大數據處理過程及其價值你了解哪些？

發布時間：2022-01-13

  每年(nián)的年(nián)初或是年(nián)末，網上(shàng)會(huì)撲面而來各型各樣的年(nián)度調查報(bào)告、年(nián)度數據分析、未來發展動态……等文章，而這樣文章全都離不開(kāi)“大數據”。

  這個(gè)時代不僅是智能(néng)時代，也是數據時代。

  “大數據”已經無時無刻的在影響我們的工(gōng)作，很多(duō)人想知道大數據到(dào)底是怎樣知道來工(gōng)作的，今天就(jiù)和大家分享一(yī)下(xià)大數據處理的基本過程。

  在了解處理過程之前，我們先弄懂(dǒng)什麽是大數據。大數據（Big Data），指無法在一(yī)定時間範圍内用常規軟件(jiàn)工(gōng)具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能(néng)具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能(néng)力的海量、高(gāo)增長(cháng)率和多(duō)樣化的信息資産。數據包括 RFID 數據、傳感器(qì)數據、用戶行為(wèi)數據、社交網絡交互數據及移動互聯網數據等各種類型的結構化、半結構化及非結構化等的海量數據。

  大數據的主要來源如下(xià)。

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

  機(jī)器(qì)系統：智能(néng)儀表、工(gōng)業(yè)設備傳感器(qì)、智能(néng)設備、視頻監控系統等。

  互聯網系統：電(diàn)商系統、服務行業(yè)業(yè)務系統、政府監管系統等。

  社交系統：微信、QQ、微博、博客、新聞網站、朋友(yǒu)圈等。

  既然是通(tōng)過大數據來做一(yī)些事(shì)情，必然先把數據采集到(dào)手。所以大數據處理基本過程是什麽呢(ne)？

  第一(yī)步就(jiù)是數據采集，搭建數據倉庫，數據采集就(jiù)是把數據通(tōng)過前端埋點，接口日志(zhì)調用流數據，數據庫抓取，客戶自(zì)己上(shàng)傳數據，把這些信息基礎數據把各種維度保存起來。

  第二步：數據到(dào)手了，裡(lǐ)邊肯定會(huì)有一(yī)些不好的數據，我們需要把收集到(dào)的數據簡單處理一(yī)下(xià)，比如過濾掉髒數據、篩選出有效數據等。

  第三步：有了數據之後就(jiù)可以對數據進行加工(gōng)處理，數據處理的方式很多(duō)，總體分為(wèi)離線處理，實時處理，離線處理就(jiù)是每天定時處理，常用的有阿裡(lǐ)的maxComputerhive，MapReduce，離線處理主要用storm，spark，hadoop，通(tōng)過一(yī)些數據處理框架，可以把數據計算(suàn)成各種KPI。

  第四步：數據加工(gōng)處理好了，就(jiù)要可視化展現出來，做到(dào)MVP，就(jiù)是快速做出來一(yī)個(gè)效果，不合适及時調整。

  以上(shàng)步驟的實現，涉及哪些基本技(jì)術(shù)呢(ne)？

  一(yī)、大數據采集技(jì)術(shù)

  大數據采集是指從(cóng)傳感器(qì)和智能(néng)設備、企業(yè)在線系統、企業(yè)離線系統、社交網絡和互聯網平台等獲取數據的過程。通(tōng)過RFID射頻數據、傳感器(qì)數據、社交網絡交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化及非結構化的海量數據。此過程重點要突破分布式高(gāo)速高(gāo)可靠數據爬取或采集、高(gāo)速數據全映像等大數據收集技(jì)術(shù)；突破高(gāo)速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技(jì)術(shù)；設計質量評估模型，開(kāi)發數據質量技(jì)術(shù)。

  二、大數據預處理技(jì)術(shù)

  主要完成對已接收數據的抽取、清洗等操作。

  1、抽取：因獲取的數據可能(néng)具有多(duō)種結構和類型，數據抽取過程可以幫助我們将這些複雜(zá)的數據轉化為(wèi)單一(yī)的或者便于處理的構型，以達到(dào)快速分析處理的目的。

  2、清洗：對于大數據，并不全是有價值的，有些數據并不是我們所關心的内容，而另一(yī)些數據則是完全錯(cuò)誤的幹擾項，因此要對數據通(tōng)過過濾“去噪”從(cóng)而提取出有效數據。

