每一天，您的客户都会生成大量的数据。每次他们打开你的电子邮件，使用你的移动应用程序，在社交媒体上标记你，走进你的商店，进行在线购买，与客户服务代表交谈，或向虚拟助理询问你的情况，这些技术都会为你的组织收集和处理这些数据。这还只是你的客户。每一天，员工、供应链、营销工作、财务团队以及更多的人也会产生大量的数据。大数据是一个非常大的数据量和数据集，其形式多样，来源多样。许多组织已经认识到收集尽可能多的数据的好处。但仅仅收集和存储大数据是不够的，你还必须将其付诸实践。得益于快速发展的技术，企业可以使用大数据分析将tb级的数据转化为可操作的见解。

大数据分析描述了在大量原始数据中发现趋势、模式和相关性的过程，CPDA数据分析师用以帮助做出基于数据的决策。这些过程使用熟悉的统计分析技术(如聚类和回归)，并在新工具的帮助下应用于更广泛的数据集。自21世纪初以来，大数据一直是一个热门词汇，当时软件和硬件的能力使组织处理大量非结构化数据成为可能。从那时起，新技术——从亚马逊到智能手机——对组织可利用的大量数据做出了更大的贡献。随着数据的爆炸，Hadoop、Spark、NoSQL数据库等早期创新项目应运而生，用于存储和处理大数据。随着CPDA数据分析师寻找方法集成由传感器、网络、交易、智能设备、网络使用等产生的大量复杂信息，这一领域继续发展。即使是现在，大数据分析方法也被用于机器学习等新兴技术，以发现和扩展更复杂的见解。