大数据分析技术现在还是一种传统的技术分析模型，主要还是对数据进行筛选、过滤之后进行分析。
一、大数据分析的五个基本方面
（一）Analytic Visualizations（可视化分析）
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
（二）Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
（三）Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
（四）SemanticEngines（语义引擎）
我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
（五）Data Qualityand Master Data Management（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
随着银行业、保险业，电子商务的不断发展，非结构数据的数量越来越多，增加了大数据分析的难度，对于大数据分析的传统模型提出了挑战，那么大数据分析技术的进展该何去何从？
二、大数据分析技术的进展
（一）软件和硬件相结合
基于客户现有的基础架构进行优化，因为随着数据的发展，硬件基础在一定程度上有了很多的局限性，对于客户行为的了解，将本来我们成熟的业务从成熟的领域推向更多的领域，随着基础架构的不断完善，我们的解决方案也会随着客户的需要不断的发生变化，可以更好的和客户之间进行合作。
（二）大数据分析方式的不断改变
减少了对固有数据的依赖性，现有阶段对于大数据的讨论一般都是在数据规模怎么处理的，对于数据分析方式的改变方面的讨论。随着自我校正方式的发展，服务的渠道在发生不断的变化，这些大数据分析数据的不断改变，对于传统的大数据分析方式的不足之处做了一些弥补，一些数据的自我调整已经可以取代传统的技术模式。
（三）机器学习的模型得到发展
机器学习的模型是基于假设的模型，传统的数据模型应为数据量的不断增加，为了更好的为这些数据作出更好的分析和决策，机器学习的模型会得到不断的发展和应用。虽然现阶段机器学习还处在展示的阶段，但是这个技术可以不断的完善，并且也可以最中国客户降低很大的风险，举个例子，对于银行业的数据分析，怎么很快的保护数据的安全，发现坏账，这都是需要大数据分析的模型进行调整。对于大数据来说，基于机器学习的模型可以不断的增加变量，可以帮助数据分析者作出更快的分析决策，这也是机器学习的优势，在以后的很长的发展阶段内，机器学习的模型可能会取代传统的模型。
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