凡是涉及到大数据管理的行业，都需要对相关的数据进行采集与分析，只有合理的进行大数据数据分析，才能够促使数据价值得到良好的呈现。如今，教育领域、科研领域、医疗领域、通信领域以及电商行业等多个领域的信息数据量的增长表现为几何级数量级的趋势，大量增加的海量数据中包含着许多非常有价值的数据信息，怎样对其实施更加智能和高效的分析和研究，以便更适当地利用好相关的数据信息，从中挖掘到大量数据信息中隐藏的具有实际应用价值的数据信息，是现阶段大数据技术领域中研究的重点问题。

大数信息发掘的主要流程分为大数据信息的采集、大数据信息的存储、大数据信息的计算、大数据信息的分析研究以及数据信息的可视化等等若干环节，大数据信息的收集指的是收集大量数据信息，在其采集进程中，其特征是并行的数据信息比较多，为此必须应用专门的采集工具和模块，同时需要对所存储的大数据信息进行价值挖掘，实现大数据数据分析的科学性，进而能够让数据分析支持业务的发展。

总的来说，基于大数据分析可以挖掘数据信息之间的关联性。大数据时代下的大数据数据分析的本质是实现数据的可视化分析以及价值性的挖掘，其中包括对数据的整理以及对于丢失数据的检测分析，这一过程可以利用现代化信息手段实现自动化与智能化的数据处理。