現在的大數據信息背景環境下，大數據分析工具（data analystic tool）仍然是傳統的技術數據分析模型，主要在數據篩選、過濾等方面進行統計分析，但現狀是，由於各行業電子商務的快速發展，結構化的數據越來越少，反之，非結構化的數據逐漸增加，這對數據分析的難度，無疑提出了更大的調整，僅靠傳統的技術分析模型遠遠無法滿足大數據的分析需求。那麼大數據的處理分析工具要何去何從呢?

一、軟硬體互相結合
要對大數據進行最佳的優化，僅僅只靠硬體基礎的話，局限性非常大，更重要的是數據優化的軟性方案。只有將軟硬體兩方面完美結合，才能將本已成熟的數據分析業務推向更高的層次，滿足客戶大數據的最佳優化需求。同時，隨著硬體基礎不斷的完善，設計更強大的軟體方案，相輔相成，達到與客戶之間更高效的合作。

二、分析方式不斷優化
現階段對於大數據的處理一般是集中在數據規模的處理、數據分析（data analystic)方式的優化等方面的討論。其中，分析方式的優化更為突出，特別是隨著自我修正的方式不斷發展，服務渠道也發生了很多的變化，對於現有大數據分析軟體的缺陷部分不斷進行優化，設計了很多彌補之處，讓數據的自我修正更好的取代了傳統的數據分析方式，達到更好的分析效果。

三、新模型的發展
為了讓大數據分析發揮更好的分析以及決策作用，新型的機器學習模型誕生了。它是在假設的基礎上產生的模型，並且在未來將得到更好的發展和應用。目前，這種機器學習模型還處在實驗的階段，不過我們相信，在這個技術通過不斷的實驗和完善之後，一定可以為客戶實行更大的價值。比如降低風險方面，舉個例子，銀行業的大數據，如何保障它的安全，及時發現壞賬等問題，都得通過這個模型來慢慢建立和調整。因為就大數據分析而已，如果是基於這個機器學習的模型，那麼它的變數是可以不斷增加的，這樣，自然可以讓分析者在複雜變數的情況下也能快速的得出分析決策，而這正是機器學習的最大優勢。

綜上所述，未來大數據的發展，主要集中在人性化、智能化的方向上，通過這兩大方面的不斷提升，實現更加完善的大數據分析效果。

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