  三、大數據存儲及管理技(jì)術(shù)

  大數據存儲與管理要用存儲器(qì)把采集到(dào)的數據存儲起來，建立相(xiàng)應的數據庫，并進行管理和調用。重點解決複雜(zá)結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技(jì)術(shù)。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個(gè)關鍵問題。開(kāi)發可靠的分布式文件(jiàn)系統（DFS）、能(néng)效優化的存儲、計算(suàn)融入存儲、大數據的去冗餘及高(gāo)效低(dī)成本的大數據存儲技(jì)術(shù)；突破分布式非關系型大數據管理與處理技(jì)術(shù)，異構數據的數據融合技(jì)術(shù)，數據組織技(jì)術(shù)，研究大數據建模技(jì)術(shù)；突破大數據索引技(jì)術(shù)；突破大數據移動、備份、複制等技(jì)術(shù)；開(kāi)發大數據可視化技(jì)術(shù)。

  四、大數據分析及挖掘技(jì)術(shù)

  大數據分析技(jì)術(shù)需要改進已有數據挖掘和機(jī)器(qì)學習技(jì)術(shù)；開(kāi)發數據網絡挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技(jì)術(shù)；突破基于對象的數據連接、相(xiàng)似性連接等大數據融合技(jì)術(shù)；突破用戶興趣分析、網絡行為(wèi)分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技(jì)術(shù)。

  數據挖掘就(jiù)是從(cóng)大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、随機(jī)的實際應用數據中，提取隐含在其中的、人們事(shì)先不知道的、但又(yòu)是潛在有用的信息和知識的過程。

  五、大數據展現與應用技(jì)術(shù)

  大數據技(jì)術(shù)能(néng)夠将隐藏于海量數據中的信息和知識挖掘出來，為(wèi)人類的社會(huì)經濟活動提供依據，從(cóng)而提高(gāo)各個(gè)領域的運行效率，大大提高(gāo)整個(gè)社會(huì)經濟的集約化程度。

  當前大數據将重點應用于以下(xià)三大領域：商業(yè)智能(néng)、政府決策、公共服務。例如：商業(yè)智能(néng)技(jì)術(shù)，政府決策技(jì)術(shù)，電(diàn)信數據信息處理與挖掘技(jì)術(shù)，電(diàn)網數據信息處理與挖掘技(jì)術(shù)，氣象信息分析技(jì)術(shù)，環境監測技(jì)術(shù)，警務雲應用系統（道路(lù)監控、視頻監控、網絡監控、智能(néng)交通(tōng)、反電(diàn)信詐騙、指揮調度等公安信息系統），大規模基因序列分析比對技(jì)術(shù)，Web信息挖掘技(jì)術(shù)，多(duō)媒體數據并行化處理技(jì)術(shù)，其他各種行業(yè)的雲計算(suàn)和海量數據處理應用技(jì)術(shù)等。

  數據散落在網絡中看(kàn)似沒有怎麽作用，但是這些數據經過系統的處理整合起來确有無限的潛在價值：

  1、推進數據資源應用

  構建企業(yè)數據管理中心，将數據從(cóng)标準化、可用化、可見(jiàn)化，轉變為(wèi)數據可服務化，實現企業(yè)數字化運營管理，強化效益決策支持體系，讓數據資産可為(wèi)領導層決策、業(yè)務層經營提供有效的分析依據。

  2、賦能(néng)企業(yè)運營智能(néng)化

  發揮數據賦能(néng)優勢，輔助企業(yè)打通(tōng)并整合各類現有系統數據，實現企業(yè)鏈條全景化以及數字化運營管理，通(tōng)過大數據、雲計算(suàn)等技(jì)術(shù)的應用，實現了“産品+服務”模式轉型。

  3、驅動數字化轉型升級

  通(tōng)過生(shēng)産執行系統提高(gāo)生(shēng)産各環節對數據的實時感知能(néng)力、優化協同能(néng)力，在管理、銷售、售後等方面實現數據的互聯互通(tōng)，實現制造、營銷、客戶、物(wù)流信息的全線打通(tōng)，極大地降低(dī)企業(yè)運營管理成本，提高(gāo)資源優化配置效率，驅動企業(yè)實現數字化轉型升級，為(wèi)企業(yè)的可持續增長(cháng)和長(cháng)遠(yuǎn)發展打下(xià)堅實的基礎。