大數(shù)據分析是指對規(guī)模巨大的數(shù)據進行分析。大數(shù)據可以概括為5個V， 數(shù)據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值（Value）、真實性(Veracity)。大數(shù)據作為時下最火熱的IT行業(yè)的詞匯，隨之而來的數(shù)據倉庫、數(shù)據安全、數(shù)據分析、數(shù)據挖掘等等圍繞大數(shù)據的商業(yè)價值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數(shù)據時代的來臨，大數(shù)據分析也應運而生

異步處理的大數(shù)據分析中遵守了捕獲、存儲加分析的流程，過程中數(shù)據由傳感器、網頁服務器、銷售終端、移動設備等獲取，之后再存儲到相應設備上，之后再進行分析。由于這些類型的分析都是通過傳統(tǒng)的關系型數(shù)據庫管理系統(tǒng)(RDBMS)進行的，數(shù)據形式都需要轉換或者轉型成為RDBMS能夠使用的結構類型，例如行或者列的形式，并且需要和其它的數(shù)據相連續(xù)。
處理的過程被稱之為提取、轉移、加載或者稱為ETL。首先將數(shù)據從源系統(tǒng)中提取處理，再將數(shù)據標準化處理且將數(shù)據發(fā)往相應的數(shù)據倉儲等待進一步分析。在傳統(tǒng)數(shù)據庫環(huán)境中，這種ETL步驟相對直接，因為分析的對象往往是為人們熟知的金融報告、銷售或者市場報表、企業(yè)資源規(guī)劃等等。然而在大數(shù)據環(huán)境下，ETL可能會變得相對復雜，因此轉型過程對于不同類型的數(shù)據源之間處理方式是不同的。
當分析開始的時候，數(shù)據首先從數(shù)據倉儲中會被抽出來，被放進RDBMS里以產生需要的報告或者支撐相應的商業(yè)智能應用。在大數(shù)據分析的環(huán)節(jié)中，裸數(shù)據以及經轉換了的數(shù)據大都會被保存下來，因為可能在后面還需要再次轉換。