大數據wiki

Ⅰ 大數據是什麼概念

世界包含的多得難以想像的數字化信息變得更多更快……從商業到科學，從政府到藝術，這種影響無處不在。科學家和計算機工程師們給這種現象創造了一個新名詞：「大數據」。

所謂大數據，那到底什麼是大數據，他的來源在哪裡，定義究竟是什麼呢?

七：最後北京開運聯合給您總結一下

不管大數據的核心價值是不是預測，但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。

1、從大數據的價值鏈條來分析，存在三種模式：

1)手握大數據，但是沒有利用好;比較典型的是金融機構，電信行業，政府機構等。

2)沒有數據，但是知道如何幫助有數據的人利用它;比較典型的是IT咨詢和服務企業，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

3)既有數據，又有大數據思維;比較典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

2、未來在大數據領域最具有價值的是兩種事物：

1)擁有大數據思維的人，這種人可以將大數據的潛在價值轉化為實際利益;

2)還未有被大數據觸及過的業務領域。這些是還未被挖掘的油井，金礦，是所謂的藍海。

大 數據是信息技術與專業技術、信息技術產業與各行業領域緊密融合的典型領域，有著旺盛的應用需求、廣闊的應用前景。為把握這一新興領域帶來的新機遇，需要不
斷跟蹤研究大數據，不斷提升對大數據的認知和理解，堅持技術創新與應用創新的協同共進，加快經濟社會各領域的大數據開發與利用，推動國家、行業、企業對於
數據的應用需求和應用水平進入新的階段。

Ⅱ 大數據是什麼

什麼是大數據？
大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
具體來說，大數據具有4個基本特徵：
一是數據體量巨大。網路資料表明，其新首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB（1PB=1024TB），這些數據如果列印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，到目前為止，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。
二是數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。
三是處理速度快。數據處理遵循「1秒定律」，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。
四是價值密度低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。

Ⅲ 大數據包括哪些

大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL數據內庫、容數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。
大數據主要技術組件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大數據技術包括數據採集，數據管理，數據分析，數據可視化，數據安全等內容。數據的採集包括感測器採集，系統日誌採集以及網路爬蟲等。數據管理包括傳統的資料庫技術，nosql技術，以及對於針對大規模數據的大數據平台，例如hadoop，spark，storm等。數據分析的核心是機器學習，當然也包括深度學習和強化學習，以及自然語言處理，圖與網路分析等。

Ⅳ 什麼是大數據啊好學嗎

列舉三個常用的大數據定義:
(1)具有較強決策、洞察和流程優化能力的海量、高增長、多樣化的信息資產需要新的處理模式。
——Gartner
(2)海量數據量、快速數據流和動態數據速度、多樣的數據類型和巨大的數據價值。
—— IDC
(3)或者是海量數據、海量數據、大數據，是指所涉及的數據太大，無法在合理的時間內被截取、管理、處理、整理成人類可以解讀的信息。
—— Wiki
如何去學習呢？給你幾點建議：
零基礎的同學學習大數據開發不能急於求成，要分階段分步驟來一步步完成，大概可以分為四步：
第一個階段：了解大數據的基本概念
第二個階段：學習計算機的編程語言
第三階段：大數據有關的學習課程
第四個階段：項目實戰階段

Ⅳ 大數據包括一些什麼

大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據採集處於第一個環節。根據MapRece產生數據的應用系統分類，大數據的採集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。2、數據存取：大數據的存去採用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據，3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。4、數據處理：對於採集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。6、數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。

Ⅵ 大數據可以做什麼

現在大家可能都聽說過大數據，大數據的出現使得各個行業的發現具有了方向性，為推動社會做出了巨大的貢獻，大數據離不開數據挖掘，那麼大家知道不知道大數據可以做什麼呢？簡單來說，大數據可以讓預測未來。
一、大數據可以預測未來

簡而言之，大數據和數據挖掘能夠賦予我們預測能力。而現在我們的生活已經數字化了，我們每天所做的任何事情都可以通過大數據記錄下來，就好比每張信用卡交易都是數字化和可查詢的。對於企業來說，大多數財務和運營數據都保存在資料庫中。而現在，隨著可穿戴設備的興起，大家的每一次心跳和呼吸都被數字化並保存為可用數據。使得機器了解我們。
二、如果模式保持不變，那麼未來就不再是未來

