所以问题就来了，根据定义，大数据环境下，数据收集过程中的细微差别或错误都会导致严重问题。

  怎样分析数据？考虑如下六个方面。


  无论是专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的基本要求。可视化能直观的显示数据，让数据自圆其说，让用户看到结果。

  二、数据挖掘的算法。

  视觉适合人使用，而数据挖掘适合机器使用。聚类、细分、离群值分析和其它的算法使得我们可以更深入地挖掘数据和价值。这不仅需要处理大量的数据，而且也需要处理大量数据的速度。

  三是预测分析能力。

  数据采集让分析员能够更好地理解数据，而预测分析让分析员能够根据视觉分析和数据挖掘的结果做出预测性的判断。

  四、语义引擎。

  非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战。为了解析、提取和分析数据，我们需要一些工具。语义引擎必须设计成能够从“文档”中智能地提取信息。

  五、数据质量和主数据管理

  资料品质和资料管理是管理的最佳实践。使用标准过程和工具处理数据，可确保预定义高质量的分析结果。

  假如大数据真的是下一次重要的技术创新，我们会更好地关注大数据能给我们带来什么，而不仅仅是挑战。

  六、数据储存、数据仓库。

  DataStore是一个关系数据库，其设计用来促进数据的多维分析和多角度显示以特定模式存储的数据。数据仓库的建设是商务智能系统设计中的关键和基础，也是商务智能的基础。该软件主要负责整合业务系统数据，为业务智能系统提供数据提取、转换和加载功能。为了进行联机数据分析和数据挖掘而查询和访问数据的数据平台。