1. 大數據的處理流程是
大數據處理流程包括數據採集、數據預處理、數據入庫、數據分析、數據展現。
1、數據採集概念：目前行業會有兩種解釋：一是數據從無到有的過程（web伺服器列印的日誌、自定義採集的日誌等)叫做數據採集；另一方面也有把通過使用Flume等工具把數據採集到指定位置的這個過程叫做數據採集。
2、數據預處理：通過maprece程序對採集到的原始日誌數據進行預處理，比如清洗，格式整理，濾除臟數據等，並且梳理成點擊流模型數據。
3、數據入庫：將預處理之後的數據導入到HIVE倉庫中相應的庫和表中。
4、數據分析：項目的核心內容，即根據需求開發ETL分析語句，得出各種統計結果。
5、數據展現：將分析所得數據進行數據可視化，一般通過圖表進行展示。
2. 大數據採集從哪些方面入手
1. 數據質量把控
不論什麼時候應用各種各樣數據源，數據質量全是一項挑戰。這代表著企業必須做的工作中是保證數據格式准確配對，並且沒有重復數據或缺乏數據導致分析不靠譜。企業必須先分析和提前准備數據，隨後才可以將其與別的數據一起開展分析。
2.拓展
大數據的使用價值取決於其數量。可是，這也將會變成一個關鍵難題。假如企業並未設計構架方案開始進行拓展，則將會迅速面臨一系列問題。其一，假如企業不準備基礎設施建設，那麼基礎設施建設的成本費便會提升。這將會給企業的費用預算帶來壓力。其二，假如企業不準備拓展，那麼其特性將會明顯降低。這兩個難題都應當在搭建大數據構架的整體規劃環節獲得處理。
3、安全系數
盡管大數據能夠為企業加深對數據的深入了解，但保護這種數據依然具備挑戰性。欺詐者和網路黑客將會對企業的數據十分感興趣，他們將會試著加上自身的仿冒數據或訪問企業的數據以獲得敏感信息。
互聯網犯罪嫌疑人能夠製作數據並將其引進其數據湖。比如，假定企業追蹤網址點一下頻次以發覺總流量中的出現異常方式，並在其網址上搜索犯罪行為，互聯網犯罪嫌疑人能夠滲入企業的系統軟體，在企業的大數據中能夠尋找很多的比較敏感信息，假如企業沒有維護周圍環境，數據加密數據並勤奮密名化數據以清除比較敏感信息的話，互聯網犯罪嫌疑人將會會發掘其數據以獲得這種信息。
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3. 大數據怎麼採集數據
數據採集是所有數據系統必不可少的，隨著大數據越來越被重視，數據採集的挑戰也變的尤為突出。我們今天就來看看大數據技術在數據採集方面採用了哪些方法：
1、離線採集：工具：ETL；在數據倉庫的語境下，ETL基本上就是數據採集的代表，包括數據的提取（Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中，需要針對具體的業務場景對數據進行治理，例如進行非法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、保證數據完整性等。
2、實時採集：工具：Flume/Kafka；實時採集主要用在考慮流處理的業務場景，比如，用於記錄數據源的執行的各種操作活動，比如網路監控的流量管理、金融應用的股票記賬和 web 伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據採集會成為Kafka的消費者，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然後根據業務場景做對應的處理（例如去重、去噪、中間計算等），之後再寫入到對應的數據存儲中。這個過程類似傳統的ETL，但它是流式的處理方式，而非定時的批處理Job，些工具均採用分布式架構，能滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求。
3、互聯網採集：工具：Crawler, DPI等；Scribe是Facebook開發的數據(日誌)收集系統。又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的採集。爬蟲除了網路中包含的內容之外，對於網路流量的採集可以使用DPI或DFI等帶寬管理技術進行處理。
