大数据处理过程及其价值你了解哪些？

发布时间：2022-01-13

  每年的年初或是年末，网上会扑面而来各型各样的年度调查报告、年度数据分析、未来发展动态……等文章，而这样文章全都离不开“大数据”。

  这个时代不仅是智能时代，也是数据时代。

  “大数据”已经无时无刻的在影响我们的工作，很多人想知道大数据到底是怎样知道来工作的，今天就和大家分享一下大数据处理的基本过程。

  在了解处理过程之前，我们先弄懂什么是大数据。大数据（Big Data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。数据包括 RFID 数据、传感器数据、用户行为数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等各种类型的结构化、半结构化及非结构化等的海量数据。

  大数据的主要来源如下。

  企业系统：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。

  机器系统：智能仪表、工业设备传感器、智能设备、视频监控系统等。

  互联网系统：电商系统、服务行业业务系统、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。

  既然是通过大数据来做一些事情，必然先把数据采集到手。所以大数据处理基本过程是什么呢？

  第一步就是数据采集，搭建数据仓库，数据采集就是把数据通过前端埋点，接口日志调用流数据，数据库抓取，客户自己上传数据，把这些信息基础数据把各种维度保存起来。

  第二步：数据到手了，里边肯定会有一些不好的数据，我们需要把收集到的数据简单处理一下，比如过滤掉脏数据、筛选出有效数据等。

  第三步：有了数据之后就可以对数据进行加工处理，数据处理的方式很多，总体分为离线处理，实时处理，离线处理就是每天定时处理，常用的有阿里的maxComputerhive，MapReduce，离线处理主要用storm，spark，hadoop，通过一些数据处理框架，可以把数据计算成各种KPI。

  第四步：数据加工处理好了，就要可视化展现出来，做到MVP，就是快速做出来一个效果，不合适及时调整。

  以上步骤的实现，涉及哪些基本技术呢？

  一、大数据采集技术

  大数据采集是指从传感器和智能设备、企业在线系统、企业离线系统、社交网络和互联网平台等获取数据的过程。通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。此过程重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。

  二、大数据预处理技术

  主要完成对已接收数据的抽取、清洗等操作。

  1、抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽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便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。

  2、清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

  三、大数据存储及管理技术

  大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及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，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；开发大数据可视化技术。

  四、大数据分析及挖掘技术

  大数据分析技术需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、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。

  数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

  五、大数据展现与应用技术

  大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，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。

  当前大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、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、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统），大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

  数据散落在网络中看似没有怎么作用，但是这些数据经过系统的处理整合起来确有无限的潜在价值：

  1、推进数据资源应用

  构建企业数据管理中心，将数据从标准化、可用化、可见化，转变为数据可服务化，实现企业数字化运营管理，强化效益决策支持体系，让数据资产可为领导层决策、业务层经营提供有效的分析依据。

  2、赋能企业运营智能化

  发挥数据赋能优势，辅助企业打通并整合各类现有系统数据，实现企业链条全景化以及数字化运营管理，通过大数据、云计算等技术的应用，实现了“产品+服务”模式转型。

  3、驱动数字化转型升级

  通过生产执行系统提高生产各环节对数据的实时感知能力、优化协同能力，在管理、销售、售后等方面实现数据的互联互通，实现制造、营销、客户、物流信息的全线打通，极大地降低企业运营管理成本，提高资源优化配置效率，驱动企业实现数字化转型升级，为企业的可持续增长和长远发展打下坚实的基础。