『壹』 馬雲做大數據怎麼賺錢
隨著大數據時代的來臨，大數據早已不再神秘。帶給我們眾多的沖擊，每個人都應當與時俱進、不斷提升，放棄殘缺的守舊思想，大膽接受新的挑戰。
任何一家有EXCEL表格的公司，都敢說自己是大數據公司;任何一個地方政府公開有數字的PDF文檔，就敢說是政府大數據公開。以至於業界人士擔憂，某天大家再聽這個概念都麻木了，然而行業還是沒有做出多少事情。
區域數字鴻溝巨大
說起掘金大數據，一定繞不開政府數據。地方政府掌握著80%以上的數據。每隔一段時間，從中央到地方，都會發布關於大數據開放的政策。高層談新經濟，言必稱大數據。
而在執行層面，目前地方政府大多處於觀望狀態。關注政務數據領域的清華大學數據科學研究院執行副院長韓亦舜表示，政府數據開放並沒有那麼復雜，需要有地方能真正去實踐和摸索，做一些事情，當下所有的人都在談數據開放，但做實事的不多。
韓亦舜曾建議西部一些地方政府借大數據發展的機會，率先開放數據獲得先發優勢，另外同步做好信息化補課。
6月份，筆者見到一位來北京尋求合作的西部省份地理信息測繪局局長，他長期在部委工作，前些年調到地方當部門一把手，發展大數據思路清晰，不過讓他苦惱的是，當地信息化水平不高，很多地方沒有數據，有的數據還在紙上。
他醞釀出台一個規定，以後所有的圖都不準畫在紙上，必須上網，以電子化的形式存儲。當下他最想解決的問題是信息化，先收取數據，然後通過建立地方數據中心的形式，與企業合作，做地理信息垂直領域的數據開放和挖掘。
走在前沿的貴州省，希望以發展大數據彎道超車，實現新經濟的騰飛。然而從數據開放的程度來看，當地一些職能部門，所謂的公開數據還停留在提供PDF文件階段，遠非結構化的數據，按照國際數據公開標准來說，並不能算政府數據公開。
單從數據開放來看，思路最清晰規劃更具體的，還是廣東、上海等發達地區。對於地方政府的大數據園區來說，發達地區好比「富二代」，一出生就含著金湯匙，但大部分地區還是「窮二代」，需要更大力度的數據挖掘與開放。由於各地在大數據方面存在差距，不同區域的數字鴻溝會繼續深化。
飢渴的大數據創業公司
在掘金大數據的背景下，企業早已經等不及了。早些年，部分企業通過各種交易手段，獲得政府數據。在數據開放的背景下，部分企業還在依託不規范交易，已經有政府部門被巡視組查出了因數據交易衍生腐敗。
一部分企業希望參與政府數據公開進程，幫助政府做數據公開。比如數據堂公司與貴陽市政府共建數據生態城市。還有一批公司，則是急速擴張，跟各地政府成立相關的合資公司。
當然，還有轉型大數據二次創業的公司。在貴陽數博會上，筆者見到很多大數據公司，就是以前賣電腦和軟體開發的IT公司，轉型做大數據，業務范圍無所不在，包括智慧城市、軟體開發、智慧農業、醫療等。
除上述歸類外，企業為了獲取政府數據，採取各種「曲線救國」的招式。前不久，筆者熟悉的一家南方大數據創業公司，為了獲取某西部城市政府部門數據，報名參加當地的創業大賽，希望通過得獎，引起當地政府重視，達成數據合作。
這家公司的CEO在參賽間隙，拖著行李箱與當地國企聯絡，希望能夠以合資的形式成立公司，共同挖掘當地數據。
這位CEO還通過各種方式，找到該市分管大數據的負責人，希望能夠談成合作。他勾畫的藍圖很美好：獲取一個城市的數據，做成樣板，然後在全國復制，迅速從0到1成為該行業的「寡頭」企業。
不過，目前還沒有關於這家公司取得實質進展的消息，但這家公司尋求政府大數據開放的決心和路徑，頗具有典型性。
政府資源導向，仍是目前很多數據公司努力的方向。很多大數據公司在融資過程中，強調一定要有國有資本進入，而且堅決遠離境外資本。
從2015年國內最大的幾筆大數據創業公司的融資情況來看，幾乎都有國有資本進入，即便只佔很小的比重。在某大數據公司融資發布會上，筆者隨機問了幾家投資機構選擇投資這家公司的原因，答案驚人一致：有政府數據資源。
而在一些專家和專業投資人看來，從價值投資的角度，一是真正有技術優勢的公司，二是有自己數據源的公司。依託政府資源的公司，從長遠來說，並沒有太大的投資價值。
樂觀者認為，政府數據開放最終會走向規范化，有科技含量的公司最終會在泡沫破滅後存活下來。
BAT能否領軍?