4、其他數據採集方法對於企業生產經營數據上的客戶數據，財務數據等保密性要求較高的數據，可以通過與數據技術服務商合作，使用特定系統介面等相關方式採集數據。比如八度雲計算的數企BDSaaS，無論是數據採集技術、BI數據分析，還是數據的安全性和保密性，都做得很好。數據的採集是挖掘數據價值的第一步，當數據量越來越大時，可提取出來的有用數據必然也就更多。只要善用數據化處理平台，便能夠保證數據分析結果的有效性，助力企業實現數據驅動。
4. 如何實施政府大數據平台
隨著信息技術的飛速發展，各領域的數據量都在爆發式增長，尤其在雲計算、物聯網、移動互聯網等it技術得到廣泛應用之後，數據的增長實現了從量變到質變的轉型，大數據如浪潮般席捲而來，人類社會進入大數據時代。大數據不僅僅只是一次顛覆性的技術革命，更是一場思維方式、行為模式與治理理念的全方位變革，尤其在政府治理領域，大數據帶來了巨大的變革潛力和創新空間。在「全面深化改革，推進國家治理體系和治理能力現代化」的時代背景下，應充分重視大數據在政府治理中的重要價值，牢牢抓住大數據為政府治理提供的創新機遇，切實提高各級政府部門的治理能力。
一、大數據為政府治理理念轉型帶來新機遇
治理理念的轉型是提升政府治理能力的前提，理念的轉型需要新文化、新思維的融入，大數據所蘊含的數據文化與數據思維恰好可以為治理理念轉型提供突破口，基於大數據探索政府治理的多元、多層、多角度特徵，最終實現以政府為主體的政府管制理念向以協同共治、公共服務為導向的政府治理理念的轉型。在大數據時代，政府治理的依據不再是個人經驗和長官意志，而是實實在在的數據，在過去深入群眾、實地調研考察的基礎上，系統採集的客觀數據和實證分析的科學結果將成為最為重要的政府決策依據。「尊重事實、推崇理性、強調精確」的特徵和「用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新」的理念將成為政府治理理念轉型的核心要義。
二、大數據為政府治理模式創新帶來新機遇
大數據通過把數學演算法運用於海量數據，從數據中尋找相關關系，通過這種相關性預測事情發生的可能性，這是大數據方法論的核心思想。此外，依託於大數據技術和平台，通過外包、眾包等靈活的組織方式，可以推動政府治理的組織架構從科層、分割、封閉向開放、協同、合作轉型，因此把大數據的方法和手段引入到政府治理領域，是實現政府治理模式創新的有效路徑。基於上述方法論，大數據為政府治理模式創新帶來的新機遇主要包括：從粗放式管理到精細化治理、從單兵作戰型管理到協作共享型治理、從被動響應型管理到主動預見型治理、從電子政務管理到政府2.0治理、從風險隱蔽型管理到風險防範型治理，最終實現全面數據驅動的治理模式創新。
三、大數據為政府決策科學化帶來新機遇
隨著公共事務的日益復雜，僅憑個人感知已經很難全面了解所有正在發生的事情並做出正確判斷，政府部門想要提高決策的科學性，就需要把大數據思維與技術運用到政府治理與決策中，依靠大規模數據的收集來直觀呈現經濟社會運行規律，通過相應的數據挖掘來輔助政府部門進行科學決策。大數據為政府決策科學化帶來的機遇主要體現在兩個方面：首先，在決策的制定階段，大數據背景下，政府決策不再是個別領導幹部「拍腦袋」做出的，而是通過「用數據說話」，讓聽得見炮火的人（數據）做出決策，這樣的政府決策是在對客觀數據進行科學分析、充分了解客觀現實的基礎上做出的，這樣大大提高了決策的精準性、適用性和科學化水平；其次，在決策實施效果的跟蹤反饋階段，通過物聯網和社交網路的普及，大量的客觀數據能夠快速匯集給決策者，通過這些數據對決策的實施過程和效果進行實時監控，能夠更全面地掌握決策的實施效果和下一步的改進方向。
四、大數據為政府服務效能提升帶來新機遇
提升政府服務效能是政府治理能力提升的重要支撐，也是大數據背景下服務型政府建設的關鍵所在，在政府治理的范疇下，提升政府服務效能主要包括政府部門行政審批的效率提升和公共服務產品的質量提高兩個方面。在提升行政審批效率方面，大數據可以打通各個政府部門的信息孤島，打破各部門數據的條塊分割，通過構建統一的政府行政審批雲平台，讓數據為老百姓「跑腿辦事」，省去了「跑斷腿、磨破嘴，辦事跑十幾個部門，蓋幾十個公章」的苦惱和無奈，這樣既提高了行政審批效率，又節約了政府開支。在提高公共服務產品質量方面，大數據通過對公共服務產品數據和服務對象數據的挖掘、分析，提升公共服務產品供給的精準化、分層化、個性化；通過公共數據的開放和兼容，讓公眾參與到公共服務產品設計、提供和監督等各個環節，實現公共服務產品質量的提高。
