随着科技的高速发展，数据在人们生活和决策中所占的比重越来越大，大数据的热浪已然覆盖了整个时代。大数据一直在积极赋能众多产业，包括金融、医疗、农业、教育等，如何在各个行业中深度挖掘大数据价值，让决策者的选择有据可依，这就需要用数据分析来深度挖掘数据的价值。
无论是在政务领域还是商业领域，依赖于大数据技术的数据分析总是为行业提供决策支持。由于大数据是从量变到质变的过程，加之数据被广泛挖掘，决策依据的信息完整性越来越高，依据信息的理性决策要高于以往拍脑袋的盲目决策。
宏观层面中，大数据使得经济决策部门可以更加敏锐的把握经济走向，并制定实施科学的经济决策；在微观层面中，大数据可以提高企业经营决策水平和效率，推动创新，给企业以及所处的行业领域带来价值。
大数据不光要有数据，还要精分跟相应的行业相结合，产生帮助企业实际运营的产品，这样数据才有价值。若想依托大数据把脉企业经营现状，预测行业发展趋势，就需要不断对数据源进行有效的筛选、清洗，做到精准分析，否则得到的结果有可能是南辕北辙，于商业无益。
需要通过数据分析，对数据来源进行全方位筛选、清洗，同时打通各行业、各领域的数据孤岛，实现数据的整合、有效分析，最大化数据分析结果的精准度。通过对数据采集、传输、筛选、清洗、融合、分析、计算及可视化应用等，高效整合线上线下数据，进行深层次、广范围的数据关联分析，解决企业全方位数据分析问题，降低数据分析成本，助力企业深度挖掘数据价值。
数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读，人脑所能承载的数据量是极其有限的。所以，无论是“传统数据分析”，还是“大数据分析”，均需要将原始数据按照分析思路进行统计处理，得到概要性的统计结果供人分析。两者在这个过程中是类似的，区别只是原始数据量大小所导致处理方式的不同。
在大数据时代下，将不断更新的数据库整理、加工和排序所形成的有效信息，能为公司的产品、运营甚至是高层战略提供第一手的参考资料，从而帮助他们更为科学和高效地解决用户痛点。这样就导致很多工作就越来越靠数据分析的结果来驱动。毕竟，数据是最好、最直接也最能体现和衡量KPI的指标。
数据分析的意义，往往在数据产生之前。我们应围绕产品目标，进行产品设计以及运营策划。如果最开始的目标及指标设置错误，后续的工作将难以为继。甚至于在明确指标后再最开始就设置好分析模型，通过监测模型中的数据情况更及时的发现问题，做出更高质、高效的决策。