現在，我們生活中的許多不同事物都有不同的表現形式。比如說，一個人可能在任何工作日內在工作和家庭之間旅行，在周末到某個地方遊玩，這種模式很少改變。商店將擁有任何一天的高峰時段和閑置時間，這種模式不太可能改變。企業將在一年中的某些月份要求更高的勞動力投入，這種模式不太可能改變。
由此，計算機通過終端去進行搜集到這些數據，就去分析這些數據，然後對受眾群體進行合理的安排。計算機也就能夠知道什麼時候是適合促銷的最佳時間，例如，如果這個人每周五的星期五都要洗車，或者是優惠券，那就是洗車促銷如果這個人每年三月都要去度假，那就可以進行全方位的服務。同時計算機還可以預測商店全天的銷售預測，然後制定業務戰略以最大化總收入。一旦未來變得可預測，我們可以隨時提前計劃並為可能的最佳行動做好准備。這就說明了大數據給了我們預測未來的力量。這是數據挖掘的力量。數據挖掘始終與大數據聯系在一起，因為大數據支持大量數據集，從而為所有預測提供了基礎。

三、機器學習是什麼？

剛才我們根據一塊數據的處理方式進行了分析。假設這條數據包含一組購物者的購買行為，包括購買的商品總數，每個購物者購買的商品數量。這是迄今為止最簡單的統計分析。如果我們的目標是分析不同類型的購物者之間的聯系，或者如果我們想要推測特定類型的購物者的特殊偏好，或者甚至預測任何購物者的性別或年齡，我們將需要更多復雜的模型，通過錄入的數據，我們稱之為演算法。機器學習可以更容易理解為為數據挖掘目的而開發的所有不同類型的演算法，方便我們的生活。
四、數據挖掘是什麼？

通過計算機去學習演算法，用現有數據去預測未知數，這正是數據挖掘的奇跡與機器學習密切相關的原因。然而，任何機器學習演算法的強度在很大程度上取決於大量數據集的供應。無論演算法有多復雜，都不能從幾行數據中做出預測，需要大量的數據作為樣本。大數據技術是機器學習的前提，通過計算機的學習，我們能夠從現有數據集中獲得有價值的見解，這就是數據挖掘。
以上的內容就是對於大數據可以做什麼？這兩個問題的具體的解釋了，大數據的出現能夠讓我們更好的預測未來，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，最後感謝大家的閱讀。

Ⅶ 什麼叫大數據

大數據概述
專業解釋：大數據英文名叫big data，是一種IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
通俗解釋：大數據通俗的解釋就是海量的數據，顧名思義，大就是多、廣的意思，而數據就是信息、技術以及數據資料，合起來就是多而廣的信息、技術、以及數據資料。
大數據提出時間
「大數據」這個詞是由維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶於2008年8月中旬共同提出。
大數據的特點
Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）-由IBM提出。
大數據存在的意義和用途是什麼？
看似大數據是一個很高大上的感覺，和我們普通人的生活相差甚遠，但是其實不然！大數據目前已經存在我們生活中的各種角落裡了，舉個例子，我們現在目前最關心的疫情情況數據，用的就是大數據的技術，可以實時查看確診人數以及各種疫情數據。
大數據存在的意義是什麼？
從剛才的舉例中我們基本可以了解，大數據是很重要的，其存在的意義簡單來說也是為了幫助人們更直觀更方便的去了解數據。而通過了解這些數據後又可以更深一步的去挖掘其他有價值的數據，例如今日頭條/抖音等產品，通過對用戶進行整理和分析，然後根據用戶的各種數據來判斷用戶的喜愛，進而推薦用戶喜歡看的東西，這樣做不僅提升了自身產品的體驗度，也為用戶提供了他們需要的內容。
大數據的用途有哪些？
要說大數據的用途，那可就相當廣泛了，基本各行各業都可以運用到大數據的知識。如果簡單理解的話，可分為以下四類：
用途一：業務流程優化
大數據更多的是協助業務流程效率的提升。能夠根據並運用社交網路數據信息 、網站搜索及其天氣預告找出有使用價值的數據信息，這其中大數據的運用普遍的便是供應鏈管理及其派送線路的提升。在這兩個層面，自然地理精準定位和無線通信頻率的鑒別跟蹤貨物和送大貨車，運用交通實時路況線路數據信息來選擇更好的線路。人力資源管理業務流程也根據大數據的剖析來開展改善，這這其中就包含了職位招聘的調整。
用途二：提高醫療和研發
大型數據分析應用程序的計算能力允許我們在幾分鍾內解碼整個dna。可以創造新的治療方法。它還能更好地掌握和預測疾病。如同大家配戴智能手錶和別的能夠轉化成的數據信息一樣，互聯網大數據還可以協助病人盡快醫治疾患。現在大數據技術已經被用於醫院監測早產兒和生病嬰兒的狀況。通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫生預測可能的不適症狀。這有助於醫生更好地幫助寶寶。
用途三：改善我們的城市
大數據也被用於改進我們在城市的生活起居。比如，依據城市的交通實時路況信息，運用社交媒體季節變化數據信息，增加新的交通線路。現階段，很多城市已經開展數據分析和示範點新項目。
用途四：理解客戶、滿足客戶服務需求
互聯網大數據的運用在這個行業早已廣為人知。重點是如何使用大數據來更好地掌握客戶及其興趣和行為。企業非常喜歡收集社交數據、瀏覽器日誌、分析文本和感測器數據，以更全面地掌握客戶。一般來說，建立數據模型是為了預測。
如何利用大數據？
那我們了解了這么多關於大數據的知識，既然大數據這么好，我們怎麼去利用大數據呢？那這個就要說到大數據的工具BI了，BI簡單理解就是用來分析大數據的工具，從數據的採集到數據的分析以及挖掘等都需要用到BI，BI興起於國外，比較知名的BI工具有Tableau、Power BI等；而國內比較典型的廠家就是億信華辰了。雖然BI興起於國外，但是這些年隨著國內科技的進步以及不斷的創新，目前國內BI在技術上也不比國外的差，而且因為國內外的差異化，在BI的使用邏輯上，國內BI更符合國內用戶的需求。
希望對您有所幫助！~