5. 大數據採集的方法
大數據的採集方法
1）資料庫採集
Redis、MongoDB和HBase等NoSQL資料庫常用於數據的採集。企業通過在採集端部署大量資料庫，並在這些資料庫之間進行負載均衡和分片，來完成大數據採集工作。
2）系統日誌採集
系統日誌採集主要是手機公司業務平台日常產生的大量日誌數據，供離線和在線的大數據分析系統使用。高可用性、高可靠性、可擴展性是日誌收集系統所具有的基本特徵。系統日誌採集工具均採用分布式架構，能夠滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求。
3）網路數據採集
網路數據採集是指通過網路爬蟲或網站公開API等方式從網站上獲取數據信息的過程。
4）感知設備數據採集
感知設備數據採集是指通過感測器、攝像頭和其他智能終端自動採集信號、圖片或錄像來獲取數據。
6. 請從電子政務的角度，談談大數據的發展和應用會帶來哪些變化
大數據主要是指，從無數累積的數據中通過分析得出指導性的發展性規律，因此當然專也會對政務、電子政屬務化，帶來更多的應用功能和方式上的改變。
當然，在電子政務的立場上，和一般行為的大數據分析又不一樣；數據來源、形式、分析出發點都有很大的不同。
因此，電子政務化的大數據，也是一個比較專業的方向，並且，政務化大數據，不能交由一般的市場群體來建立、運營和完成。在其位要專做其事，因此政務工作的大數據，還是需要由政府單位來逐步摸索、分析、建立、完善、優化，直到可復制化、聚合化的運營。
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7. 大數據與電子政務的關聯
所謂大數據，指的是無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理、處理的數據集合，又稱海量數據，常常把這些數據與採集它們的工具、平台、分析系統一起稱為大數據。隨著移動互聯和社會化媒體的廣泛運用與性能豐富，顛覆性地改變信息傳播渠道、獲取路徑以及服務內容和模式，信息傳播格局呈現出網路媒體化、媒體大眾化、大眾網路化的趨勢。
推進「互聯網+政務服務」，是貫徹落實黨中央、國務院決策部署，把簡政放權、放管結合、優化服務改革推向縱深的關鍵環節，對加快轉變政府職能，提高政府服務效率和透明度，便利群眾辦事創業，進一步激發市場活力和社會創造力具有重要意義。
第一，通過信息採集使用互聯網而進行政務互動落實了國家創新形式的理念；
第二，實行電子政務並不僅僅是為了方便政府工作人員，在此基礎上促進了政務的公開透明，促進公眾參與，並與政府工作人員進行交流，有利於政策更好的實施落實，加快了我國的民主化進程；第三，使得政府原先單項的管理模式向雙向甚至多項轉變，使市民可以隨時隨地了解國家資訊獲得所需要的信息，參與管理，加快了民眾辦事流程，降低了辦事成本。拓寬民眾與政府的交流渠道，增強民眾對決策的支持力度，促進政策實施並維護了社會和諧。
信息管理對我國發展電子政務的影響：
01提升政府的辦公效率
02有利於政府決策的科學性
03有助於緩解信息孤島現象的產生
法律依據：
《民法典》第一千零三十四條至第一千零三十九條基本沿用了《網路安全法》的規定：
1．要求信息處理者在處理（包括：收集、存儲、使用、加工、傳輸、提供、公開等）個人信息時需要徵得該自然人或者其監護人的同意，並在已明示的處理信息目的、方式和范圍內進行信息處理。
2．明確賦予信息處理者保證信息安全、不得對外泄漏的義務。
8. 「大數據」之於「電子政務」
「大數據」之於「電子政務」
大數據是繼雲計算、物聯網之後IT產業又一次顛覆性的技術變革，對國家治理方式、決策、組織和業務流程、提供公共服務的方式等都將產生巨大的影響。隨著互聯網、雲計算、物聯網等信息技術的迅猛發展，大量數據的收集、儲存、分析、處理及其應用變得更加方便，政府或公眾的決策行為將逐漸基於數據和分析而做出，而非像以前基於經驗和直覺。電子政務建設因為大數據時代的到來，變得更加高效、快捷。
創造大價值
大數據的發展，將極大地改變政府的管理模式。其包容性將模糊掉政府各部門間、政府與市民間的邊界，信息孤島現象大幅消減，數據共享成為可能，從而提高政府各機構的協同辦公效率和為民辦事效率，提升政府社會治理能力和公共服務能力。具體而言，依託大數據的發展，有利於節約政府投資、加強市場監管，從而提高政府決策能力、提升公共服務能力，實現區域化管理。
