在大数据时代，传统的数据处理方法还适不适用呢？

要看具体数据的形式需求以及数据结构来定。

从大数据的4V特性来看，由于数据量比较庞大，一些传统的数据处理方式可能无法满足快速的处理大批量数据的需求；

而且针对各种非结构化的数据，传统的数据处理方式可能无法对这些非结构化的数据进行很好的处理。

当然大数据处理的过程中也包含一些结构化的数据，而且大数据处理后一般都会形成一些结构化的数据作为结果进行存储，后期便成了传统数据处理的阶段。

传统方法不会被淘汰，这一点请放心。

简单说，大数据处理和传统数据处理所针对的不是一个类型的数据，同样，大数据分析和传统数据分析也不是一个类型，它们之间没有冲突。

实际上多年以来，有很多数据是我们在收集它们之前就已经很明确的知道收集的目的是什么，对于这样的数据，完全可以用传统方法来处理和分析。

大数据处理和分析，是对于那些我们原本没有关注过的，或者从前认为价值不大以及无法处理的数据所进行的，再或者是对于那些原本只能在单维度或者少维度分析的问题，在我们有了更大量数据之后，可以用大数据分析的方法，进行多维度的分析，使问题看起来更加清晰，这一点，在某些场景中被称为“画像”。

再有一点，目前在很多领域所拥有的数据，还远远称不上大数据，至少目前看来，大数据的应用还有很多局限性，号称大数据的，有很多其实只是在吹牛逼赚眼球。

适用；只是因为上云了跟原来比通过算法省去了人工环节并且统计效率提高了，你所需要统计的数据一个没少只有增加

以前的方法适不适用，得看数据源和需求场景。

如果只需要对格式化数据进行统计分析，以前的数据处理方法还适用。

如果需要对大量的格式化、半格式化、非格式化数据进行存储、处理、分析和展示，需要借助大数据技术来处理，以前的数据处理方法，肯定不适用了。