Ⅷ 大數據時代的數據分析師該了解哪些事情

大數據時代的數據分析師該了解哪些事情
近幾年來，大數據養精蓄銳，從剛開始的無人談及，到現在的盛行談論，就這樣走進了公眾的視野。什麼是大數據呢?對於數據分析師，它有意味著什麼?處在人人高談的大數據時代，數據分析師該了解哪些內容，本文將為您解答。
用Google搜索了一下「BigData」，得到了19,600,000個結果……而使用同樣的詞語，在兩年前你幾乎搜索不到什麼內容，而現在大數據的內容被大肆宣傳，內容多得讓人眼花繚亂。而這些內容主要是來自IBM、麥肯錫和O』Reilly ，大多數文章都是基於營銷目的的誇誇其談，對真實的情況並不了解，有些觀點甚至是完全錯誤的。我問自己…… 大數據之於數據分析師，它意味著什麼呢?如下圖所示，谷歌趨勢顯示，與「網站分析」(web analytics)和」商業智能」(business intelligence)較為平穩的搜索曲線相比，「大數據」(big data)的搜索量迎來了火箭式的大幅度增長。
被神話的大數據
Gartner把「大數據」的發展階段定位在「社交電視」和「移動機器人」之間，正向著中部期望的高峰點邁進，而現在是達到較為成熟的階段前的二至五年。這種定位有著其合理性。各種奏唱著「大數據」頌歌的產品數量正在迅速增長，大眾媒體也進入了「大數據」主題的論辯中，比如紐約時報的「大數據的時代「，以及一系列在福布斯上發布的題為」 大數據技術評估檢查表「的文章。
進步的一面體現在
，大數據的概念正在促使內部組織的文化發生轉變，對過時的「商務智能」形成挑戰，並促進了「分析」意識的提升。
基於大數據的創新技術可以很容易地被應用到類似數據分析的各種環境中。值得一提的是，企業組織通過應用先進的業務分析，業務將變得更廣泛、更復雜，價值也更高，而傳統的網站分析受到的關注將會有所減弱。
大數據的定義
什麼是「大數據」，目前並沒有統一的定義。維基網路提供的定義有些拙劣，也不完整：「 大數據，指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過主流的工具，在合理的時間內擷取、管理、處理、並整理成為人們所能解讀的信息 「。
IBM 提供了一個充分的簡單易懂的概述：
大數據有以下三個特點：大批量(Volume)、高速度(Velocity)和多樣化(Variety) 。 大批量 – 大數據體積龐大。企業里到處充斥著數據，信息動不動就達到了TB級，甚至是PB級。 高速度 – 大數據通常對時間敏感。為了最大限度地發揮其業務價值，大數據必須及時使用起來。 多樣化 – 大數據超越了結構化數據，它包括所有種類的非結構化數據，如文本、音頻、視頻、點擊流、日誌文件等等都可以是大數據的組成部分。 MSDN的布萊恩·史密斯在IBM的基礎上增加了第四點： 變異性 – 數據可以使用不同的定義方式來進行解釋。不同的問題需要不同的闡釋。
從技術角度看大數據
大數據包括了以下幾個方面：數據採集、存儲、搜索、共享、分析和可視化，而這些步驟在商務智能中也可以找到。在皮特·沃登的「 大數據詞彙表 「中，囊括了60種創新技術，並提供了相關的大數據技術概念的簡要概述。
獲取 ：數據的獲取包括了各種數據源、內部或外部的、結構化或非結構化的數據。「大多數公共數據源的結構都不清晰，充滿了噪音，而且還很難獲得。」 技術： Google Refine、Needlebase、ScraperWiki、BloomReach 。
序列化：「你在努力把你的數據變成有用的東西，而這些數據會在不同的系統間傳遞，並可能存儲在不同節點的文件中。這些操作都需要某種序列化，因為數據處理的不同階段可能需要不同的語言和API。當你在處理非常大量的記錄時，該如何表示和存儲數據，你所做的選擇對你的存儲要求和性能將產生巨大影響。 技術： JSON、BSON、Thrift、Avro、Google Protocol Buffers 。
