1. 原始数据处理模版化与预测性分析：

数据处理过程趋向于模版化，以提高效率，特别是在预测性分析中。通过清洗数据，保留有价值的信息，并利用模型构造、算法分析来预测数据波动，如节假日、账单日等因素对客户体验的影响。

2. 客户行为分析与营销支持：

通过对客户行为的深入分析，构建客户服务画像，实现从大众服务到个性化点对点服务的转变。这有助于挖掘客户的产品兴趣和分期意愿，为营销策略提供精准支持。

3. 智能机器优化统计与多渠道数据分析：

利用智能软件和机器人处理来自不同渠道的数据，进行目标分析。通过分析客户互动数据，优化答案设置，提升客户体验的精准性、流畅度。

4. 广泛应用于各行各业的软件：

基于大数据技术的软件，如Hadoop分布式处理系统、HBase数据库及可视化工具，已成为行业信息化和科技化的重要推手。

5. 智能处理技术的融合：

将人工智能技术融入大数据分析，实现数据的智能处理，包括自动分析、语言理解、自动识别等，以发现有用信息和创造智慧。

6. 非结构化数据处理的发展：

非结构化数据（如图片、视频、音频）的处理技术迅速发展，适应云时代的需求，采集技术不断创新。

7. 分布式处理架构：

分布式处理成为大数据处理的核心架构，包括分布式文件系统、数据库和编程环境，如Hadoop和Spark，以应对大规模数据处理需求。

8. “5V”特性：

体积大（Volume）：数据量超出传统处理能力。

速度快（Velocity）：数据生成和处理速度快。

种类多（Variety）：数据类型多样。

价值密度低（Value）：有效信息在大量数据中占比低，需高效分析。

大数据技术的主要特点是什么

准确性（Veracity）：确保数据的准确性和可靠性，是大数据应用的关键。

这些特点共同定义了大数据技术的复杂性和潜力，使其成为现代数据分析和决策制定不可或缺的工具。