大家好，今天小編關(guān)注到一個(gè)比較有意思的話題，就是關(guān)于大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理的問題，于是小編就整理了3個(gè)相關(guān)介紹大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理的解答，讓我們一起看看吧。

收到大數(shù)據(jù)信息如何處理？

1. 大數(shù)據(jù)處理之一：采集

大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫(kù)來進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理工作。比如，電商會(huì)使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL和Oracle等來存儲(chