随着大数据的迅速发展，许多企业开始着手于大数据分析项目。大数据的能量和其为企业带来的竞争力优势已经逐渐显现，现在大数据已经成为商业智能、分析和数据管理市场领域中讨论度最高的话题之一，当然也是最热门的流行语之一。此外，企业已经看到了将大数据与云计算绑定所带来的好处。云计算提供可扩展性，使得其成为大数据分析的实践之车。
此外，越来越多复杂查询的处理带来了各种不同的数据集，其中有可能包含来自企业资源计划(ERP)系统和客户关系管理(CRM)系统交易数据、社交媒介和地理空间数据，还有内部文档和其它格式信息等等。
要进行大数据分析，选择合适的技术是规划的第一部分，企业选择了数据库软件、分析工具以及相关的技术架构后，才可以进行下一步并开发一个真正成功的大数据平台。技术供应商处理这些需求的方式是多种多样的。许多数据库和数据仓库供应商都在关注及时处理大量复杂数据的能力。有的用列式数据存储来实现更快速的查询，有的提供内建的查询优化器，有的增加对Hadoop和MapReduce这类开源技术的支持功能。
内存分析工具可能对分析处理速度的提升有所帮助，因为它能减少磁盘数据转换的需求；而数据虚拟化软件和其它实时数据集成技术可对运行中不同数据源的信息进行收集。对于垂直市场而言，现成的分析应用程序都是专门为其定制的，因为诸如电信、金融服务和网络游戏这些行业都必须处理大数据。当公司管理人员和业务经理需要查看大数据分析查询结果时，数据可视化工具可以简化其流程。
企业在制定实施方案、对大数据基础设施进行选型之前，还需要考虑一些问题，比如数据及时性，因为并不是所有数据库都支持实时数据可用性。各种数据源需要与数据关联性和业务规则复杂度进行链接，以获得一个包含企业绩效、销售机会、客户行为、风险因素和其它业务指标的全面视图。由于分析的需要，历史数据的数量也需考虑在内。如果我们需要五年的数据，而一个数据源只包含两年的信息，那么该怎么办呢？然而，这些因素并不能从根本上影响需求的规划，但是它们可以帮助企业部署大数据分析系统、选择最为合适的技术。
大数据分析，能否走得更远，需要相关合适技术的支持，现如今，大数据正在以稳定的步伐渗透到各行各业，未来我们的生活中大数据的应用会越来越多，而对于企业而言，其整个企业的信息质量会变得更好，而且信息能够更高效的得到利用，企业的发展也将保持强劲动力。
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