大数据分析技术现在还是一种传统的技术分析模型，主要还是对数据进行筛选、过滤之后进行分析，随着银行业、保险业，电子商务的不断发展，非结构数据的数量越来越多，增加了大数据分析的难度，对于大数据分析的传统模型提出了挑战，那么大数据分析技术的进展该何去何从?
第一、软件和硬件相结合
基于客户现有的基础架构进行优化，因为随着数据的发展，硬件基础在一定程度上有了很多的局限性，对于客户行为的了解，将本来我们成熟的业务从成熟的领域推向更多的领域，随着基础架构的不断完善，我们的解决方案也会随着客户的需要不断的发生变化，可以更好的和客户之间进行合作。
第二、大数据分析方式的不断改变
减少了对固有数据的依赖性，现有阶段对于大数据的讨论一般都是在数据规模怎么处理的，对于数据分析方式的改变方面的讨论。随着自我校正方式的发展，服务的渠道在发生不断的变化，这些大数据分析数据的不断改变，对于传统的大数据分析方式的不足之处做了一些弥补，一些数据的自我调整已经可以取代传统的技术模式。
第三、机器学习的模型得到发展
机器学习的模型是基于假设的模型，传统的数据模型应为数据量的不断增加，为了更好的为这些数据作出更好的分析和决策，机器学习的模型会得到不断的发展和应用。虽然现阶段机器学习还处在展示的阶段，但是这个技术可以不断的完善，并且也可以最中国客户降低很大的风险，举个例子，对于银行业的数据分析，怎么很快的保护数据的安全，发现坏账，这都是需要大数据分析的模型进行调整。对于大数据来说，基于机器学习的模型可以不断的增加变量，可以帮助数据分析者作出更快的分析决策，这也是机器学习的优势，在以后的很长的发展阶段内，机器学习的模型可能会取代传统的模型。
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