每年的年初或是年末，網上會撲面而來各型各樣的年度調查報告、年度數據分析、未來發展動態……等文章，而這樣文章全都離不開“大數據”。

  這個時代不僅是智能時代，也是數據時代。

  “大數據”已經無時無刻的在影響我們的工作，很多人想知道大數據到底是怎樣知道來工作的，今天就和大家分享一下大數據處理的基本過程。

  在了解處理過程之前，我們先弄懂什么是大數據。大數據（Big Data），指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。數據包括 RFID 數據、傳感器數據、用戶行為數據、社交網絡交互數據及移動互聯網數據等各種類型的結構化、半結構化及非結構化等的海量數據。

  大數據的主要來源如下。

  企業系統：客戶關系管理系統、企業資源計劃系統、庫存系統、銷售系統等。

  機器系統：智能儀表、工業設備傳感器、智能設備、視頻監控系統等。

  互聯網系統：電商系統、服務行業業務系統、政府監管系統等。

  社交系統：微信、QQ、微博、博客、新聞網站、朋友圈等。

  既然是通過大數據來做一些事情，必然先把數據采集到手。所以大數據處理基本過程是什么呢？

  第一步就是數據采集，搭建數據倉庫，數據采集就是把數據通過前端埋點，接口日志調用流數據，數據庫抓取，客戶自己上傳數據，把這些信息基礎數據把各種維度保存起來。

  第二步：數據到手了，里邊肯定會有一些不好的數據，我們需要把收集到的數據簡單處理一下，比如過濾掉臟數據、篩選出有效數據等。

  第三步：有了數據之后就可以對數據進行加工處理，數據處理的方式很多，總體分為離線處理，實時處理，離線處理就是每天定時處理，常用的有阿里的maxComputerhive，MapReduce，離線處理主要用storm，spark，hadoop，通過一些數據處理框架，可以把數據計算成各種KPI。

  第四步：數據加工處理好了，就要可視化展現出來，做到MVP，就是快速做出來一個效果，不合適及時調整。

  以上步驟的實現，涉及哪些基本技術呢？

  一、大數據采集技術

  大數據采集是指從傳感器和智能設備、企業在線系統、企業離線系統、社交網絡和互聯網平臺等獲取數據的過程。通過RFID射頻數據、傳感器數據、社交網絡交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化及非結構化的海量數據。此過程重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或采集、高速數據全映像等大數據收集技術；突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術；設計質量評估模型，開發數據質量技術。

  二、大數據預處理技術

  主要完成對已接收數據的抽取、清洗等操作。

  1、抽取：因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數據轉化為單一的或者便于處理的構型，以達到快速分析處理的目的。

  2、清洗：對于大數據，并不全是有價值的，有些數據并不是我們所關心的內容，而另一些數據則是完全錯誤的干擾項，因此要對數據通過過濾“去噪”從而提取出有效數據。

  三、大數據存儲及管理技術

  大數據存儲與管理要用存儲器把采集到的數據存儲起來，建立相應的數據庫，并進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。開發可靠的分布式文件系統（DFS）、能效優化的存儲、計算融入存儲、大數據的去冗余及高效低成本的大數據存儲技術；突破分布式非關系型大數據管理與處理技術，異構數據的數據融合技術，數據組織技術，研究大數據建模技術；突破大數據索引技術；突破大數據移動、備份、復制等技術；開發大數據可視化技術。

  四、大數據分析及挖掘技術

  大數據分析技術需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網絡挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基于對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網絡行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

  數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

  五、大數據展現與應用技術

  大數據技術能夠將隱藏于海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。

  當前大數據將重點應用于以下三大領域：商業智能、政府決策、公共服務。例如：商業智能技術，政府決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務云應用系統（道路監控、視頻監控、網絡監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統），大規模基因序列分析比對技術，Web信息挖掘技術，多媒體數據并行化處理技術，其他各種行業的云計算和海量數據處理應用技術等。

  數據散落在網絡中看似沒有怎么作用，但是這些數據經過系統的處理整合起來確有無限的潛在價值：

  1、推進數據資源應用

  構建企業數據管理中心，將數據從標準化、可用化、可見化，轉變為數據可服務化，實現企業數字化運營管理，強化效益決策支持體系，讓數據資產可為領導層決策、業務層經營提供有效的分析依據。

  2、賦能企業運營智能化

  發揮數據賦能優勢，輔助企業打通并整合各類現有系統數據，實現企業鏈條全景化以及數字化運營管理，通過大數據、云計算等技術的應用，實現了“產品+服務”模式轉型。

  3、驅動數字化轉型升級

  通過生產執行系統提高生產各環節對數據的實時感知能力、優化協同能力，在管理、銷售、售后等方面實現數據的互聯互通，實現制造、營銷、客戶、物流信息的全線打通，極大地降低企業運營管理成本，提高資源優化配置效率，驅動企業實現數字化轉型升級，為企業的可持續增長和長遠發展打下堅實的基礎。