大數(shù)據(jù)處理流程是怎樣的？

 大數(shù)據(jù)的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網(wǎng)絡，而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態(tài)系統(tǒng)，終端設備提供商、基礎設施提供商、網(wǎng)絡服務提供商、網(wǎng)絡接入服務提供商、數(shù)據(jù)服務使能者、數(shù)據(jù)服務提供商、觸點服務、數(shù)據(jù)服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態(tài)系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)，指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

大數(shù)據(jù)的處理

既然是通過大數(shù)據(jù)來做一些事情，必然先把數(shù)據(jù)采集到手，

第一步：數(shù)據(jù)采集，搭建數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)采集就是把數(shù)據(jù)通過前端埋點，接口日志調(diào)用流數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫抓取，客戶自己上傳數(shù)據(jù)，把這些信息基礎數(shù)據(jù)把各種維度保存起來，在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高;

第二步：數(shù)據(jù)到手了，里邊肯定會有一些不好的數(shù)據(jù)，我們需要把收集到的數(shù)據(jù)簡單處理一下，比如把IP轉(zhuǎn)換成地址，過濾掉臟數(shù)據(jù)等，導入與預處理過程的特點和挑戰(zhàn)主要是導入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導入量經(jīng)常會達到百兆，甚至千兆級別;

第三步：數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)分析技術主要包括已有數(shù)據(jù)的分布式統(tǒng)計分析技術和未知數(shù)據(jù)的分布式挖掘、深度學習技術，統(tǒng)計與分析這部分的主要特點和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有極大的占用;

第四步：數(shù)據(jù)加工處理好了，就要可視化展現(xiàn)出來，做到MVP，就是快速做出來一個效果，數(shù)據(jù)可視化環(huán)節(jié)可大大提高大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的直觀性，便于用戶理解與使用，故數(shù)據(jù)可視化是影響大數(shù)據(jù)可用性和易于理解性質(zhì)量的關鍵因素。

未來，數(shù)據(jù)科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數(shù)據(jù)科學類專業(yè)，也會催生一批與之相關的新的就業(yè)崗位。與此同時，基于數(shù)據(jù)這個基礎平臺，也將建立起跨領域的數(shù)據(jù)共享平臺，之后，數(shù)據(jù)共享將擴展到企業(yè)層面，并且成為未來產(chǎn)業(yè)的核心一環(huán)。