当前，越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量、速度、多样性等等都呈现出不断增长的复杂性，因此，大数据分析方法在这一领域也就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。全球最大的管理咨询公司「埃森哲」的此前发布了一份 PPT，讲述大数据分析方法，看看他们具体是如何进行的。
由于此报告发布已经有一段时间，里面所提及的各种数据分析工具未必是最好的选择。诸如：SAS / SPSS / MATLAB 均为严谨高效的数据统计商业应用型工具，好比数据库中的 ORACLE，然而， R 与 Python 显然更匹配基础科学人才培养目标。同时，数据科学与大数据在各细分领域并发性爆发，充分展现了开源生态圈协同开发模式的强大优势与趋势。同时标志着『半成品化』应用工具时代的到来。最后，R 与 Python 逐步成为贯穿数据科学与大数据，机器学习，深度学习，新一代人工智能，乃至区块链技术一脉相承的语言工具，纯数据以外，更多的对象被纳入统计范围内。
尽管如此，从全面解读数据分析方法论的角度而言，此份报告仍然不失为一份有价值的参考材料。