大数据分析的前提是拥有海量的数据，只有数据量足够大，数据分析才有意义。同时，在数据存储、信息安全等方面。，大数据还是有一些不足的。在大数据分析过程中，对参与者的能力要求较高，这些都制约了大数据分析行业的发展。3.大数据相关技术、产品、应用和标准的发展现状不断发展，逐步形成由数据资源和API、开源平台和工具、数据基础设施、数据分析和数据应用组成的大数据生态系统。
大数据分析的前景好不好？
随着信息化时代的发展，大数据逐渐成为互联网的常态，而大数据、云平台等相关技术的快速发展，为海量数据的收集、存储提供了强有力的支撑，通过数据分析挖掘数据的潜在价值，为企业的发展和决策提供支持。从大数据的发展和行业趋势来说，大数据分析的发展前景是非常不错的，在当下大数据分析依然处于初级阶段，很多的大数据分析只是数据的采集、存储和传输，特别是在传统行业，更多的是在做企业内部数据的分析以及部分行业数据的采集分析。
互联网行业是当前大数据分析应用最广泛的领域，如推荐系统、客户行为分析等都是大数据分析的具体应用，同时在数据存储、信息安全等方面，大数据还存在着不足之处，在大数据分析的过程中，对参与者的能力要求也比较高，这些都制约着大数据分析行业的发展。而伴随着大数据、云平台、物联网、人工智能技术的快速发展，大数据分析必然会发挥更大的作用，深度挖掘企业数据的价值，助力企业的业务升级，
技术的不断升级，与行业的深度融合，也将降低大数据分析的应用门槛、扩展应用领域。无论是传统行业还是互联网行业，大数据分析是企业必经的阶段，通过数据分析使数据活起来，不再只是IT资产，而是发挥其潜在价值，为企业的业务发展提供支持，大数据分析的前提是具备海量的数据，只有数据量足够大，数据分析才更有意义。如果企业的数据规模不够大，大数据分析是没有意义的，与其盲目跟风做大数据分析，不如先对企业内部数据进行分析，挖掘当前数据的价值，通过数据治理、数据展现、数据分析、大数据分析逐步推进企业的信息化发展，才能真正发挥大数据的价值，为打造智能企业奠定良好的基础，
大数据时代，数据的核心价值体现在哪里？掌握大数据技术的高端人才，发展机遇有多大？
一、大数据发展现状1.什么是大数据大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征，
大数据是一种需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。2.大数据战略意义大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。3.大数据发展现状大数据相关技术、产品、应用和标准不断发展，逐渐形成了包括数据资源与API、开源平台与工具、数据基础设施、数据分析、数据应用等板块构成的大数据生态系统，并持续发展和不断完善，其发展热点呈现了从技术向应用、再向治理的逐渐迁移，
经过多年的发展和沉淀，人们对大数据已经达成基本共识:大数据现象源于互联网及其延伸带来的信息技术无处不在的应用，以及信息技术持续的低成本。大数据一般是指传统信息技术和软硬件工具在可容忍的时间内无法获取、管理和处理的庞大数据集合。它具有海量性、多样性、时效性和多变性的特点，需要一个可扩展的计算架构来支持其存储、处理和分析。
