1. 大数据的处理流程是
大数据处理流程包括数据采集、数据预处理、数据入库、数据分析、数据展现。
1、数据采集概念：目前行业会有两种解释：一是数据从无到有的过程（web服务器打印的日志、自定义采集的日志等)叫做数据采集；另一方面也有把通过使用Flume等工具把数据采集到指定位置的这个过程叫做数据采集。
2、数据预处理：通过maprece程序对采集到的原始日志数据进行预处理，比如清洗，格式整理，滤除脏数据等，并且梳理成点击流模型数据。
3、数据入库：将预处理之后的数据导入到HIVE仓库中相应的库和表中。
4、数据分析：项目的核心内容，即根据需求开发ETL分析语句，得出各种统计结果。
5、数据展现：将分析所得数据进行数据可视化，一般通过图表进行展示。
2. 大数据采集从哪些方面入手
1. 数据质量把控
不论什么时候应用各种各样数据源，数据质量全是一项挑战。这代表着企业必须做的工作中是保证数据格式准确配对，并且没有重复数据或缺乏数据导致分析不靠谱。企业必须先分析和提前准备数据，随后才可以将其与别的数据一起开展分析。
2.拓展
大数据的使用价值取决于其数量。可是，这也将会变成一个关键难题。假如企业并未设计构架方案开始进行拓展，则将会迅速面临一系列问题。其一，假如企业不准备基础设施建设，那麼基础设施建设的成本费便会提升。这将会给企业的费用预算带来压力。其二，假如企业不准备拓展，那麼其特性将会明显降低。这两个难题都应当在搭建大数据构架的整体规划环节获得处理。
3、安全系数
尽管大数据能够为企业加深对数据的深入了解，但保护这种数据依然具备挑战性。欺诈者和网络黑客将会对企业的数据十分感兴趣，他们将会试着加上自身的仿冒数据或访问企业的数据以获得敏感信息。
互联网犯罪嫌疑人能够制作数据并将其引进其数据湖。比如，假定企业追踪网址点一下频次以发觉总流量中的出现异常方式，并在其网址上搜索犯罪行为，互联网犯罪嫌疑人能够渗入企业的系统软件，在企业的大数据中能够寻找很多的比较敏感信息，假如企业没有维护周围环境，数据加密数据并勤奋密名化数据以清除比较敏感信息的话，互联网犯罪嫌疑人将会会发掘其数据以获得这种信息。
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3. 大数据怎么采集数据
数据采集是所有数据系统必不可少的，随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战也变的尤为突出。我们今天就来看看大数据技术在数据采集方面采用了哪些方法：
1、离线采集：工具：ETL；在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需要针对具体的业务场景对数据进行治理，例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证数据完整性等。
2、实时采集：工具：Flume/Kafka；实时采集主要用在考虑流处理的业务场景，比如，用于记录数据源的执行的各种操作活动，比如网络监控的流量管理、金融应用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据采集会成为Kafka的消费者，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后根据业务场景做对应的处理（例如去重、去噪、中间计算等），之后再写入到对应的数据存储中。这个过程类似传统的ETL，但它是流式的处理方式，而非定时的批处理Job，些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。
3、互联网采集：工具：Crawler, DPI等；Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集。爬虫除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。
4、其他数据采集方法对于企业生产经营数据上的客户数据，财务数据等保密性要求较高的数据，可以通过与数据技术服务商合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。比如八度云计算的数企BDSaaS，无论是数据采集技术、BI数据分析，还是数据的安全性和保密性，都做得很好。数据的采集是挖掘数据价值的第一步，当数据量越来越大时，可提取出来的有用数据必然也就更多。只要善用数据化处理平台，便能够保证数据分析结果的有效性，助力企业实现数据驱动。