BAT中的某一家，會成為全球最大的數據公司么?
在專業人士看來，媒體喜歡造概念，這個說法很不專業。因為數據就像石油一樣，每個地理區間都有，誰儲存了多少，很難量化和比較。
馬化騰和張小龍都說，他們很焦慮，因為用戶花在微信上的時間太多了。不過馬化騰又說，微信公眾號是騰訊前三年最偉大的發明，因為可以把人留在微信上，大家就離不開了。
BAT三家公司一方面通過自身的數據，做出反映數字中國的圖譜，甚至把脈經濟走向;另外也在建立自身的數據生態體系;以網路為代表，則認為大數據的最終應用是人工智慧。
京東CTO張晨告訴筆者，因為京東有自己的物流體系，其電商數據包括詳細的消費者畫像。張晨說，如果通過電商大數據分析，提高精準服務水平，能提高銷售一個百分點，對京東來說都是很大的大數據價值變現。
互聯網企業的數據，在整個大數據生態中，能夠起到多大作用，各方都在摸索。很多人認為，互聯網企業的數據價值被高估了。
比如韓亦舜認為，相對實體經濟來說，互聯網企業的數據，更多是第三產業，是對消費者端的，相對整個實體經濟，比如說製造業體系產生的數據，互聯網數據並不算多。
「互聯網只是個工具。」國家統計局一位原副局長在一次數據研討會上直言。他認為，互聯網是傳遞現代數據的工具，不能唱得比實體經濟還高。
至於BAT如何從大數據掘金，筆者聊了很多業內人，聽得都不太明白，仍不得解。一家企業CEO表示，現在大家的思路其實都不清晰。
6月份，馬雲在一次活動上說，阿里是一家大數據公司，不過我們也不知道怎麼用數據掙錢。
『貳』 b2b電商貿易平台融資有哪幾種途徑
民間和銀行還有其他不可描述
步驟如下： 1、首先第一步就是申請一個微信公眾號，填寫一個有效郵箱，然後登陸郵箱驗證。 2、因為微商城涉及支付問題，所以要選擇開通支付途徑，有微信支付、支付寶、貨到付款三種方式。注意微信支付和支付寶都有行業限制，對交易價格也有相應規定。 3、微信公眾號有三種：訂閱號、服務號和企業號。對於個體商家，只能申請訂閱號；對於企業商家申請服務號和訂閱號均可，企業號暫時不支持對外開放。註：訂閱號和服務號建議認證。 4、接下來通過第三方微信開發商，開始定製微商城，我們選擇大平台，進入微貓系統。 5、點擊注冊，注冊成功後就可在個人中心設置模塊管理，選擇模板開始私人定製自己的微商城。
『叄』 電商數據處理的步驟與技巧
對於電商行業來說，數據分析的核心公式是：銷售額 = 流量*轉化率*客單價。因此，分析可以從流量、轉化率和客單價這三個維度進行：
1、流量
流量分析，可以從中發現用戶訪問網站的規律，並根據這些規律改進網站設計或營銷策略。
類別 指標 備注
流量數量 UV，獨立訪客數
PV，訪問量
流量質量 平均訪問深度
平均停留時間
跳出率
分析方法包括對比分析、細分分析等。
（1）對比分析
從點（指標值）、線（時間維度上的指標值，同比、環比等）、面（不同品類的指標值比較）維度對基礎指標進行對比分析
（2）細分分析
a. 細分來源，包括免費流量和付費流量，優化渠道質量；
b. 細分訪問時間點，分析流量的周訪問規律，迎合流量的上行趨勢進行營銷活動的推廣（和商品上新）；
c. 細分訪問頁面，包括首頁、列表頁、詳情頁等，第一，優化用戶訪問頁的質量，降低跳出率；第二，熱點圖分析，通過顏色區分不同區域的點擊熱度，了解頁面設計是否合理、廣告位的合理安排等。
2、轉化率
轉化率分析，檢測用戶購買路徑的轉化情況，算出每步的轉化率和流失率數據， 優化產品或頁面。
分析方法包括對比分析、轉化分析等。
（1）對比分析
