大数据处理小镇

⑴ 如何进行大数据分析及处理

探码科技大数据分析及处理过程

聚云化雨的处理方式

• 聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；

• 化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；

• 开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。

⑵ 如何进行大数据分析及处理

提取有用信息和形成结论。

用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。

(2)大数据处理小镇扩展阅读：

大数据分析及处理的相关要求规定：

1、以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。

2、大数据推动社会生产要素的网络化共享、集约化整合、协作化开发和高效化利用，改变了传统的生产方式和经济运行机制，可显著提升经济运行水平和效率。

3、大数据持续激发商业模式创新，不断催生新业态，已成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。大数据产业正在成为新的经济增长点，将对未来信息产业格局产生重要影响。

⑶ 大数据产业园的背景：何为大数据产业园

近年来，随着物联网、云计算的发展，大数据技术也成为了热门词汇。而对于大数据企业的发展，大数据产业园的作用可谓举足轻重。
我国从1984年国内14个沿海开放城市先后成立的经济技术开发区，逐步发展到以粗放型产业为主体的园区：如工业园区、科技园区、农业园区。到九十年代末开始以行业主体集聚的软件园、设计园、文化园的专业化园区的出现和以个体专业经营为主体园区：如家纺城、油画村、古玩城、礼品城等精细化园区的形成。我国园区建设和规划正在向精细化、专业化方向发展。
而产业园区作为产业集群的重要载体和组成部分，其经济效应已引起越来越多人关注。产业园区能够有效地创造聚集力，通过共享资源、克服外部负效应，带动关联产业的发展，从而有效地推动产业集群的形成。
创想智慧城市研究中心对大数据产业园的定义：大数据产业园指大数据产业的聚集区或大数据技术的产业化项目孵化区，简而言之，就是大数据企业的孵化平台，是大数据企业走向产业化道路的集中区域。 “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。目前大数据的市场需求非常巨大，各行各业均对大数据的市场前景抱以乐观的态度。
大数据产业园作为大数据企业的重要聚集基地，通过自身的规模、品牌、资源等价值为区域经济发展和企业资本扩张起到了巨大的推动作用。
（1）提升企业效益
大数据产业园的建立会迅速聚集大数据企业发展所需要的多种资源，可以吸引众多互补型企业、产业链上下游企业等，为企业提供了一个良好的发展空间，是企业腾飞的重要平台。
（2）提升地区品牌
大数据产业园的建立必将带来大量高科技企业的入驻，这必将带动地区经济的快速发展，为区域经济建设提供高效助推器。另外，随着国家对大数据等新兴技术产业的重视，建立大数据产业园的地区将领先于国家的发展规划之前，提升本地区的知名度，并且可以借此吸引更多高新技术企业的投资。
（3）创造社会价值
一般的大数据产业园区，建设规模较大，涉及投资建设金额巨大，建成后，在年产值、税收等方面贡献巨大，并可直接解决部分当地失业人员的就业问题。除此之外，园区的生产生活配套设施，如住宿、餐饮、商业区等，不仅可以满足园区内工作人员的个人需求问题，还可以为地区和其他服务型企业带来巨大的经济利益。大数据产业园在为自己创造经济效益的同时，也获得了社会效益的大丰收。
通过建立大数据产业园，能够更有效地组织和使用大数据，人类也将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。 Gartner报告称2012年全球各大企业用于大数据业务的投资总额达43亿美元，Gartner预计2013年全球各大企业用于大数据业务的投资总额仍将增至340亿美元 。
创想智慧城市研究中心研究发现，在中国，与大数据建设相关的硬件软件服务2011年市场规模大约7760万美金，而2016年这一数字将超过6亿美金，连续增长率将达到51.4%。同时，各行业对大数据也有着现实的需求：中国工商银行拥有2.2亿用户和6亿个账户，每日处理多达2亿个交易；中国石油集中统一信息系统管理8600万吨/年的成品油销售业务，年处理3450万张单据；中国航信目前运行着超过2000台硬件设备，每秒钟事务处理能力11000TNX/S，每天为100万旅客提供订票离港服务；阿里巴巴集团拥有的数据达到30P(1P=100万GB)，规模全球领先……
互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，而大量数据的产生使得政府、企业对大数据技术的需求与日俱增。
大数据产业园作为大数据企业的孵化器，正面临着最好的发展机遇。 1、 目前全国房价普遍处于一个较高的水平，房地产开发商对城市用地争抢激烈。而一个完善的大数据产业园区往往占地较多，地方政府如果看重短期GDP收入，往往在园区的规划上欠缺积极支持。
2、 尽管目前大数据技术非常火爆，但我国大数据产业还处于起步阶段，产业链发展并不成熟。在大数据产业园建立后，未必能够有足够的企业入驻，不能形成一个完整的大数据生态圈。
3、 园区自身的竞争力对其长远发展也是个巨大的挑战。大数据产业园区在建立之初，应充分考虑到产业结构未来的调整和升级，根据企业需求提供适合企业发展的服务，为企业的发展预留空间，这样才能不断提高园区自身的竞争力。 截至2013年12月份，根据创想智慧城市研究中心的研究，全国已建或拟建的大数据产业园区超过十个。其中，陕西、天津、重庆的大数据产业园区规划较为明确。
（1）中国第一个大数据产业园、
陕西西咸新区沣西新城已在信息产业园中规划了国内首家以大数据处理与服务为特色的产业园区。
沣西新城大数据产业园区规划占地3平方公里，包括基础数据产业区、数据应用研发区和数据叠加拓展区3大板块，预计到2020年实现500亿元产值，成为国家政务资源后台处理与备份中心和国家级大数据处理中心。目前引进了四大运营商，中国联通、中国电信、中国移动和陕西广电网络，以及一个国家部委国家计生委的灾备中心。通过大数据的引领发展，带动信息产业的发展，带动软件包括装备制造产业的发展。
（2）重庆首批试点大数据产业园公示
2013年12月23日，重庆市经信委发布通知，对重庆市第一批大数据试点产业园进行公示，重庆西永微电子产业园区、重庆永川区服务外包产业园区入围 。
根据之前市政府出台的《重庆市大数据行动计划》，到2017年，重庆市将打造2至3个大数据产业示范园区，培育10家核心龙头企业、500家大数据应用和服务企业，引进和培养1000名大数据产业高端人才，形成500亿元大数据产业规模，建成国内重要的大数据产业基地。
（3）天津公布《滨海新区大数据行动方案（2013 2015）》
天津市在2013年11月初公布了《滨海新区大数据行动方案（2013 2015）》 。根据规划，到2015年，天津市将实现“2111”发展目标，即聚集200家大数据企业，引进10个信息中心和数据中心项目，实施10项典型应用示范项目，形成10项杀手锏技术产品。到2017年，建成具有国际竞争力的大数据产业基地和数据资源聚集服务区。
此次《行动方案》推出后，滨海新区将部署建设大数据产业园区。一期规划布局1个大数据产业示范基地和3个大数据产业园区。其中开发区云计算产业基地作为大数据产业示范基地；保税区数字出版基地、高新区软件与服务外包基地、塘沽海洋高新区作为3个大数据产业园区，争取成为国家级大数据产业基地。

⑷ 大数据的常见处理流程

大数据的常见处理流程

具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。

采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC 的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

挖掘

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，还有，常用数据挖掘算法都以单线程为主。