大数据数据处理，大数据数据处理与分析

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据数据处理的问题，于是小编就整理了3个相关介绍大数据数据处理的解答，让我们一起看看吧。

收到大数据信息如何处理？

1. 大数据处理之一：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。

2. 大数据处理之二：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。

3. 大数据处理之三：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。

大数据实现价值的四个步骤？

这取决于“大数据分析”。“大数据分析”可以通过数据找出导致企业现状的原因，然后通过建模预测或是影响因素分析进行预测或优化，促进企业持续改进。

因此，为了迎合企业的需求，商务智能系统陆续诞生，成为大数据分析的利剑。商业智能BI在大数据处理方面主要包含三个方面：

1、建立数据仓库，进行数据清洗

根据分析最终结果的不同，所需的数据内容也存在差异。以一款很实用的商业BI工具DataFocus为例，DataFocus可以连接企业的数据库，然后从中筛选出需要的表格、字段，将其进行存储到系统中，并可以进行定时更新，方面得出企业数据的可视化看板。

2、数据处理

这是商业智能最主要的功能，通过数据分析和数据挖掘，发挥大数据的价值，将数据转化为可见的信息，从而帮助管理者做出科学的判断。

3、数据展示

DataFocus工具通过一张张可视化大屏进行数据展示，其中还内设一级看板、二级看板，可以将多张看板的数据从属关系分清楚。可视化效果也是非常炫酷的。

健康医疗大数据的处理与挖掘？

国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见指出：“鼓励各类医疗卫生机构推进健康医疗大数据采集、存储，加强应用支撑和运维技术保障，打通数据资源共享通道。探索推进可穿戴设备、智能健康电子产品、健康医疗移动应用等产生的数据资源规范接入人口健康信息平台。

建立全国健康医疗数据资源目录体系，制定分类、分级、分域健康医疗大数据开放应用政策规范，稳步推动健康医疗大数据开放。”

到此，以上就是小编对于大数据数据处理的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据数据处理的3点解答对大家有用。