分析大数据。NoSQL数据库中的数据用于动态组织非结构化数据，而不是关系数据库的结构化和表格设计。大数据分析需要一个软件框架来分布式存储和处理大数据。以下工具被认为是大数据分析的软件解决方案：
Apache Kafka：一个可扩展的消息系统，允许用户通过订阅实时发布和消费大量消息。
HBase：一个列式键/值数据存储，运行在Hadoop分布式文件系统上。
Hive：一个开源数据仓库服务，用于分析Hadoop文件中的数据集。
MapReduce：一个软件框架，用于在分布式集群中并行处理大量非结构化数据。
Pig：Apache基金会的一个开源技术，用于在Hadoop集群上并行编程MapReduce任务和作业。
Spark：一个开源的并行处理框架，用于在集群系统上运行大规模数据分析应用。
YARN：第二代Hadoop中的集群管理技术。
大数据分析之所以重要，是因为它允许数据科学家和统计学家深入挖掘大量数据以发现新的和有意义的洞察。这对于从零售到政府的行业来说也很重要，因为它们正在寻找改善客户服务和简化运营的方法。随着可以挖掘信息的非结构化数据种类的增加，大数据分析的重要性也随之增加：社交媒体内容、文本、点击数据和来自物联网的众多传感器。
大数据分析是必要的，因为传统的数据仓库和关系数据库无法处理定义当今世界的数据洪流——非结构化数据。它们最适合处理结构化数据。它们也无法处理实时数据请求。大数据分析满足了对实时理解非结构化数据的日益增长的需求。这对于依赖快速变化的金融市场和网络或移动活动量的公司尤为重要。