大數據處理小鎮

⑴ 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。

⑵ 如何進行大數據分析及處理

提取有用信息和形成結論。

用適當的統計、分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

要求在標題欄中註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等：根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用圖形表示出來。

(2)大數據處理小鎮擴展閱讀：

大數據分析及處理的相關要求規定：

1、以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，將深刻影響社會分工協作的組織模式，促進生產組織方式的集約和創新。

2、大數據推動社會生產要素的網路化共享、集約化整合、協作化開發和高效化利用，改變了傳統的生產方式和經濟運行機制，可顯著提升經濟運行水平和效率。

3、大數據持續激發商業模式創新，不斷催生新業態，已成為互聯網等新興領域促進業務創新增值、提升企業核心價值的重要驅動力。大數據產業正在成為新的經濟增長點，將對未來信息產業格局產生重要影響。

⑶ 大數據產業園的背景：何為大數據產業園

近年來，隨著物聯網、雲計算的發展，大數據技術也成為了熱門詞彙。而對於大數據企業的發展，大數據產業園的作用可謂舉足輕重。
我國從1984年國內14個沿海開放城市先後成立的經濟技術開發區，逐步發展到以粗放型產業為主體的園區：如工業園區、科技園區、農業園區。到九十年代末開始以行業主體集聚的軟體園、設計園、文化園的專業化園區的出現和以個體專業經營為主體園區：如家紡城、油畫村、古玩城、禮品城等精細化園區的形成。我國園區建設和規劃正在向精細化、專業化方向發展。
而產業園區作為產業集群的重要載體和組成部分，其經濟效應已引起越來越多人關注。產業園區能夠有效地創造聚集力，通過共享資源、克服外部負效應，帶動關聯產業的發展，從而有效地推動產業集群的形成。
創想智慧城市研究中心對大數據產業園的定義：大數據產業園指大數據產業的聚集區或大數據技術的產業化項目孵化區，簡而言之，就是大數據企業的孵化平台，是大數據企業走向產業化道路的集中區域。 「大數據」作為時下最火熱的IT行業的詞彙，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。目前大數據的市場需求非常巨大，各行各業均對大數據的市場前景抱以樂觀的態度。
大數據產業園作為大數據企業的重要聚集基地，通過自身的規模、品牌、資源等價值為區域經濟發展和企業資本擴張起到了巨大的推動作用。
（1）提升企業效益
大數據產業園的建立會迅速聚集大數據企業發展所需要的多種資源，可以吸引眾多互補型企業、產業鏈上下游企業等，為企業提供了一個良好的發展空間，是企業騰飛的重要平台。
（2）提升地區品牌
大數據產業園的建立必將帶來大量高科技企業的入駐，這必將帶動地區經濟的快速發展，為區域經濟建設提供高效助推器。另外，隨著國家對大數據等新興技術產業的重視，建立大數據產業園的地區將領先於國家的發展規劃之前，提升本地區的知名度，並且可以藉此吸引更多高新技術企業的投資。
（3）創造社會價值
一般的大數據產業園區，建設規模較大，涉及投資建設金額巨大，建成後，在年產值、稅收等方面貢獻巨大，並可直接解決部分當地失業人員的就業問題。除此之外，園區的生產生活配套設施，如住宿、餐飲、商業區等，不僅可以滿足園區內工作人員的個人需求問題，還可以為地區和其他服務型企業帶來巨大的經濟利益。大數據產業園在為自己創造經濟效益的同時，也獲得了社會效益的大豐收。
通過建立大數據產業園，能夠更有效地組織和使用大數據，人類也將得到更多的機會發揮科學技術對社會發展的巨大推動作用。 Gartner報告稱2012年全球各大企業用於大數據業務的投資總額達43億美元，Gartner預計2013年全球各大企業用於大數據業務的投資總額仍將增至340億美元 。
創想智慧城市研究中心研究發現，在中國，與大數據建設相關的硬體軟體服務2011年市場規模大約7760萬美金，而2016年這一數字將超過6億美金，連續增長率將達到51.4%。同時，各行業對大數據也有著現實的需求：中國工商銀行擁有2.2億用戶和6億個賬戶，每日處理多達2億個交易；中國石油集中統一信息系統管理8600萬噸/年的成品油銷售業務，年處理3450萬張單據；中國航信目前運行著超過2000台硬體設備，每秒鍾事務處理能力11000TNX/S，每天為100萬旅客提供訂票離港服務；阿里巴巴集團擁有的數據達到30P(1P=100萬GB)，規模全球領先……
