具體的大數(shù)據(jù)處理方法確實(shí)有很多，但是根據(jù)筆者長時(shí)間的實(shí)踐，總結(jié)了一個(gè)普遍適用的大數(shù)據(jù)處理流程，并且這個(gè)流程應(yīng)該能夠?qū)Υ蠹依眄槾髷?shù)據(jù)的處理有所幫助。大數(shù)據(jù)來源廣泛，應(yīng)用需求和數(shù)據(jù)類型都不盡相同，不過最基本的處理流程是一樣的。

大數(shù)據(jù)處理的基本流程

一般來說，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)解釋這三個(gè)步驟。

一、數(shù)據(jù)抽取與集成

大數(shù)據(jù)來源廣泛、種類多樣、數(shù)據(jù)類型極其復(fù)雜，就像是想要從海水當(dāng)中萃取鹽分一樣，想要從這樣龐大雜亂的數(shù)據(jù)中提取價(jià)值，那首先就要對數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取和集成，從中提取出數(shù)據(jù)的實(shí)體和關(guān)系，經(jīng)過關(guān)聯(lián)和聚合后再采用統(tǒng)一定義的結(jié)構(gòu)來存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)抽取和集成時(shí)，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可信。數(shù)據(jù)抽取和集成并不是大數(shù)據(jù)時(shí)代特有的技術(shù)，而是在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域就存在了，一直到大數(shù)據(jù)時(shí)代漸漸發(fā)展成熟，直到現(xiàn)在，現(xiàn)有的抽取與集成方法大概可以分為四種：

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。

二、數(shù)據(jù)分析

抽取、集成之后是數(shù)據(jù)分析，2.1中說抽取集成是海水中萃取出鹽分，那數(shù)據(jù)分析就是二次加工，將粗鹽精制為能夠食用的食用鹽……

和抽取與集成一樣，數(shù)據(jù)分析同樣不是大數(shù)據(jù)時(shí)代特有的技術(shù)，在以前同樣也有統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等，不過這些技術(shù)不能適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)分析的要求，必須有所調(diào)整，而這個(gè)調(diào)整又面臨著幾個(gè)問題：

1.龐大的數(shù)據(jù)必然帶來龐大的噪音，需要事前進(jìn)行清洗，不過由于數(shù)據(jù)量過大，對于計(jì)算機(jī)資源和算法都是一個(gè)考驗(yàn)。

2.大數(shù)據(jù)時(shí)代的應(yīng)用常常具有實(shí)時(shí)性的特定，因此算法的準(zhǔn)確性不再是主要指標(biāo)，而是需要再實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確率之間取一個(gè)平衡。很多傳統(tǒng)的算法都是現(xiàn)行執(zhí)行，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，這些算法都需要變?yōu)椴l(fā)，以應(yīng)對大數(shù)據(jù)的處理。

3.對數(shù)據(jù)結(jié)果的衡量標(biāo)準(zhǔn)比較困難，因?yàn)閿?shù)據(jù)量大、內(nèi)心混雜、產(chǎn)生速度快，進(jìn)行分析的時(shí)候往往對整個(gè)數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)掌握得不清楚，從而導(dǎo)致設(shè)計(jì)衡量的方法和指標(biāo)非常苦難。

三、數(shù)據(jù)解釋

數(shù)據(jù)解釋又稱為數(shù)據(jù)分析，是大數(shù)據(jù)處理的核心，前兩道工序?qū)?shù)據(jù)挖掘了出來，這個(gè)時(shí)候就要根據(jù)數(shù)據(jù)分析出一個(gè)結(jié)果了，比如有一個(gè)白領(lǐng)上班時(shí)間的大數(shù)據(jù)，那么根據(jù)大數(shù)據(jù)分析出今天這個(gè)白領(lǐng)在九點(diǎn)鐘是否會(huì)出門上班……這個(gè)就叫做數(shù)據(jù)解釋。

數(shù)據(jù)解釋的方法很多(比如直接以文本方式輸出結(jié)果)，比較傳統(tǒng)的解釋方法無疑在大數(shù)據(jù)時(shí)代不適用，這個(gè)時(shí)候可以考慮從兩個(gè)方面提升數(shù)據(jù)解釋能力：

1.引入可視化技術(shù)，常見的可視化技術(shù)有標(biāo)簽云、歷史流、空間信息流等。

2.讓用戶能夠在一定時(shí)間程度上了解和參與具體的分析過程，比如人機(jī)交互技術(shù)。

大數(shù)據(jù)處理分為哪些步驟.中琛魔方大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)表示大數(shù)據(jù)分析的前景是光明的，未來的發(fā)展方向是物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能，這些科技發(fā)展方向?qū)⑹褂么髷?shù)據(jù)，數(shù)據(jù)不斷積累，數(shù)據(jù)越來越大，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也越來越多。

總結(jié)

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