眾所周知，大數(shù)據(jù)之所以稱之為大數(shù)據(jù)，是因為其實海量的數(shù)據(jù)的總稱。人們在海量的數(shù)據(jù)中獲得有價值的信息，進而為提供服務。所以說大數(shù)據(jù)具有廣泛的數(shù)據(jù)源，應用程序要求和數(shù)據(jù)類型不相同，但最基本的處理流程是相同的。那么大數(shù)據(jù)處理的基本流程是什么？總結(jié)的來說，大數(shù)據(jù)的基本流程可以用個加法公式來表達：數(shù)據(jù)抽取與集成+數(shù)據(jù)分析+數(shù)據(jù)解釋=大數(shù)據(jù)。

　　大數(shù)據(jù)處理的基本流程是什么？

整個大數(shù)據(jù)的處理流程可以定義為，在合適工具的輔助下，對廣泛異構(gòu)的數(shù)據(jù)源進行抽取和集成，將結(jié)果按照一定的標準進行統(tǒng)一存儲，然后利用合適的數(shù)據(jù)分析技術(shù)對存儲的數(shù)據(jù)進行分析，從中提取有益的知識，并利用恰當?shù)姆绞綄⒔Y(jié)果展現(xiàn)給終端用戶。

具體來講，大數(shù)據(jù)處理的基本流程可以分為數(shù)據(jù)抽取與集成、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)解釋等步驟。

　　數(shù)據(jù)抽取與集成

大數(shù)據(jù)的一個重要特點就是多樣性，這就意味著數(shù)據(jù)來源極其廣泛，數(shù)據(jù)類型極為繁雜。這種復雜的數(shù)據(jù)環(huán)境給大數(shù)據(jù)的處理帶來極大的挑戰(zhàn)。

要想處理大數(shù)據(jù)，首先必須對所需數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行抽取和集成，從中提取出數(shù)據(jù)的實體和關(guān)系，經(jīng)過關(guān)聯(lián)和聚合之后采用統(tǒng)一定義的結(jié)構(gòu)來存儲這些數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)集成和提取時，需要對數(shù)據(jù)進行清洗，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量及可信性。同時還要特別注意大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)模式和數(shù)據(jù)的關(guān)系，大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)往往是先有數(shù)據(jù)再有模式，并且模式是在不斷的動態(tài)演化之中的。

數(shù)據(jù)抽取和集成技術(shù)并不是一項全新的技術(shù)，在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域此問題就已經(jīng)得到了比較成熟的研究。隨著新的數(shù)據(jù)源的涌現(xiàn)，數(shù)據(jù)集成方法也在不斷的發(fā)展之中。

從數(shù)據(jù)集成模型來看，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)抽取與集成方式可以大致分為 4 種類型：基于物化或 ETL 方法的引擎、基于聯(lián)邦數(shù)據(jù)庫或中間件方法的引擎、基于數(shù)據(jù)流方法的引擎，以及基于搜索引擎的方法。

　　數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析是整個大數(shù)據(jù)處理流程的核心，大數(shù)據(jù)的價值產(chǎn)生于分析過程。

從異構(gòu)數(shù)據(jù)源抽取和集成的數(shù)據(jù)構(gòu)成了數(shù)據(jù)分析的原始數(shù)據(jù)。根據(jù)不同應用的需求可以從這些數(shù)據(jù)中選擇全部或部分進行分析。

小數(shù)據(jù)時代的分析技術(shù)，如統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘和機器學習等，并不能適應大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)分析的需求，必須做出調(diào)整。

　　數(shù)據(jù)解釋

數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)處理的核心，但是用戶往往更關(guān)心對結(jié)果的解釋。如果分析的結(jié)果正確，但是沒有采用適當?shù)姆椒ㄟM行解釋，則所得到的結(jié)果很可能讓用戶難以理解，極端情況下甚至會引起用戶的誤解。

數(shù)據(jù)解釋的方法很多，比較傳統(tǒng)的解釋方式就是以文本形式輸出結(jié)果或者直接在電腦終端上顯示結(jié)果。這些方法在面對小數(shù)據(jù)量時是一種可行的選擇。

但是大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)分析結(jié)果往往也是海量的，同時結(jié)果之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系極其復雜，采用傳統(tǒng)的簡單解釋方法幾乎是不可行的。

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