從點（指標值）、線（時間維度上的指標值，同比、環比等）、面（不同品類的指標值比較）維度對基礎指標進行對比分析
（2）轉化分析
分析各節點轉化率，如首頁-列表頁轉化率，列表頁-詳情頁轉化率，詳情頁-支付頁轉化率，支付頁-支付成功頁轉化率。
3、客單價
客單價分析，能夠了解客單價分布，明確用戶定位，優化定價策略，以及有助於促銷活動的開展。
分析方法包括對比分析、促銷分析等。
（1）對比分析
從點（指標值）、線（時間維度上的指標值，同比、環比等）、面（不同品類的指標值比較）維度對基礎指標進行對比分析
（2）促銷分析
a. 商品分類：常規款、引流款、利潤款
b. 優惠券、包郵規則、多件折扣等
除此之外，電商數據分析分析中還關注用戶、訂單等維度：
1、用戶分析
2、訂單分析
根據零售行業的三大重要組成部分：人，貨，場，梳理電商數據分析中常涉及的指標：
三基分析法
評判一家電商企業的常用數據指標：
（1）用戶數：成交後的買家數，反映品牌對市場的影響力，評估品牌所佔領的市場份額；
（2）平均消費金額：每年人均消費金額，評估品牌的消費人群定位，以及盈利期望是否合理；
（3）復購率：衡量用戶忠誠度，復購率高說明對新客戶的依賴不大，節省更多的市場推廣費用。
根據復購率，確定公司的經營重心：
1、用戶獲取模式：復購率不足40%，說明經營重心應放在新用戶的獲取上；
2、混合模式：復購率為40%~60%，應兼顧新客戶的獲取與回頭客的招攬；
3、忠誠度模式：復購率大於60%，應將經營重心放在客戶忠誠度上。
各種模式間沒有優劣之分。
電商運營分析的維度：
1、平台：屬性、節奏、規則
2、店鋪：流量（流量、用戶）、商品（貨）、促銷（場）
3、競品：主推、策略、頁面
早期的電子商務模式主要通過轉化漏斗分析。
現在的電子商務：
1、大多買家通過搜索找到所買物品，而非電商網站的內部導航，搜索關鍵字更為重要；
2、電商商家通過推薦引擎來預測買家可能需要的商品。推薦引擎以歷史上具有類似購買記錄的買家數據以及用戶自身的購買記錄為基礎，向用戶提供推薦信息；
3、電商商家時刻優化網站性能，如A/B Test劃分來訪流量，並區別對待來源不同的訪客，進而找到最優的產品、內容和價格；
4、購買流程早在買家訪問網站前，即在社交網路、郵件以及在線社區中便已開始，即長漏斗流程（以一條推文、一段視頻或一個鏈接開始，以購買交易結束）。
『肆』 電商企業融資方式有哪些
項目融資是指貸款人向特定的工程項目提供貸款協議融資，對於該項目所產生的現金流量享有償債請求權，並以該項目資產作為附屬擔保的融資類型。如何融資是許多電商經理人關心的問題。傳統的融資渠道因為資質不達標、利率太高等原因望而卻步，新興的渠道目前規模不大。下面,上海登尼特將對電子商務融資的五種途徑做如下說明,以供參考:
一、 銀行貸款
銀行傳統信用貸款要求的資質條件與中小企業的實際相矛盾，多數網商難以符合。對於銀行的抵押、質押、擔保、聯保等融資模式，輕資產的網商也同樣難以滿足。此外，網商的借貸頻率高、資金周轉快，而銀行貸款多是單筆授信、單筆使用，不可循環，並且審批時間長，下款速度慢。整體來說，銀行傳統信貸模式已不能適應網商經營的需要。同時，銀行考慮到資金安全問題，貸款主要投放給大中型企業，小企業僅佔20%左右，微型企業更加困難。
二、 小貸公司
