大資料並非僅限文字形式，影音、電子郵件、網路上的數字資料、金融資料，甚至是聲音檔，只要是被廣泛蒐集並透過分析找出其意義，都可以是大資料。
但是在網際網路，每一秒都有數百萬byte的數字資料被儲存起來。如果想要用一樣快的速度、以具邏輯性的方式篩選這些資料，大資料分析技術就能派上用場。最近，社群**的使用者反應、心情等資料，愈來愈常成為大資料分析的物件。
但大資料的重要性在**呢?隨著世界漸漸數位化，人類行為和反應愈來愈常被記錄下來，並以數字形式儲存。消費者每次在超市購物，整個購物清單都會被輸入到電腦裡。這些資料積累一年後，只要經過分析就能了解消費者的購物品牌、商品和**偏好，還能知道購物頻率、平均消費額等重要資訊。
這些指出消費趨勢的資訊，對各產業的研究者來說非常有用。但要管理如此龐大的資料庫，同時顧及即時性和相關性，對業者而言充滿挑戰。此外，不斷湧入的即時資訊使資料處理變得更加困難。
為了解決這些問題，了解大資料分析重要性的大型機構紛紛聘僱資料分析專家。例如金融業就利用大資料分析評估客戶滿意度，並了解許多產品和資產的顧客行為。
大資料分析還能幫助企業探索未來產業趨勢，因此投資大資料分析，能幫助金融機構深入了解顧客心理，並據此設計商品。這些高技術性的工作可能是大型機構應付不來的。雖然科技公司已經開始專注心力在這個領域，不過傳統產業還沒搭上這班大資料列車。
人工智慧、大資料、雲計算和物聯網的未來發展值得重視，均為前沿產業，多智時代專注於人工智慧和大資料的入門和科譜，在此為你推薦幾篇優質好文：
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