数据处理流程包含哪些内容

A. 大数据处理的基本流程

大数据处理的基本流程分三步，如下：

1.数据抽取与集成

由于大数据处理的数据来源类型丰富，利用多个数据库来接收来自客户端的数据， 包括企业内部数据库、互联网数据和物联网数据，所以需要从数据中提取关系和实体， 经过关联和聚合等操作，按照统一定义的格式对数据进行存储。 用户可以通过上述数据库来进行简单的查询和处理。

3.数据解释

数据处理的结果是大数据处理流程中用户最关心的问题，正确的数据处理结果需要通过合适的展示方式被终端用户正确理解。数据解释的主要技术是可视化和人机交互。

B. 大数据处理的四个主要流程

大数据处理的四个主要流程：
1.数据收集：收集大数据，包括结构化数据和非结构化数据，收集的数据可以来自外部源，或者是内镇薯慧部的数据源；
2.数据存储：将收集的数据存储在可靠的数据仓库中，以便更好的管理数据；
3.数据处理：对收集的数据进行清洗、结构化和标准化，以便从中获得有用的信息；
4.数据分析：利用大数据分析工具对数据进行挖掘，以便发现有用的信息和规律。手唯
拓展：
5.数据可视化：运用数据可视化技术御答，将处理后的数据进行图形化展示，以便更直观的分析数据；
6.结果分享：将处理结果通过报告等形式分享出去，以便更多的人可以参与到数据处理过程中来。

C. 数据处理一般包括哪四个过程

数据治理流程是从数据规划、数据采集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程，也是标准化流程的构建过程。

根据每一个过程的特点，我们可以将数据治理流程总结为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。

1.理：梳理业务流程，规划数据资源

对于企业来说，每天的实时数据都会超过TB级别，需要采集用户的哪些数据，这么多的数据放在哪里，如何放，以什么样的方式放？

这些问题都是需要事先进行规划的，需要有一套从无序变为有序的流程，这个过程需要跨部门的协作，包括了前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。

2.采：ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值

前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

3.存：大数据高性能存储及管理

这么多的业务数据存在哪里？这需要有一高性能的大数据存储系统，在这套系统里面将数据进行分门别类放到其对应的库里面，为后续的管理及使用提供最大的便利。

4.用：即时查询、报表监控、智能分析、模型预测

数据的最终目的就是辅助业务进行决策，前面的几个流程都是为最终的查询、分析、监控做铺垫。

这个阶段就是数据分析师的主场，分析师们运用这些标准化的数据可以进行即时的查询、指标体系和报表体系的建立、业务问题的分析，甚至是模型的预测。