每年的年初或是年末，網(wǎng)上會撲面而來各型各樣的年度調(diào)查報告、年度數(shù)據(jù)分析、未來發(fā)展動態(tài)……等文章，而這樣文章全都離不開“大數(shù)據(jù)”。

  這個時代不僅是智能時代，也是數(shù)據(jù)時代。

  “大數(shù)據(jù)”已經(jīng)無時無刻的在影響我們的工作，很多人想知道大數(shù)據(jù)到底是怎樣知道來工作的，今天就和大家分享一下大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)（Big Data），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)。數(shù)據(jù)包括 RFID 數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)及移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化等的海量數(shù)據(jù)。

  大數(shù)據(jù)的主要來源如下。

  企業(yè)系統(tǒng)：客戶關(guān)系管理系統(tǒng)、企業(yè)資源計劃系統(tǒng)、庫存系統(tǒng)、銷售系統(tǒng)等。

  機器系統(tǒng)：智能儀表、工業(yè)設(shè)備傳感器、智能設(shè)備、視頻監(jiān)控系統(tǒng)等。

  互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)：電商系統(tǒng)、服務(wù)行業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)、政府監(jiān)管系統(tǒng)等。

  社交系統(tǒng)：微信、QQ、微博、博客、新聞網(wǎng)站、朋友圈等。

  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。所以大數(shù)據(jù)處理基本過程是什么呢？

  第一步就是數(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(chǔ)數(shù)據(jù)把各種維度保存起來。

  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，比如過濾掉臟數(shù)據(jù)、篩選出有效數(shù)據(jù)等。

  第三步：有了數(shù)據(jù)之后就可以對數(shù)據(jù)進行加工處理，數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)處理框架，可以把數(shù)據(jù)計算成各種KPI。

  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，不合適及時調(diào)整。

  以上步驟的實現(xiàn)，涉及哪些基本技術(shù)呢？

  一、大數(shù)據(jù)采集技術(shù)

  大數(shù)據(jù)采集是指從傳感器和智能設(shè)備、企業(yè)在線系統(tǒng)、企業(yè)離線系統(tǒng)、社交網(wǎng)絡(luò)和互聯(lián)網(wǎng)平臺等獲取數(shù)據(jù)的過程。通過RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)及移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得的各種類型的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)。此過程重點要突破分布式高速高可靠數(shù)據(jù)爬取或采集、高速數(shù)據(jù)全映像等大數(shù)據(jù)收集技術(shù)；突破高速數(shù)據(jù)解析、轉(zhuǎn)換與裝載等大數(shù)據(jù)整合技術(shù)；設(shè)計質(zhì)量評估模型，開發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量技術(shù)。

  二、大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

  主要完成對已接收數(shù)據(jù)的抽取、清洗等操作。

  1、抽?。阂颢@取的數(shù)據(jù)可能具有多種結(jié)構(gòu)和類型，數(shù)據(jù)抽取過程可以幫助我們將這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單一的或者便于處理的構(gòu)型，以達到快速分析處理的目的。

  2、清洗：對于大數(shù)據(jù)，并不全是有價值的，有些數(shù)據(jù)并不是我們所關(guān)心的內(nèi)容，而另一些數(shù)據(jù)則是完全錯誤的干擾項，因此要對數(shù)據(jù)通過過濾“去噪”從而提取出有效數(shù)據(jù)。

  三、大數(shù)據(jù)存儲及管理技術(shù)

  大數(shù)據(jù)存儲與管理要用存儲器把采集到的數(shù)據(jù)存儲起來，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，并進行管理和調(diào)用。重點解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)。主要解決大數(shù)據(jù)的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉€關(guān)鍵問題。開發(fā)可靠的分布式文件系統(tǒng)（DFS）、能效優(yōu)化的存儲、計算融入存儲、大數(shù)據(jù)的去冗余及高效低成本的大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)；突破分布式非關(guān)系型大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)，異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)，數(shù)據(jù)組織技術(shù)，研究大數(shù)據(jù)建模技術(shù)；突破大數(shù)據(jù)索引技術(shù)；突破大數(shù)據(jù)移動、備份、復(fù)制等技術(shù)；開發(fā)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。

  四、大數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù)

  大數(shù)據(jù)分析技術(shù)需要改進已有數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)技術(shù)；開發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；突破基于對象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù)；突破用戶興趣分析、網(wǎng)絡(luò)行為分析、情感語義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

  數(shù)據(jù)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(yīng)用數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)展現(xiàn)與應(yīng)用技術(shù)

  大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)㈦[藏于海量數(shù)據(jù)中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經(jīng)濟活動提供依據(jù)，從而提高各個領(lǐng)域的運行效率，大大提高整個社會經(jīng)濟的集約化程度。

  當(dāng)前大數(shù)據(jù)將重點應(yīng)用于以下三大領(lǐng)域：商業(yè)智能、政府決策、公共服務(wù)。例如：商業(yè)智能技術(shù)，政府決策技術(shù)，電信數(shù)據(jù)信息處理與挖掘技術(shù)，電網(wǎng)數(shù)據(jù)信息處理與挖掘技術(shù)，氣象信息分析技術(shù)，環(huán)境監(jiān)測技術(shù)，警務(wù)云應(yīng)用系統(tǒng)（道路監(jiān)控、視頻監(jiān)控、網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控、智能交通、反電信詐騙、指揮調(diào)度等公安信息系統(tǒng)），大規(guī)?；蛐蛄蟹治霰葘夹g(shù)，Web信息挖掘技術(shù)，多媒體數(shù)據(jù)并行化處理技術(shù)，其他各種行業(yè)的云計算和海量數(shù)據(jù)處理應(yīng)用技術(shù)等。

  數(shù)據(jù)散落在網(wǎng)絡(luò)中看似沒有怎么作用，但是這些數(shù)據(jù)經(jīng)過系統(tǒng)的處理整合起來確有無限的潛在價值：

  1、推進數(shù)據(jù)資源應(yīng)用

  構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)管理中心，將數(shù)據(jù)從標(biāo)準(zhǔn)化、可用化、可見化，轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)可服務(wù)化，實現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化運營管理，強化效益決策支持體系，讓數(shù)據(jù)資產(chǎn)可為領(lǐng)導(dǎo)層決策、業(yè)務(wù)層經(jīng)營提供有效的分析依據(jù)。

  2、賦能企業(yè)運營智能化

  發(fā)揮數(shù)據(jù)賦能優(yōu)勢，輔助企業(yè)打通并整合各類現(xiàn)有系統(tǒng)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)企業(yè)鏈條全景化以及數(shù)字化運營管理，通過大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的應(yīng)用，實現(xiàn)了“產(chǎn)品+服務(wù)”模式轉(zhuǎn)型。

  3、驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級

  通過生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)提高生產(chǎn)各環(huán)節(jié)對數(shù)據(jù)的實時感知能力、優(yōu)化協(xié)同能力，在管理、銷售、售后等方面實現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，實現(xiàn)制造、營銷、客戶、物流信息的全線打通，極大地降低企業(yè)運營管理成本，提高資源優(yōu)化配置效率，驅(qū)動企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，為企業(yè)的可持續(xù)增長和長遠發(fā)展打下堅實的基礎(chǔ)。