现在，大数据概念已经喧嚣尘上。众所周知，大数据已经不仅仅是数据大那样简单了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取更多有价值的信息。
依靠性能优异的大数据平台对大数据进行管理和深度挖掘，成为当下大数据应用领域的可行之道。
随着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，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，那么未来的大数据分析平台将走向何方呢？
智能化一直是数据分析软件中备受关注的属性。智能化程度的高低决定了大数据分析平台能担任工作的宽度和深度。衡量一款软件智能程度的标准就是人工的参与程度。人工参与程度越低，软件的智能程度就越高。
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
大数据的一个基本特征就是数据量的巨大。大数据分析平台能否快速地对海量数据进行处理和挖掘是评价其性能的基本指标。依靠先进架构和强大的索引引擎，大数据分析平台要能对海量的数据进行快速、精准的处理。
未来大数据分析平台将更加强调人性化，功能日趋“傻瓜”，强调易用性、稳定性、开放性，强化人与人沟通，重视对于众多信息来源的整合，并进一步完善可以拓展的管理支撑平台框架，从而改变以往“人去找系统”的现状，实现“系统找人”的全新理念与功能。
针对不同客户、不同行业的独特的需求， 系统在提供核心技术的同时，使系统又具个性化，即在原有方案基础上加入自己的代码和解决方案，增强客户化的接口和扩展特性；可为企业提供基于商业智能平台的定制。
可见，未来随着大数据应用的进一步深化，会有越来越多的应用场景，且大数据分析平台也会越来越贴近市场和人们的实际需求，变得愈来愈智能化、人性化，从而最大程度发挥大数据应用的价值。