一方面，國內3000多家小貸公司的貸款規模遠遠不能滿足小微企業的融資需求，並且受政策所限，除浙江、重慶等少部分地區外，大多數小貸公司的融資比例仍為50%，制約了小貸公司的業務發展，相應的對小微企業的資金支持也受到限制。另一方面，小貸公司考慮到自身的業務風險，對貸款條件也有一定的要求，而且貸款利息不低，以上海地區為例，一般如汽車抵押、紅本抵押等有抵押品的貸款，月費率在1.5%以上，純信用貸款月息超過2%，並且對客戶要求高，條件嚴，獲貸客戶少之又少，部分貸款利息已達到高利貸的下限。小貸公司的貸款，多數還是需要依靠抵押、擔保的，對網商而言，作為臨時周轉資金尚可，長期使用難以負擔。且多數網商，無實力背景，缺乏必要的抵押品和擔保人。
三、 民間借貸
除去親朋好友的免息借款外，一般民間借貸是不需要抵押品的，但有可能需要中間人擔保。年化利息在20-30%之間，短期借款甚至高達年化80%以上，在沿海地區如浙江、福建等地，一度出現30%的月利率借款，比高利貸還高。以如此高額成本的資金運營，幾乎沒有可能存在盈利空間。如非確實必要，網商還是不借為宜。
四、 網貸平台
這兩年，興起的P2P網貸平台，通過互聯網，為不少人和企業解決了資金問題。作為貸款人的網商，需要注意三點，其一，P2P行業魚龍混雜，混亂是事實，選擇優質的P2P平台，不僅能夠快速的獲得貸款，也有利於信用等級的積累，借款額度的提升。其二，發標利息，需要經過嚴格測算，目前多數P2P平台上動輒年化20%、30%的利息，並不是大多數網商能夠承受的。其三，注重信用，及時還貸。在網貸平台上，投資人和貸款人之間並不認識，投資人難以判斷貸款人的資信，投資人放貸給貸款人，除了考慮此項貸款業務是否經過平台擔保本金外，也會關注貸款人在平台上的信用記錄。信用等級越高，即使利息相對較低，也能夠獲得足夠的投資人投標。
五、 電商融資
目前的電商平台貸款模式主要有與銀行、網貸公司等的合作模式，如慧聰、生意寶、敦煌網等，以擔保公司為平台內的客戶貸款進行擔保。另外，還有以自有資金成立小貸公司直接對平台內客戶放貸，如阿里巴巴。既解決了客戶融資問題，又盤活了閑置資金。不過，從多數電商平台融資案例來看，基本體現以下四個特質：首先，申貸人必須是電商平台內的客戶;其次，授信以客戶在平台上的信用資質和交易記錄為基礎;再次，對小微企業客戶，會進行財務資料收集以及必要的貸前調查，甚至現場調查;最後，從貸款利息的角度來看，相較同類銀行貸款產品，有所上浮。還有，申貸、審批、下款、支用、還貸等業務流程，基本上都能夠通過互聯網完成，省時省力，快捷高效。
電商融資，為廣大網商們提供了一條新的資金渠道。但無論是純信用貸款還是供應鏈融資，都要求網商保持良好的信用資質和交易記錄，這是風險控制的基礎，是所有融資業務的核心。上海登尼特代理服務涵蓋商標注冊、財稅顧問、商業計劃、公司注冊、辦公租賃等服務。同時，隨著金融市場的逐漸開放和利率市場化的推進，相信在未來，電商平台能夠與越來越多的與非銀行金融機構合作，創新融資模式，獲取更多更低成本的資金，為網商們提供融資服務，從而促進整個電子商務行業的發展。
『伍』 電商大數據服務是什麼啊怎麼做好
電商大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。網舟科技 互聯網大數據服務經驗。像是在數據挖掘、應用定製、電子渠道轉型咨詢這些方面，他們都做得很好，而且服務過多個行業領域，經驗豐富。
『陸』 在電商行業如何進行大數據分析的
電商行業相對於傳統零售業來說，最大的特點就是一切都可以通過數據化來監控和改進。通過數據可以看到用戶從哪裡來、如何組織產品可以實現很好的轉化率、你投放廣告的效率如何等等問題。
當用戶在電商網站上有了購買行為之後，就從潛在客戶變成了價值客戶。
