从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了， 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很多智能的，深入的，有价值的信息。 那么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，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要， 可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
大数据分析的基础就是以可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量和数据管理五个方面，当然更加深入大数据分析的话， 还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
在大数据时代背景下，随着海量数据的出现以及多数据源融合交叉应用，传统的数据管理模式以及查询方式受到一定的制约。近年来，知识图谱(Knowledge Graph)作为一种新的知识表示方法和数据管理模式，在自然语言处理、问题回答、信息检索等领域有着重要的应用。知识图谱是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系;其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组，以及实体及其相关属性-值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。
北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室张华平主任研发的KGB知识图谱引擎，KGB知识图谱引擎(Knowledge Graph Builder)是基于自然语言理解、汉语词法分析，采用KGB语法从结构化数据与非结构化文档中抽取各类知识，大数据语义智能分析与知识推理，深度挖掘知识关联，实时高效构建知识图谱。
KGB知识图谱引擎核心技术与特色
1 、KGB知识抽取
KGB(Knowledge Graph Builder)知识图谱引擎是我们自主研发的知识图谱构建与推理引擎，基于汉语词法分析的基础上，采用KGB语法实现了实时高效的知识生成，可以从非结构化文本中抽取各类知识，并实现了从表格中抽取指定的内容等。
KGB知识图谱引擎可以定义不同的动作，增加、删除、修改、抽取等等。每一类动作还能自定义各类后处理程序。
2 、语义智能分析
NLPIR大数据语义智能分析针对大数据内容采编挖搜的综合需求，融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的新研究成果，先后历时十八年，服务了全球四十万家机构用户，是大数据时代语义智能分析的一大利器。
NLPIR大数据语义智能分析十三大功能：精准采集、文档抽取、新词发现、批量分词、语言统计、文本聚类、文本分类、摘要实体、智能过滤、情感分析、文档去重、全文检索与编码转换。
3 、语义精准搜索
JZSearch大数据语义精准搜索引擎：是灵玖软件联合中科院与北理工的信息检索专家，针对大数据垂直搜索需求的全文智能检索引擎，融合了自然语言理解、网络搜索和文本挖掘的技术，通过人机互动、深度机器学习后具有一定的语义推理能力，是结合了人工智能技术的新一代搜索引擎，具有专业精准、高扩展性和高通用性的特点。
大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间。互联网时代的数据正在迅速膨胀，它决定着组织的未来发展，随着时间的推移，人们将越来越意识到数据对组织的重要性。这将促使中文信息处理方面的高效中文搜索引擎、实时机器翻译、大规模中文文本处理、跨平台中西文自动识别转换、泛中文语义理解、中文电子商务等技术实现重大突破。中文信息处理已成为我国信息技术研究、发展、应用和产业的基础，在互联网日益成长的今天，中文信息处理技术将会更加成熟并创新。