數據處理流程包含哪些內容

A. 大數據處理的基本流程

大數據處理的基本流程分三步，如下：

1.數據抽取與集成

由於大數據處理的數據來源類型豐富，利用多個資料庫來接收來自客戶端的數據， 包括企業內部資料庫、互聯網數據和物聯網數據，所以需要從數據中提取關系和實體， 經過關聯和聚合等操作，按照統一定義的格式對數據進行存儲。 用戶可以通過上述資料庫來進行簡單的查詢和處理。

3.數據解釋

數據處理的結果是大數據處理流程中用戶最關心的問題，正確的數據處理結果需要通過合適的展示方式被終端用戶正確理解。數據解釋的主要技術是可視化和人機交互。

B. 大數據處理的四個主要流程

大數據處理的四個主要流程：
1.數據收集：收集大數據，包括結構化數據和非結構化數據，收集的數據可以來自外部源，或者是內鎮薯慧部的數據源；
2.數據存儲：將收集的數據存儲在可靠的數據倉庫中，以便更好的管理數據；
3.數據處理：對收集的數據進行清洗、結構化和標准化，以便從中獲得有用的信息；
4.數據分析：利用大數據分析工具對數據進行挖掘，以便發現有用的信息和規律。手唯
拓展：
5.數據可視化：運用數據可視化技術御答，將處理後的數據進行圖形化展示，以便更直觀的分析數據；
6.結果分享：將處理結果通過報告等形式分享出去，以便更多的人可以參與到數據處理過程中來。

C. 數據處理一般包括哪四個過程

數據治理流程是從數據規劃、數據採集、數據儲存管理到數據應用整個流程的無序到有序的過程，也是標准化流程的構建過程。

根據每一個過程的特點，我們可以將數據治理流程總結為四個字，即「理」、「采」、「存」、「用」。

1.理：梳理業務流程，規劃數據資源

對於企業來說，每天的實時數據都會超過TB級別，需要採集用戶的哪些數據，這么多的數據放在哪裡，如何放，以什麼樣的方式放？

這些問題都是需要事先進行規劃的，需要有一套從無序變為有序的流程，這個過程需要跨部門的協作，包括了前端、後端、數據工程師、數據分析師、項目經理等角色的參與。

2.采：ETL採集、去重、脫敏、轉換、關聯、去除異常值

前後端將採集到的數據給到數據部門，數據部門通過ETL工具將數據從來源端經過抽取(extract)、轉換(transform)、載入(load)至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。

3.存：大數據高性能存儲及管理

這么多的業務數據存在哪裡？這需要有一高性能的大數據存儲系統，在這套系統裡面將數據進行分門別類放到其對應的庫裡面，為後續的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即時查詢、報表監控、智能分析、模型預測

數據的最終目的就是輔助業務進行決策，前面的幾個流程都是為最終的查詢、分析、監控做鋪墊。

這個階段就是數據分析師的主場，分析師們運用這些標准化的數據可以進行即時的查詢、指標體系和報表體系的建立、業務問題的分析，甚至是模型的預測。