我們一般都會將用戶的交易信息，包括購買時間、購買商品、購買數量、支付金額等信息保存在自己的資料庫里，所以對於這些客戶，我們可以基於網站的運營數據對他們的交易行為進行分析，以估計每位客戶的價值，及針對每位客戶擴展營銷的可能性。
『柒』 電商的流程是什麼
1：商務平台的搭建
蓋樓需要地基的搭建，同樣開展電子商務也需要平台的建設，沒有平台就無法開展接下來的一切工作。這個平台是就是：網站!建設一個具有網路營銷功能的網站，基於這個平台來開展電子商務。
2：產品的定位
在准備做電子商務前就要考慮這個問題，必須先考慮清楚自己准備做產品還是服務，做產品做哪些產品等問題。定位好了產品，在這個定位上去考慮接下來的推廣營銷計劃。不做好產品或者服務的定位就不能很好的開展下一步
『捌』 為促進普惠金融發展，各金融機構推出了哪些創新的金融產品服務
金融機構在服務小微企業、農戶、貧困人群等普惠金融重點服務對象時，往往面臨客戶分散、資信水平不高、信息規范化標准化不足、缺乏有效抵質押物等問題。針對小微企業、農戶、新型農業生產經營主體等普惠金融重點領域「短、小、頻、急」的金融需求，金融機構不斷改進服務方式，打造專屬產品服務體系。
一是運用新型信息技術手段，拓展銀行服務渠道。網上銀行、手機銀行等服務渠道發展迅猛。截至2017年末，主要銀行業金融機構的網上銀行、手機銀行賬戶數已達32.8億戶，主要電子交易筆數替代率平均達到79.6%，其中，手機銀行交易筆數佔主要電子交易筆數的31.8%。
二是通過互聯網、大數據等金融科技手段，提供線上信貸服務，提升服務質量和服務效率，涌現出一批依託互聯網、大數據等新技術的創新普惠金融產品。前海微眾銀行、浙江網商銀行創新大數據模型風控模式，精耕個人小額消費貸款、電商貸款等細分領域。建設銀行探索全流程線上融資模式「小微快貸」，2017年新增客戶超過14萬，當年放款1466億元。互聯網保險迅速發展，2017年互聯網保險簽單124.91億件，較上年增長102.60%。
三是開展續貸業務創新，緩解小微企業貸款到期資金周轉難題，提高貸款資金使用效率。目前，大型銀行、股份制銀行、郵儲銀行均已開展續貸業務，泉州銀行創新續貸產品「無間貸」，截至2017年末累計為客戶節約融資成本2.5億元。
四是發展供應鏈金融，與核心企業合作對供應鏈上下游的小微企業進行批量授信、批量開發。農業銀行「數據網貸」通過「核心企業推薦+歷史數據分析」，向核心企業上下游小微集群客戶提供全流程線上化的供應鏈融資服務。
五是完善貸款審批流程，探索運用零售業務管理技術，優化小微企業貸款審批政策和流程，壓縮獲得信貸時間。中國銀行「信貸工廠」模式將授信流程從200多個步驟減少至23個，審批時間從2-3個月縮短為5-7個工作日，最快當天即可完成審批。
六是豐富抵質押品類型。在農村地區開展了農村承包土地的經營權、農民住房財產權和農村集體經營性建設用地使用權抵押貸款試點，開展林權抵押貸款，開展注冊商標專用權、專利權、著作權等知識產權抵質押貸款，緩解「缺擔保」難題。
七是促進扶貧小額信貸健康發展。明確「5萬元以下、3年期以內、免擔保免抵押、基準利率放貸、財政貼息、縣建風險補償金」的政策要點，幫助建檔立卡貧困戶發展生產、增收脫貧。截至2017年末，銀行業扶貧小額信貸余額2496.96億元。
八是服務科創企業發展。鼓勵銀行業金融機構針對科技企業特點，探索建立有別於傳統信貸業務的科技金融組織架構、管理機制、業務流程、風控手段以及保障體系。截至2017年末，銀行業金融機構已設立科技支行、科技金融專營機構等645家；對科技型中小企業和科創企業貸款余額分別為1.7萬億元和0.6萬億元；銀行業金融機構外部投貸聯動項下科創企業貸款余額225.6億元。
