La analítica de grandes datos (BDA) es un área de investigación cada vez más popular tanto para organizaciones como para la academia debido a su utilidad para facilitar la comprensión y comunicación humanas. En la literatura, los investigadores se han centrado en clasificar los grandes datos según el tipo de datos, la seguridad de los datos o el nivel de dificultad, y muchos artículos de investigación revelan que hay una falta de información sobre la evidencia de un vínculo en el mundo real entre los métodos de analítica de grandes datos y sus técnicas asociadas. Por lo tanto, muchas organizaciones todavía están luchando por darse cuenta del valor real de los métodos de analítica de grandes datos y sus técnicas asociadas. Así, este documento ofrece un relato de investigación de diseño para formular y proponer un paso adelante para entender la relación entre los métodos analíticos y sus técnicas asociadas. Además, este documento es un intento de aclarar esta incertidumbre e identificar la diferencia entre los métodos y técnicas analíticos al proporcionar definiciones claras para cada método y sus técnicas asociadas para integrarlas más tarde en una nueva taxonomía de correlación basada en los enfoques de investigación. Así, el resultado principal de esta investigación es lograr por primera vez una taxonomía de correlación que combine los métodos analíticos utilizados para grandes datos y sus técnicas recomendadas que son compatibles con varios sectores. Esta investigación se realizó a través del estudio de varios artículos descriptivos sobre los métodos de analítica de grandes datos y sus técnicas asociadas en diferentes industrias.