利用大數據整合信息，將工商、國稅、地稅、質監等部門所收集的企業基礎信息進行共享和比對，通過分析，可以發現監管漏洞，提高執法水平，達到促進財稅增收、提高市場監管水平的目的。建設大數據中心，加強政務數據的獲取、組織、分析、決策，通過雲計算技術實現大數據對政務信息資源的統一管理，依據法律法規和各部門的需求進行政務資源的開發和利用，可以提高設備資源利用率、避免重復建設、降低維護成本。
大數據也將進一步提高決策的效率，提高政府決策的科學性和精準性，提高政府預測預警能力以及應急響應能力，節約決策的成本。以財政部門為例，基於雲計算、大數據技術，財政部門可以按需掌握各個部門的數據，並對數據進行分析，作出的決策可以更准確、更高效。另外，也可以依據數據推動財政創新，使財政工作更有效率、更加開放、更加透明。
藉助大數據，還能逐步實現立體化、多層次、全方位的電子政務公共服務體系，推進信息公開，促進網上辦事實時受理、部門協同辦理、反饋網上統一查詢等服務功能，加快推進智能化電子政務服務和移動政務服務新模式的初步應用，不斷拓展個性化服務，進一步增強政府與社會、老百姓直接的雙向互動、同步交流。
基於城市網格化的管理需要一個統一協調的管理信息整合，各類基礎資源和信息都應該是共享的，大數據可以實現這一點。通過充分利用大數據的各類資源，發揮城市網格化管理效用，達到最大程度的共享應用，以提升城市和社區的服務質量、提高服務能力、加強服務管理，創建服務型社會，使城市管理工作和社區服務水平邁上更高的台階。
助推大建設
雖然目前我國基於大數據的信息共享建設取得了一定的成效，但是，從總體來看，跨部門的信息資源利用系統仍局限在小部分的政府業務范圍，而且應用的深度和廣度還遠遠不夠，不能滿足當今社會發展的要求。因此，我們需要順應大數據這個趨勢，建設基於大數據的網上辦事大廳、交換共享平台、社會誠信體系、容災備份體系和公開平台，建立政務雲計算平台，積極推進電子政務建設。
建設省、市、縣三級統一的，集信息公開、網上辦理、便民服務、電子監察於一體的網上辦事大廳，通過虛擬的網上服務窗口，提供一站式、跨地域、全天候、全透明的各類社會服務和管理事項。同時，推動各級實體性行政辦事大廳向網上辦事大廳遷移，實現跨部門網上辦理事項的有效整合，推進全流程網上辦事。
統籌建設省、市、縣三級大數據交換共享平台，完善交換共享平台的覆蓋范圍，打通信息橫向和縱向的共享渠道，推進跨地區、跨部門信息資源共享和業務協同。同時，完善全省政務信息資源目錄體系，制定全省政務信息資源共享目錄和數據標准，強化對各類信息資源的整合，為省、市、縣各政府深化電子政務應用提供跨層級、跨部門的數據支撐。建立數據中心之間以及各級政務資料庫之間交換、整合、比對、更新、維護機制，建設自然人、法人、空間地理等基礎資料庫，為社會管理、公共服務和宏觀調控提供數據支撐。
整合來自於政府職能部門及企事業單位、行業協會、中介組織的信用信息資源，推動和規范誠信機構建設，提供完整、准確、及時的企業和個人誠信信息。同時，建立個人信用信息平台，探索個人信用體系建設模式，促進個人信用信息的開發利用，奠定建設誠信社會的堅實基礎。
開展以雲計算為基礎的電子政務公共服務平台的頂層設計，建設集中統一的區域性電子政務雲平台，為政府部門提供高效的伺服器資源、海量的存儲空間、高速的網路帶寬和安全的網路環境。電子政務雲平台將按統一標准建設，即插即用，政府部門可根據自身需求，定製使用。創造一個信息共享、資源共用、運維共管的新局面，逐步實現政府部門統一伺服器管理、統一機房、統一運維的目標，以充分整合資源、提高資源利用率、減少重復投資。
建設容災備份設施，為黨政用戶提供統一的容災備份服務。通過數據備份、數據復制等技術實現數據級容災，確保各部門業務數據的完整性、一致性和可用性，同時，對部分重要應用系統實現快速切換、數據零丟失的應用級容災，從而為全省政府部門提供網路、數據以及應用系統的災難備份與恢復服務。
通過大數據中心建設，將政務部門的數據進行匯總、清洗、比對分析後，形成信息資源，並建設一個大數據公開平台，統一對社會開放政務數據，提高整個社會對信息資源的開發利用。
9. 大數據怎麼收集
通過數據抓取和數據監測，整合成一個巨大的資料庫——產業經濟數據監測、預測與政策模擬平台