4. 如何实施政府大数据平台
随着信息技术的飞速发展，各领域的数据量都在爆发式增长，尤其在云计算、物联网、移动互联网等it技术得到广泛应用之后，数据的增长实现了从量变到质变的转型，大数据如浪潮般席卷而来，人类社会进入大数据时代。大数据不仅仅只是一次颠覆性的技术革命，更是一场思维方式、行为模式与治理理念的全方位变革，尤其在政府治理领域，大数据带来了巨大的变革潜力和创新空间。在“全面深化改革，推进国家治理体系和治理能力现代化”的时代背景下，应充分重视大数据在政府治理中的重要价值，牢牢抓住大数据为政府治理提供的创新机遇，切实提高各级政府部门的治理能力。
一、大数据为政府治理理念转型带来新机遇
治理理念的转型是提升政府治理能力的前提，理念的转型需要新文化、新思维的融入，大数据所蕴含的数据文化与数据思维恰好可以为治理理念转型提供突破口，基于大数据探索政府治理的多元、多层、多角度特征，最终实现以政府为主体的政府管制理念向以协同共治、公共服务为导向的政府治理理念的转型。在大数据时代，政府治理的依据不再是个人经验和长官意志，而是实实在在的数据，在过去深入群众、实地调研考察的基础上，系统采集的客观数据和实证分析的科学结果将成为最为重要的政府决策依据。“尊重事实、推崇理性、强调精确”的特征和“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的理念将成为政府治理理念转型的核心要义。
二、大数据为政府治理模式创新带来新机遇
大数据通过把数学算法运用于海量数据，从数据中寻找相关关系，通过这种相关性预测事情发生的可能性，这是大数据方法论的核心思想。此外，依托于大数据技术和平台，通过外包、众包等灵活的组织方式，可以推动政府治理的组织架构从科层、分割、封闭向开放、协同、合作转型，因此把大数据的方法和手段引入到政府治理领域，是实现政府治理模式创新的有效路径。基于上述方法论，大数据为政府治理模式创新带来的新机遇主要包括：从粗放式管理到精细化治理、从单兵作战型管理到协作共享型治理、从被动响应型管理到主动预见型治理、从电子政务管理到政府2.0治理、从风险隐蔽型管理到风险防范型治理，最终实现全面数据驱动的治理模式创新。
三、大数据为政府决策科学化带来新机遇
随着公共事务的日益复杂，仅凭个人感知已经很难全面了解所有正在发生的事情并做出正确判断，政府部门想要提高决策的科学性，就需要把大数据思维与技术运用到政府治理与决策中，依靠大规模数据的收集来直观呈现经济社会运行规律，通过相应的数据挖掘来辅助政府部门进行科学决策。大数据为政府决策科学化带来的机遇主要体现在两个方面：首先，在决策的制定阶段，大数据背景下，政府决策不再是个别领导干部“拍脑袋”做出的，而是通过“用数据说话”，让听得见炮火的人（数据）做出决策，这样的政府决策是在对客观数据进行科学分析、充分了解客观现实的基础上做出的，这样大大提高了决策的精准性、适用性和科学化水平；其次，在决策实施效果的跟踪反馈阶段，通过物联网和社交网络的普及，大量的客观数据能够快速汇集给决策者，通过这些数据对决策的实施过程和效果进行实时监控，能够更全面地掌握决策的实施效果和下一步的改进方向。
四、大数据为政府服务效能提升带来新机遇
提升政府服务效能是政府治理能力提升的重要支撑，也是大数据背景下服务型政府建设的关键所在，在政府治理的范畴下，提升政府服务效能主要包括政府部门行政审批的效率提升和公共服务产品的质量提高两个方面。在提升行政审批效率方面，大数据可以打通各个政府部门的信息孤岛，打破各部门数据的条块分割，通过构建统一的政府行政审批云平台，让数据为老百姓“跑腿办事”，省去了“跑断腿、磨破嘴，办事跑十几个部门，盖几十个公章”的苦恼和无奈，这样既提高了行政审批效率，又节约了政府开支。在提高公共服务产品质量方面，大数据通过对公共服务产品数据和服务对象数据的挖掘、分析，提升公共服务产品供给的精准化、分层化、个性化；通过公共数据的开放和兼容，让公众参与到公共服务产品设计、提供和监督等各个环节，实现公共服务产品质量的提高。
5. 大数据采集的方法
大数据的采集方法
1）数据库采集
