大數(shù)據(jù)是指用現(xiàn)有的計算機軟硬件設施難以采集、存儲、管理、分析和使用的超大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。大數(shù)據(jù)具有規(guī)模大、種類雜、快速化、價值密度低等特點（4V特性）。大數(shù)據(jù)的“大”是一個相對概念，沒有具體標準，如果一定要給一個標準，那么10-100TB通常稱為大數(shù)據(jù)的門檻。

數(shù)據(jù)分析是一個大的概念，理論上任何對數(shù)據(jù)進行計算、處理從而得出一些有意義的結論的過程，都叫數(shù)據(jù)分析。從數(shù)據(jù)本身的復雜程度、以及對數(shù)據(jù)進行處理的復雜度和深度來看，可以把數(shù)據(jù)分析分為以下4個層次：數(shù)據(jù)統(tǒng)計，OLAP，數(shù)據(jù)挖掘，大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)分析是有區(qū)別和聯(lián)系的。這里重點關注兩者的是技術要求、使用場景、業(yè)務范圍等方面的區(qū)別和聯(lián)系。重點要區(qū)分理論研究和實際應用兩方面區(qū)別和聯(lián)系。

第一：在分析方法上兩者并沒有本質(zhì)不同

數(shù)據(jù)分析的核心工作是人對數(shù)據(jù)指標的分析、思考和解讀，人腦所能承載的數(shù)據(jù)量是極其有限的。所以，無論是“傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析”，還是“大數(shù)據(jù)分析”，均需要將原始數(shù)據(jù)按照分析思路進行統(tǒng)計處理，得到概要性的統(tǒng)計結果供人分析。兩者在這個過程中是類似的，區(qū)別只是原始數(shù)據(jù)量大小所導致處理方式的不同。

第二：在對統(tǒng)計學知識的使用重心上兩者存在較大的不同

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析”使用的知識主要圍繞“能否通過少量的抽樣數(shù)據(jù)來推測真實世界”的主題展開?！按髷?shù)據(jù)分析”主要是利用各種類型的全量數(shù)據(jù)（不是抽樣數(shù)據(jù)），設計統(tǒng)計方案，得到兼具細致和置信的統(tǒng)計結論。

第三：與機器學習模型的關系上，兩者有著本質(zhì)差別

“傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析”在大部分時候，知識將機器學習模型當黑盒工具來輔助分析數(shù)據(jù)。而“大數(shù)據(jù)分析”，更多時候是兩者的緊密結合，大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)出的不僅是一份分析效果測評，后續(xù)基于此來升級產(chǎn)品。在大數(shù)據(jù)分析的場景中，數(shù)據(jù)分析往往是數(shù)據(jù)加墨的前奏，數(shù)據(jù)建模是數(shù)據(jù)分析的成果。