九是創新農業保險產品，豐富價格保險、指數保險、制種保險的種類。2017年共開發出農業保險產品1714個，涉及215類農產品。價格保險標的擴大到4大類72個品種，指數保險已備案19個省（區、市）57款天氣指數保險產品，制種保險開辦省份達29個。
十是創新農產品期貨期權產品，降低農業價格風險。已上市23個農產品期貨品種和2個農產品期權品種，覆蓋糧、棉、糖、林木、禽蛋、鮮果等主要農產品領域。穩步擴大「保險+期貨」試點，目前已包括天然橡膠、玉米、大豆、棉花、白糖等5個品種，試點項目達到79個，試點區域包括黑龍江、新疆、雲南等多個省（區、市）、覆蓋近40個貧困縣，各期貨交易所支持資金總額達到1.23億元。
本答案由 關數e 海關數據科技服務平台 整理自銀保監會就首次發布普惠金融白皮書答記者問
『玖』 電商數據分析的完整流程是什麼
①獨立用戶訪問量： 就是常說到的UV，即有多少台計算機在24小時內訪問網站(UV和IP並不等同)。
②積極訪問者比率： 如果你的網站針對正確的目標受眾並且網站使用方便，你可以看到這個指標應該是不斷上升的。
③忠實訪問者比率： 每個長時間訪問者的平均訪問頁數，這是一個重要的指標，它結合了頁數和時間。
④客戶轉化率： 轉化率指在一個統計周期內，完成轉化行為的次數占推廣信息總點擊次數的比率。轉化率是網站最終能否盈利的核心，提升網站轉化率是網站綜合運營實力的結果。
⑤客單價： 每一個顧客平均購買商品的金額，即平均交易金額。
⑥客戶滿意度： 客戶期望值與客戶體驗的匹配程度。換言之，就是客戶通過對一種產品可感知的效果與其期望值相比較後得出的指數。
⑦用戶回訪率： 衡量網站內容對訪問者的吸引程度和網站的實用性，網站是否有令人感興趣的內容使訪問者再次訪問。
⑧投資回報率： 用來衡量營銷費用的投資回報，把錢分配給有最高回報率的營銷方式。
關於電商數據分析的完整流程是什麼，環球青藤小編今天就先和您分享到這里了。如若您對互聯網營銷有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於文案優化、廣告營銷文案寫作的方法及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
『拾』 大數據的常見處理流程
大數據的常見處理流程
具體的大數據處理方法其實有很多，但是根據長時間的實踐，筆者總結了一個基本的大數據處理流程，並且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是採集、導入和預處理、統計和分析，以及挖掘。
採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC 的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的K-Means、用於統計學習的SVM和用於分類的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。
該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，還有，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。