存儲 ：「大規模的數據處理操作使用了全新的方式來訪問數據，而傳統的文件系統並不適用。它要求數據能即時大批量的讀取和寫入。效率優先，而那些有助於組織信息的易於用戶使用的目錄功能可能就顯得沒那麼重要。因為數據的規模巨大，這也意味著它需要被存儲在多台分布式計算機上。「 技術： Amazon S3、Hadoop分布式文件系統 。
伺服器 ：「雲」是一個非常模糊的術語，我們可能對它所表示的內容並不很了解，但目前在計算資源的可用性方面已有了真正突破性的發展。以前我們都習慣於購買或長期租賃實體機器，而現在更常見的情況是直接租用正運行著虛擬實例的計算機來作為伺服器。這樣供應商可以以較為經濟的價格為用戶提供一些短期的靈活的機器租賃服務，這對於很多數據處理應用程序來說這是再理想不過的事情。因為有了能夠快速啟動的大型集群，這樣使用非常小的預算處理非常大的數據問題就可能成為現實。「 技術： Amazon EC2、Google App Engine、Amazon Elastic Beanstalk、Heroku 。
NoSQL：在IT行為中，NoSQL(實際上意味著「不只是SQL」)是一類廣泛的資料庫管理系統，它與關系型資料庫管理系統(RDBMS)的傳統模型有著一些顯著不同，而最重要的是，它們並不使用SQL作為其主要的查詢語言。這些數據存儲可能並不需要固定的表格模式，通常不支持連接操作，也可能無法提供完整的ACID(原子性—Atomicity、一致性—Consistency、隔離性—Isolation、持久性—Durability)的保證，而且通常從水平方向擴展(即通過添加新的伺服器以分攤工作量，而不是升級現有的伺服器)。 技術： Apache Hadoop、Apache Casandra、MongoDB、Apache CouchDB、Redis、BigTable、HBase、Hypertable、Voldemort 。
處理 ：「從數據的海洋中獲取你想要的簡潔而有價值的信息是一件挑戰性的事情，不過現在的數據系統已經有了長足的進步，這可以幫助你把數據集到轉變成為清晰而有意義的內容。在數據處理的過程中你會遇上很多不同的障礙，你需要使用到的工具包括了快速統計分析系統以及一些支持性的助手程序。「 技術： R、Yahoo! Pipes、Mechanical Turk、Solr/ Lucene、ElasticSearch、Datameer、Bigsheets、Tinkerpop 。 初創公司： Continuuity、Wibidata、Platfora 。
MapRece ：「在傳統的關系資料庫的世界裡，在信息被載入到存儲器後，所有的數據處理工作才能開始，使用的是一門專用的基於高度結構化和優化過的數據結構的查詢語言。這種方法由Google首創，並已被許多網路公司所採用，創建一個讀取和寫入任意文件格式的管道，中間的結果橫跨多台計算機進行計算，以文件的形式在不同的階段之間傳送。「 技術： Hadoop和Hive、Pig、Cascading、Cascalog、mrjob、Caffeine、S4、MapR、Acunu、Flume、Kafka、Azkaban、Oozie、Greenplum 。
自然語言處理 ：「自然語言處理(NLP)……重點是利用好凌亂的、由人類創造的文本並提取有意義的信息。」 技術： 自然語言工具包Natural Language Toolkit、Apache OpenNLP、Boilerpipe、OpenCalais。
機器學習：「機器學習系統根據數據作出自動化決策。系統利用訓練的信息來處理後續的數據點，自動生成類似於推薦或分組的輸出結果。當你想把一次性的數據分析轉化成生產服務的行為，而且這些行為在沒有監督的情況下也能根據新的數據執行類似的動作，這些系統就顯得特別有用。亞馬遜的產品推薦功能就是這其中最著名的一項技術應用。「 技術： WEKA、Mahout、scikits.learn、SkyTree 。