Redis、MongoDB和HBase等NoSQL数据库常用于数据的采集。企业通过在采集端部署大量数据库，并在这些数据库之间进行负载均衡和分片，来完成大数据采集工作。
2）系统日志采集
系统日志采集主要是手机公司业务平台日常产生的大量日志数据，供离线和在线的大数据分析系统使用。高可用性、高可靠性、可扩展性是日志收集系统所具有的基本特征。系统日志采集工具均采用分布式架构，能够满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。
3）网络数据采集
网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息的过程。
4）感知设备数据采集
感知设备数据采集是指通过传感器、摄像头和其他智能终端自动采集信号、图片或录像来获取数据。
6. 请从电子政务的角度，谈谈大数据的发展和应用会带来哪些变化
大数据主要是指，从无数累积的数据中通过分析得出指导性的发展性规律，因此当然专也会对政务、电子政属务化，带来更多的应用功能和方式上的改变。
当然，在电子政务的立场上，和一般行为的大数据分析又不一样；数据来源、形式、分析出发点都有很大的不同。
因此，电子政务化的大数据，也是一个比较专业的方向，并且，政务化大数据，不能交由一般的市场群体来建立、运营和完成。在其位要专做其事，因此政务工作的大数据，还是需要由政府单位来逐步摸索、分析、建立、完善、优化，直到可复制化、聚合化的运营。
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7. 大数据与电子政务的关联
所谓大数据，指的是无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理、处理的数据集合，又称海量数据，常常把这些数据与采集它们的工具、平台、分析系统一起称为大数据。随着移动互联和社会化媒体的广泛运用与性能丰富，颠覆性地改变信息传播渠道、获取路径以及服务内容和模式，信息传播格局呈现出网络媒体化、媒体大众化、大众网络化的趋势。
推进“互联网+政务服务”，是贯彻落实党中央、国务院决策部署，把简政放权、放管结合、优化服务改革推向纵深的关键环节，对加快转变政府职能，提高政府服务效率和透明度，便利群众办事创业，进一步激发市场活力和社会创造力具有重要意义。
第一，通过信息采集使用互联网而进行政务互动落实了国家创新形式的理念；
第二，实行电子政务并不仅仅是为了方便政府工作人员，在此基础上促进了政务的公开透明，促进公众参与，并与政府工作人员进行交流，有利于政策更好的实施落实，加快了我国的民主化进程；第三，使得政府原先单项的管理模式向双向甚至多项转变，使市民可以随时随地了解国家资讯获得所需要的信息，参与管理，加快了民众办事流程，降低了办事成本。拓宽民众与政府的交流渠道，增强民众对决策的支持力度，促进政策实施并维护了社会和谐。
信息管理对我国发展电子政务的影响：
01提升政府的办公效率
02有利于政府决策的科学性
03有助于缓解信息孤岛现象的产生
法律依据：
《民法典》第一千零三十四条至第一千零三十九条基本沿用了《网络安全法》的规定：
1．要求信息处理者在处理（包括：收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等）个人信息时需要征得该自然人或者其监护人的同意，并在已明示的处理信息目的、方式和范围内进行信息处理。
2．明确赋予信息处理者保证信息安全、不得对外泄漏的义务。
8. “大数据”之于“电子政务”
“大数据”之于“电子政务”
大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理方式、决策、组织和业务流程、提供公共服务的方式等都将产生巨大的影响。随着互联网、云计算、物联网等信息技术的迅猛发展，大量数据的收集、储存、分析、处理及其应用变得更加方便，政府或公众的决策行为将逐渐基于数据和分析而做出，而非像以前基于经验和直觉。电子政务建设因为大数据时代的到来，变得更加高效、快捷。
创造大价值
大数据的发展，将极大地改变政府的管理模式。其包容性将模糊掉政府各部门间、政府与市民间的边界，信息孤岛现象大幅消减，数据共享成为可能，从而提高政府各机构的协同办公效率和为民办事效率，提升政府社会治理能力和公共服务能力。具体而言，依托大数据的发展，有利于节约政府投资、加强市场监管，从而提高政府决策能力、提升公共服务能力，实现区域化管理。
