当我们谈到大数据分析，首先需要确定数据分析的方向和拟解决的问题，然后才能确定需要的数据和分析范围。大数据驱动的分析主要的挑战不是技术问题，而是方向和组织领导的问题，要确定方向，提出问题，需要对行业做深入的了解。当然，大数据分析最核心的，关于数据的来源更是至关重要的。在数据量非常大的今天，如何以更高的效率获取到分析所需要的数据，如何利用这些数据反应最真实的情况，是业内不断探讨的议题。接下来，小编就带大家来了解下大数据分析及其数据来源。

大数据分析

大数据分析，顾名思义，就是对规模巨大的数据进行分析，是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。

大数据分析的第一步是数据的“抽取—转换—加载”(the Extract-Transform-Load，ETL)，这就是所谓的数据处理三部曲。该环节需要将来源不同、类型不同的数据如关系数据、平面数据文件等抽取出来，然后进行清洁、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。需要指出的是数据可视化效果图，尽管大数据分析有它的优势，但是也有很大的局限性。很多时候，大数据产生的相关关系可能是虚假的，在完全随机的数据中显示了某些规律，因为数据的量非常大，可能产生向各个方向辐射的各种联系，有可能会得到与事实完全相反的结论。但是只要数据足够大，数据挖掘总能发现一些相关关系，可以帮助我们发现趋势和异常情况。

数据来源

大数据分析的数据来源有很多种，包括公司或者机构的内部来源和外部来源。分为以下几类：

交易数据。包括POS机数据、信用卡刷卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、“企业资源规划”(ERP)系统数据、销售系统数据、客户关系管理(CRM)系统数据、公司的生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。移动通信数据。能够上网的智能手机等移动设备越来越普遍。移动通信设备记录的数据量和数据的立体完整度，常常优于各家互联网公司掌握的数据。移动设备上的软件能够追踪和沟通无数事件，从运用软件储存的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)等。人为数据。人为数据包括电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过微信、

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