大数据分析，已经成为当下的一个热词。但是许多所谓的大数据分析，其实是贴上了“大数据”标签的传统数据分析方法，与真正大数据分析根本就不是一回事儿。这在大数据发展的初级阶段并不足怪，每个行业在真正接触大数据之前，都会犯类似的错误。

　　那么，大数据分析和传统数据分析到底又怎么样的区别呢？

　　首先，大数据技术具有四大特征：海量的数据、快捷的速度、繁多的类型和展示的真实，这是传统数据分析方法所做不到的。在如此特征匹配之下，大数据技术拥有五大功能：可视化监控和信息采集及分析、数字挖掘与算法、预测性分析、智能提取的语义引擎和数据质量管理等。

　　为了让大数据尽情地展示智能化的风采，除了在技术上完善数据运行安全、采集挖掘、储存仓库和智能分析外，大数据分析的应用对信息流量、环境基础和智能分析等方面有着众多的特殊要求。首先，大数据技术的应用对信息流量能级有要求。

　　也许有人认为，传统调研报告的数据采集样本，从原来的数十个点基础上，再加派人员扩大采集样本，使其在量上增至成千上万，进而经过整理、分析，就应该算作是大数据分析了。确实，当调研样本的量增加以后，在一定程度上增加了数据揭示真实的能力，但对于大数据分析所运用的信息流量来说，这些增量还只是沧海一粟。

　　抽象地说，人工采集的信息量最多只能算是大量的信息，而大数据技术运用数据量则需要达到海量的级别。在信息爆炸的今天，信息量成千百倍数的增长，花多少人力采集也很难达到海量级别。唯有具备人对机器、机器对人、机器对机器的信息自动采集渠道、拥有存储海量级别的数据仓库和海量信息传输技术设备后，才能将汇集到海量信息，提供给大数据技术进行智能化分析和展示。

　　在实施如此规模巨大的信息采集、存储、分析过程中，随之而起又推动了数据安全、数据挖掘、数据仓库和数据分析等技术的发展。从中可以看出，大数据分析在应用中，对数据有海量的要求。所有没有海量信息的数据分析，仅仅是停留在传统层面上的数据分析，与真实揭示调研对象的庐山真面目还有一大截距离。

　　其次，大数据技术的应用对基础环境建设有要求。因为需要海量的信息，那么这些海量信息的采集和分析就需要合适的硬件设备来匹配。从现实的情况来看，就是要实现早些年间就提出的“三网融合”的计划。由政府相关部门出面，组织“三网”相关企业，打破行业壁垒，使现有的电信网、电视广播网和互联网三网融为一体，建设完善大数据技术运行的基础环境。

　　在此基础上，还必须应用物联网、云计算等技术，拓宽人对机器、机器对人和机器对机器信息采集渠道，让海量信息有效地集聚在云端数据仓库，并能即时高效地展示大数据技术智能分析的结果。

　　目前，在未实现“三网融合”情况下，缺少大数据技术运行的环境基础的支持，也就在很大程度上束缚了全面应用推广大数据分析的手脚，只能在局部领域获取有限的绩效。如，流水线作业在运用互联网技术后，也能采集到一定数量的信息，并能通过可视化数据供人决策，提高了一定的工作效率，在一定程度上体现了大数据分析过程中自动化、智能化运作的要领。

　　最后，大数据技术的应用对智能分析展示有要求。从智能化层面来说，人类社会发展进程，大体上可分为非智能化、半智能化和智能化等三个阶段。在人类工业发展初期的手工作坊时期，所有劳作靠体力劳动来完成，当属非智能化阶段。

　　随着一、二次工业革命出爆发，人类借助机械化、电气化，减轻体力劳动强度，提高了生产效率。如今，随着机械化、电气化作业高度发展，推动了半智能化实施的进程，也为智能化时代的到来打下了坚实的基础。

　　可以十分确定地说：大数据技术将开启人类智能化时代。其具体表现在信息采集、存储、提取和处理的全过程，都应用上智能化处理，并通过文字、语音、图片和影视等手段直观地展示分析成果。

　　同时，在大数据技术运行中，不但能对节点中出现的瑕疵进行自我调整或修复，还能对未来作出拼图式的预测。目前，我国大数据技术的列车正从落实“互联网+”行动计划中出发，驶向以智能制造为主导的下一站——充分利用信息通讯技术和网络空间虚拟系统相结合的手段，实施机电一体化的智能工厂和智能生产。在实施过程中，相关职能部门将十分注重吸引中小企业参与，使他们成为智能化生产技术的使用者和受益者、成为先进工业革命性生产技术的创造者和供应者。

　　基于上述对大数据技术的理解，传统数据分析和大数据分析绝对不是同一回事。基于大数据技术运行的要求，在建立一个高度灵活的个性化、数字化产品和服务模式过程中，大数据分析将帮助企业创造全新的社会价值，调整、协调好企业之间关系，并由此引发各种新的商务活动和合作形式，传统行业界限最终会行将消失，而传统产业链分工也将被重组。

　　也就是说，大数据分析与传统数据分析的区别在于：大数据分析能做一些传统数据分析做不了的事，在处理海量数据过程中，做到信息收集自动化和库存化、信息处理电子化和计算机化、信息传递标准化和实时化、信息存储数字化和信息分析智能化。而这些都是传统数据分析无法企及的。