互聯網特別是移動互聯網的發展，加快了信息化向社會經濟各方面、大眾日常生活的滲透。中國人口居世界首位，將會成為產生數據量最多的國家，而大量數據的產生使得政府、企業對大數據技術的需求與日俱增。
大數據產業園作為大數據企業的孵化器，正面臨著最好的發展機遇。 1、 目前全國房價普遍處於一個較高的水平，房地產開發商對城市用地爭搶激烈。而一個完善的大數據產業園區往往佔地較多，地方政府如果看重短期GDP收入，往往在園區的規劃上欠缺積極支持。
2、 盡管目前大數據技術非常火爆，但我國大數據產業還處於起步階段，產業鏈發展並不成熟。在大數據產業園建立後，未必能夠有足夠的企業入駐，不能形成一個完整的大數據生態圈。
3、 園區自身的競爭力對其長遠發展也是個巨大的挑戰。大數據產業園區在建立之初，應充分考慮到產業結構未來的調整和升級，根據企業需求提供適合企業發展的服務，為企業的發展預留空間，這樣才能不斷提高園區自身的競爭力。 截至2013年12月份，根據創想智慧城市研究中心的研究，全國已建或擬建的大數據產業園區超過十個。其中，陝西、天津、重慶的大數據產業園區規劃較為明確。
（1）中國第一個大數據產業園、
陝西西咸新區灃西新城已在信息產業園中規劃了國內首家以大數據處理與服務為特色的產業園區。
灃西新城大數據產業園區規劃佔地3平方公里，包括基礎數據產業區、數據應用研發區和數據疊加拓展區3大板塊，預計到2020年實現500億元產值，成為國家政務資源後台處理與備份中心和國家級大數據處理中心。目前引進了四大運營商，中國聯通、中國電信、中國移動和陝西廣電網路，以及一個國家部委國家計生委的災備中心。通過大數據的引領發展，帶動信息產業的發展，帶動軟體包括裝備製造產業的發展。
（2）重慶首批試點大數據產業園公示
2013年12月23日，重慶市經信委發布通知，對重慶市第一批大數據試點產業園進行公示，重慶西永微電子產業園區、重慶永川區服務外包產業園區入圍 。
根據之前市政府出台的《重慶市大數據行動計劃》，到2017年，重慶市將打造2至3個大數據產業示範園區，培育10家核心龍頭企業、500家大數據應用和服務企業，引進和培養1000名大數據產業高端人才，形成500億元大數據產業規模，建成國內重要的大數據產業基地。
（3）天津公布《濱海新區大數據行動方案（2013 2015）》
天津市在2013年11月初公布了《濱海新區大數據行動方案（2013 2015）》 。根據規劃，到2015年，天津市將實現「2111」發展目標，即聚集200家大數據企業，引進10個信息中心和數據中心項目，實施10項典型應用示範項目，形成10項殺手鐧技術產品。到2017年，建成具有國際競爭力的大數據產業基地和數據資源聚集服務區。
此次《行動方案》推出後，濱海新區將部署建設大數據產業園區。一期規劃布局1個大數據產業示範基地和3個大數據產業園區。其中開發區雲計算產業基地作為大數據產業示範基地；保稅區數字出版基地、高新區軟體與服務外包基地、塘沽海洋高新區作為3個大數據產業園區，爭取成為國家級大數據產業基地。

⑷ 大數據的常見處理流程

大數據的常見處理流程

具體的大數據處理方法其實有很多，但是根據長時間的實踐，筆者總結了一個基本的大數據處理流程，並且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是採集、導入和預處理、統計和分析，以及挖掘。

採集

大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。

在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。

導入/預處理

雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。

導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。

統計/分析

統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC 的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。

統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。

挖掘

與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的K-Means、用於統計學習的SVM和用於分類的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，還有，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。