1、大数据流程从流程角度上看，整个大数据处理可分成4个主要步骤第一步是数据的搜集与存储第二步是通过数据分析技术对数据进行探索性研究，包括无关数据的剔除，即数据清洗，与寻找数据的模式探索数据的价值所在第三步为在。

2、分析的本质是让业务更加清晰，让决策更加高效 数据分析 作为大数据价值产生的必要步骤整个 大数据处理流程的核心 ，其在企业中的地位也越来越重要数据分析的目的 说白了就是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息；大数据关键技术涵盖数据存储处理应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集大数据预处理大数据存储及管理大数据处理大数据分析及挖掘大数据展示等1大数据采集技术 大数据采集技术是指通过；这样，就需要数据分析师具备结构化的逻辑思维2数据处理数据的处理需要掌握有效率的工具，例如Excel基础常用函数和公式数据透视表VBA程序开发等式必备的其次是Oracle和SQL sever这是企业大数据分析不可缺少的技能；2数据收集基于对业务问题的理解，通过各种方法和渠道收集能支撑业务分析的数据源，不仅限于数据库，也可以考虑一些各种部门的公开数据，比如统计局大数据局等部门3数据处理通过技术手段，对收集的数据进行提取清洗。

3、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大数据的5V特点IBM提出；它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了Mysql我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的；挖掘出公认的价值另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了3 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析。

4、大数据处理之一收集 大数据的收集是指运用多个数据库来接收发自客户端WebApp或许传感器方式等的 数据，而且用户能够经过这些数据库来进行简略的查询和处理作业，在大数据的收集进程中，其主要特色和应战是并发数高，因为；2数据预处理 数据预处理大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源可能会出现一些问题，包括但是不限于同构或异构的数据库文件系统服务接口等，不仅如此，数据源也可能会受到噪声数据数据值缺失数据冲突等。