眾所周知，大數據之所以稱之為大數據，是因為其實海量的數據的總稱。人們在海量的數據中獲得有價值的信息，進而為提供服務。所以說大數據具有廣泛的數據源，應用程序要求和數據類型不相同，但最基本的處理流程是相同的。那么大數據處理的基本流程是什么？總結的來說，大數據的基本流程可以用個加法公式來表達：數據抽取與集成+數據分析+數據解釋=大數據。

　　大數據處理的基本流程是什么？

整個大數據的處理流程可以定義為，在合適工具的輔助下，對廣泛異構的數據源進行抽取和集成，將結果按照一定的標準進行統一存儲，然后利用合適的數據分析技術對存儲的數據進行分析，從中提取有益的知識，并利用恰當的方式將結果展現給終端用戶。

具體來講，大數據處理的基本流程可以分為數據抽取與集成、數據分析和數據解釋等步驟。

　　數據抽取與集成

大數據的一個重要特點就是多樣性，這就意味著數據來源極其廣泛，數據類型極為繁雜。這種復雜的數據環境給大數據的處理帶來極大的挑戰。

要想處理大數據，首先必須對所需數據源的數據進行抽取和集成，從中提取出數據的實體和關系，經過關聯和聚合之后采用統一定義的結構來存儲這些數據。

在數據集成和提取時，需要對數據進行清洗，保證數據質量及可信性。同時還要特別注意大數據時代數據模式和數據的關系，大數據時代的數據往往是先有數據再有模式，并且模式是在不斷的動態演化之中的。

數據抽取和集成技術并不是一項全新的技術，在傳統數據庫領域此問題就已經得到了比較成熟的研究。隨著新的數據源的涌現，數據集成方法也在不斷的發展之中。

從數據集成模型來看，現有的數據抽取與集成方式可以大致分為 4 種類型：基于物化或 ETL 方法的引擎、基于聯邦數據庫或中間件方法的引擎、基于數據流方法的引擎，以及基于搜索引擎的方法。

　　數據分析

數據分析是整個大數據處理流程的核心，大數據的價值產生于分析過程。

從異構數據源抽取和集成的數據構成了數據分析的原始數據。根據不同應用的需求可以從這些數據中選擇全部或部分進行分析。

小數據時代的分析技術，如統計分析、數據挖掘和機器學習等，并不能適應大數據時代數據分析的需求，必須做出調整。

　　數據解釋

數據分析是大數據處理的核心，但是用戶往往更關心對結果的解釋。如果分析的結果正確，但是沒有采用適當的方法進行解釋，則所得到的結果很可能讓用戶難以理解，極端情況下甚至會引起用戶的誤解。

數據解釋的方法很多，比較傳統的解釋方式就是以文本形式輸出結果或者直接在電腦終端上顯示結果。這些方法在面對小數據量時是一種可行的選擇。

但是大數據時代的數據分析結果往往也是海量的，同時結果之間的關聯關系極其復雜，采用傳統的簡單解釋方法幾乎是不可行的。

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