大数据的主要素是数据、技术和应用。简而言之，用一个汽车的例子来解释，大数据这个词现在听起来好像有各种各样的解释，在这里我们认为大数据就像买一辆车他本身就是原材料，通过这些轴承、轮毂、发动机、变速器等技术，通过这些零部件的加工配合整个工具，就可以做出最终非常强大的汽车，这就是大数据的应用。大数据的整体价值应该是数据本身价值。技术本身没有价值，通过技术来处理这些数据，得到一些大数据的应用获得非常大的价值，关于大数据时代我们的一些变化和创新。
大数据处理相关技术，首先我们说数据处理分为两个部分，一个是分析和批处理技术，OLAP。另一种类型的处理是在线事务和查询应用，这涉及到Hadoop、MPP、NoSQL、内存数据库和流计算等大数据处理技术。这些技术间的关系是什么？对于这种类型的分析和批处理应用，我们知道它是传统的传统数据处理架构，新的大数据处理结构，像MPP数据库进行结构化数据处理，这些都是商业产品。非结构化分布式批处理有一个Hadoop，基于它的基于内存的处理（如Spark）已经出现。流计算的处理框架，包括Storm和Spark Streaming，用于快速实时统计和处理快速数据流。大数据环境主要是IT系统和数据处理分析以及批处理应用，主要是这样一些架构。
营销大数据营销
（1）数据层：采集和处理数据。
传统的数据采集过程一般是有限的、有意识的、结构化的数据获取，如问卷调查等形式。你能收集到的数据一定是你能想象到的。更好的数据结构一般数据库Mysql甚至Excel都能满足数据处理过程。
2）业务层：建模和分析数据。
数据分析模型的使用，如基础统计、机器学习、分类、聚类、关联、预测算法、数据挖掘、传统数据和大数据方法没有太大区别，因为银行、电信公司和零售商已经先进地使用消费者属性和行为数据来识别风险和支付可能性。但由于数据量的巨大膨胀，算法也有了很大的优化改进空间。
3、应用层:解释数据。
营销最重要的是诠释。
传统之上，在定义营销问题之后，收集相应的数据，然后按照一定的建模或分析框架对数据进行分析，验证假设，并对数据进行解释。解释的空间有限。
大数据提供了一种可能性，既可以基于营销问题，以封闭的方式挖掘相应的数据进行验证，也可以以开放的方式进行探索，得出可能与常识或经验判断完全不同的结论。可破译的点变得非常丰富。
这里所指的数字货币不仅仅是传统知名品牌营销的名气和品牌效应，更重要的是知名品牌与消费者共同打造的大数字绿色生态的使用价值，进而完成数据的产品化，进行合理引流，促进市场销售。
大多数人认为，知名品牌将把“数据”作为营销运营的关键环节，创造出符合企业、知名品牌制造行业、企业、产品个性特征的更深层次的数据管理系统和数据应用。毕竟有大量的数据，而如何操作更有限合理的高质量数据为企业创造财富比粗放的大海捞针式打法更有针对性。
殊不知，在数字时代，一个知名品牌不仅在收集数据，还在生产制造和利用数据。如何创建和管理更有利于企业和品牌营销发展趋势的数据流必将成为未来品牌营销的重点研究课题。
既然大数据不是目的，营销投入的关键是回报率，如何有效利用数据现利润最大化和营销投入的投资回报率才是最终的基础。
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