每年年初或年末的各类文章，如年度调查报告、年度数据分析、未来发展趋势等。，来上线，这样的文章都离不开“大数据”。
这个时代不仅是智能的时代，也是大数据的时代。
“大数据”一直在影响着我们的工作。很多人想知道大数据是如何用于工作的。今天给大家分享一下大数据处理的基本流程。
在了解流程之前，我们先了解一下什么是大数据。大数据是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要新的处理模式具有更强的决策、洞察和发现能力以及流程优化能力。包括数据RFID数据、传感器数据、用户行为数据、社交网络交互数据和移动互联网数据等。
大数据处理
大数据的主要来源
企业:客户关系管理系统、企业资源计划系统、库存系统、销售系统等。
机器:智能仪器、工业设备传感器、智能设备、视频监控系统等。
互联网:电子商务系统、服务业业务系统、政府监管系统等。
社交系统:微信、QQ、微博、博客、新闻网站、朋友圈等。
大数据处理
既然是通过大数据做事情，就要先收集数据。那么大数据处理的基本流程是什么？
第一步:数据采集，搭建数据仓库，数据采集就是通过前端埋数据，通过接口日志调用流数据，抓取数据库，由客户自己上传数据，将这些基础信息数据保存在各个维度。
第二步:数据有了，里面肯定有坏数据。我们需要对收集到的数据进行简单的处理，比如过滤掉脏数据，过滤掉有效数据。
第三步:数据有了之后，就可以处理数据了。数据处理的方式有很多种，一般分为离线处理、实时处理和离线处理，即每天定时处理。常用的有阿里maxComputerhive，MapReduce，storm，spark，hadoop进行离线处理。通过一些数据处理框架，可以将数据计算成各种KPI。
第四步:数据处理完成后，需要可视化显示。实现MVP就是快速做出效果，不适合及时调整。
大数据处理
以上步骤的实现涉及哪些基础技术？
一.大数据收集技术
大数据采集是指从传感器和智能设备、企业线上系统、企业线下系统、社交网络和互联网平台获取数据的过程。RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据、移动互联网数据获得的各种类型的结构化、半结构化、非结构化海量数据。这个过程的重点是突破分布式高速高可靠数据抓取或采集、高速数据全映射等大数据采集技术。突破高速数据分析、转换、加载等大数据集成技术；设计质量评估模型，发展数据质量技术。
二、大数据预处理技术
主要完成提取和清理接收数据的操作。
1.提取:由于采集到的数据可能具有各种各样的结构和类型，数据提取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者容易处理的配置，从而达到快速分析处理的目的。
2.清洗:对于大数据来说，并不都是有价值的。有些数据不是我们关心的，有些则完全是错误的干扰项。因此，需要对数据进行过滤和“去噪”，以提取有效数据。
第三，大数据存储和管理技术
大数据的存储和管理需要将采集到的数据存储在内存中，建立相应的数据库，进行管理和调用。重点解决复杂的结构化、半结构化和非结构化大数据管理和处理技术。主要解决大数据的几个关键问题，如可存储性、可表示性、可处理性、可靠性和有效传输。开发可靠的分布式文件系统、节能存储、计算融入存储、大数据冗余、高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术、异构数据的数据融合技术和数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、备份、复制等技术；发展大数据可视化技术。
第四，大数据分析和挖掘技术
大数据分析技术通过改进现有的数据挖掘和机器学习技术，发展数据网络挖掘、特殊群体挖掘、土壤挖掘等新的数据挖掘技术，突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术，以及用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
数据挖掘是从大量不完整的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐藏的信息和知识的过程，这些数据人们事先并不知道，但却是潜在有用的。
动词 （verb的缩写）大数据展示和应用技术
大数据技术可以挖掘出隐藏在海量数据中的信息和知识，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。
目前，大数据将集中在以下三个领域:商业智能、政府决策和公共服务。例如:商业智能技术、政府决策技术、电信数据信息处理与挖掘技术、电网数据信息处理与挖掘技术、气象信息分析技术、环境监测技术、警务云应用系统(道路监控、视频监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等。)、大规模基因序列分析比对技术、Web信息挖掘技术、多媒体数据并行处理技术、云计算及海量数据处理在其他行业的应用技术等。
网络中零散的数据看似作用不大，但经过系统的加工整合，却有着无限的潜在价值。
大数据处理
大数据的价值
1.促进数据资源的应用
建设企业数据管理中心，将数据从标准化、可用性、可见性转变为数据可服务性，实现企业数字化运营管理，强化效益决策支持系统，使数据资产为领导决策和经营管理提供有效的分析依据。
2.赋能企业智慧运营。
发挥数据赋能优势，协助企业打通整合现有各类系统数据，实现企业链条全景化和数字化运营管理，通过大数据、云计算等技术的应用，实现“产品+服务”模式的转变。
3.驱动数字化转型升级。
通过生产执行系统，可以提高生产各环节数据的实时感知能力，优化协作能力，实现管理、销售、售后等数据的互联互通。，并实现制造、营销、客户、物流信息的全通路，大幅降低企业运营管理成本，提高资源优化配置效率，带动企业实现数字化转型升级，为企业可持续增长和长远发展奠定坚实基础。
如果您需要大数据，可以和吉家通达取得联系，期待与您交流！
