大数据在数据分析中扮演着基础性的角色，它提供了产生有意义见解所需的信息的体量（Volume）、多样性（Variety）和速度（Velocity）。传统分析通常依赖存储在关系数据库中的结构化数据集，但大数据将范围扩展到包含来自日志、社交媒体、传感器或多媒体等来源的非结构化或半结构化数据。例如，一家零售公司可以将销售记录（结构化数据）与客户评论和社交媒体情绪（非结构化数据）结合起来，以识别购买行为趋势。如果没有大数据技术，处理如此多样化和大规模的数据集将是不切实际的，从而限制了分析结果的深度和准确性。
大数据支持机器学习和实时处理等高级分析技术。例如，机器学习模型需要大量训练数据来提高准确性。开发人员在构建推荐系统时，可能会使用大数据工具处理数 TB 的用户交互日志，使模型能够检测用户偏好中的细微模式。同样，实时分析（例如监控 IoT 传感器数据以进行预测性维护）依赖于像 Apache Kafka 或 Apache Flink 这样的大数据框架，以便大规模处理流式数据。这些使用案例突出了大数据基础设施如何支持现代分析工作流的计算和存储需求。
然而，处理大数据会带来开发人员必须解决的挑战。高效存储和处理大型数据集通常需要分布式系统，如 Hadoop 或基于云的解决方案（例如 AWS S3、Google BigQuery）。数据工程师可能会使用 Apache Spark 在集群中并行化任务，从而优化性能。此外，确保数据质量（例如处理海量数据集中的缺失值或异常值）变得更加复杂。PySpark 或 Dask 等工具可帮助自动化清洗和转换步骤。最后，隐私问题（例如 GDPR 合规性）需要谨慎的数据治理。对于开发人员来说，理解这些工具和权衡对于在分析项目中有效利用大数据至关重要。