随着时间的推移，大数据分析已经发展到能够在组织内支持多种分析风格。最初，像Hadoop这样的大数据框架只支持批量工作负载，在指定时间内批量处理大型数据集。然而，大数据生态系统不断发展，出现了不同类型的分析来满足各种业务需求。
描述性分析通过传统的查询和报告环境、记分卡和仪表板，帮助用户理解"发生了什么以及为什么"。预测性分析估计未来事件的概率，如早期预警系统、欺诈检测和预测。规范性分析更进一步，根据预测的事件向用户提供具体的行动建议。
随着大数据分析能力的扩展，组织能够利用它来为产品开发提供信息、加快新功能的交付，并支持数据运营的扩展。通过将大数据分析的洞见与行动相结合，公司可以创造个性化的客户体验、优化运营并提高员工生产力。