可視化 ：「要把數據的含義表達出來，一個最好的方法是從數據中提取出重要的組成部分，然後以圖形的方式呈現出來。這樣就可以讓大家快速探索其中的規律而不是僅僅籠統的展示原始數值，並以此簡潔地向最終用戶展示易於理解的結果。隨著Web技術的發展，靜態圖像甚至互動式對象都可以用於數據可視化的工作中，展示和探索之間的界限已經模糊。「 技術： GraphViz、Processing、Protovis、Google Fusion Tables、Tableau 。
大數據的挑戰
最近舉行的世界經濟論壇也在討論大數據，會議確定了一些大數據應用的機會，但在數據共用的道路上仍有兩個主要的問題和障礙。
1.隱私和安全
正如Craig & Ludloff在「隱私和大數據「的專題中所提到的，一個難以避免的危機正在形成，大數據將瓦解並沖擊著我們生活的很多方面，這些方麵包括私隱權、政府或國際法規、隱私權的安全性和商業化、市場營銷和廣告……試想一下歐盟的cookie法規，或是這樣的一個簡單情景，一個公司可以輕易地在社交網路上收集各種信息並建立完整的資料檔案，這其中包括了人們詳細的電子郵箱地址、姓名、地理位置、興趣等等。這真是一件嚇人的事情!
2.人力資本
麥肯錫全球研究所的報告顯示 ，美國的數據人才的缺口非常大，還將需要140,000到190,000個有著「深度分析」專業技能的工作人員和1.500個精通數據的經理。尋找熟練的「網站分析」人力資源是一個挑戰，另外，要培養自己的真正擁有分析技能的人員，需要學習的內容很多，這無疑是另一個大挑戰。
大數據的價值創造
很多大數據的內容都提及了價值創造、競爭優勢和生產率的提高。要利用大數據創造價值，主要有以下六種方式。
透明度 ：讓利益相關人員都可以及時快速訪問數據。實驗 ：啟用實驗以發現需求，展示不同的變體並提升效果。隨著越來越多的交易數據以數字形式存儲，企業可以收集更准確、更詳細的績效數據。決策支持 ：使用自動化演算法替換/支持人類決策，這可以改善決策，減少風險，並發掘被隱藏的但有價值的見解。創新 ：大數據有助於企業創造出新的產品和服務，或提升現有的產品和服務，發明新的商業模式或完善原來的商業模式。細分 ：更精細的種群細分，可以帶來不同的自定義行為。
工業領域的增長 ：有了足夠的和經過適當培訓的人力資源，那些重要的成果才會成為現實並產生價值。
數據分析的機會領域
當「網站分析」發展到「數據智能「，毫無疑問，數據分析人員也工作也應該發生一些轉變，過去的工作主要是以網站為中心並制定渠道的具體戰術，而在將來則需要負責更具戰略性的、面向業務和(大)數據專業知識的工作。
數據分析師的主要關注點不應該是較低層的基礎設施和工具開發。以下幾點是數據分析的機會領域：
處理：掌握正確的工具以便可以在不同條件下(不同的數據集、不同的業務環境等)進行高效的分析。目前網站分析專家們最常用的工具無疑是各類網站分析工具，大多數人並不熟悉商業智能和統計分析工具如Tableau、SAS、Cognos等的使用。擁有這些工具的專業技能將對數據分析人員的發展大有好處。
NLP：學習非結構化數據分析的專業技能，比如社交媒體、呼叫中心日誌和郵件的數據多為非結構化數據。從數據處理的角度來看，在這個行業中我們的目標應該是確定和掌握一些最合適的分析方法和工具，無論是社會化媒體情感分析還是一些更復雜的平台。
可視化 ：掌握儀錶板的展示技能，或者寬泛點來說，掌握數據可視化的技術是擺在數據分析師面前一個明顯的機會(註：不要把數據可視化與現在網路營銷中常用的「信息圖」infographics相混淆)。
行動計劃
在大數時代，其中一個最大的挑戰將是滿足需求和技術資源的供給。當前的「網站分析」的基礎普遍並不足夠成熟以支持真正的大數據的使用，填補技能差距，越來越多的「網站分析師」將成長為「數據分析師」。