利用大数据整合信息，将工商、国税、地税、质监等部门所收集的企业基础信息进行共享和比对，通过分析，可以发现监管漏洞，提高执法水平，达到促进财税增收、提高市场监管水平的目的。建设大数据中心，加强政务数据的获取、组织、分析、决策，通过云计算技术实现大数据对政务信息资源的统一管理，依据法律法规和各部门的需求进行政务资源的开发和利用，可以提高设备资源利用率、避免重复建设、降低维护成本。
大数据也将进一步提高决策的效率，提高政府决策的科学性和精准性，提高政府预测预警能力以及应急响应能力，节约决策的成本。以财政部门为例，基于云计算、大数据技术，财政部门可以按需掌握各个部门的数据，并对数据进行分析，作出的决策可以更准确、更高效。另外，也可以依据数据推动财政创新，使财政工作更有效率、更加开放、更加透明。
借助大数据，还能逐步实现立体化、多层次、全方位的电子政务公共服务体系，推进信息公开，促进网上办事实时受理、部门协同办理、反馈网上统一查询等服务功能，加快推进智能化电子政务服务和移动政务服务新模式的初步应用，不断拓展个性化服务，进一步增强政府与社会、老百姓直接的双向互动、同步交流。
基于城市网格化的管理需要一个统一协调的管理信息整合，各类基础资源和信息都应该是共享的，大数据可以实现这一点。通过充分利用大数据的各类资源，发挥城市网格化管理效用，达到最大程度的共享应用，以提升城市和社区的服务质量、提高服务能力、加强服务管理，创建服务型社会，使城市管理工作和社区服务水平迈上更高的台阶。
助推大建设
虽然目前我国基于大数据的信息共享建设取得了一定的成效，但是，从总体来看，跨部门的信息资源利用系统仍局限在小部分的政府业务范围，而且应用的深度和广度还远远不够，不能满足当今社会发展的要求。因此，我们需要顺应大数据这个趋势，建设基于大数据的网上办事大厅、交换共享平台、社会诚信体系、容灾备份体系和公开平台，建立政务云计算平台，积极推进电子政务建设。
建设省、市、县三级统一的，集信息公开、网上办理、便民服务、电子监察于一体的网上办事大厅，通过虚拟的网上服务窗口，提供一站式、跨地域、全天候、全透明的各类社会服务和管理事项。同时，推动各级实体性行政办事大厅向网上办事大厅迁移，实现跨部门网上办理事项的有效整合，推进全流程网上办事。
统筹建设省、市、县三级大数据交换共享平台，完善交换共享平台的覆盖范围，打通信息横向和纵向的共享渠道，推进跨地区、跨部门信息资源共享和业务协同。同时，完善全省政务信息资源目录体系，制定全省政务信息资源共享目录和数据标准，强化对各类信息资源的整合，为省、市、县各政府深化电子政务应用提供跨层级、跨部门的数据支撑。建立数据中心之间以及各级政务数据库之间交换、整合、比对、更新、维护机制，建设自然人、法人、空间地理等基础数据库，为社会管理、公共服务和宏观调控提供数据支撑。
整合来自于政府职能部门及企事业单位、行业协会、中介组织的信用信息资源，推动和规范诚信机构建设，提供完整、准确、及时的企业和个人诚信信息。同时，建立个人信用信息平台，探索个人信用体系建设模式，促进个人信用信息的开发利用，奠定建设诚信社会的坚实基础。
开展以云计算为基础的电子政务公共服务平台的顶层设计，建设集中统一的区域性电子政务云平台，为政府部门提供高效的服务器资源、海量的存储空间、高速的网络带宽和安全的网络环境。电子政务云平台将按统一标准建设，即插即用，政府部门可根据自身需求，定制使用。创造一个信息共享、资源共用、运维共管的新局面，逐步实现政府部门统一服务器管理、统一机房、统一运维的目标，以充分整合资源、提高资源利用率、减少重复投资。
建设容灾备份设施，为党政用户提供统一的容灾备份服务。通过数据备份、数据复制等技术实现数据级容灾，确保各部门业务数据的完整性、一致性和可用性，同时，对部分重要应用系统实现快速切换、数据零丢失的应用级容灾，从而为全省政府部门提供网络、数据以及应用系统的灾难备份与恢复服务。
通过大数据中心建设，将政务部门的数据进行汇总、清洗、比对分析后，形成信息资源，并建设一个大数据公开平台，统一对社会开放政务数据，提高整个社会对信息资源的开发利用。
9. 大数据怎么收集
通过数据抓取和数据监测，整合成一个巨大的数据库——产业经济数据监测、预测与政策模拟平台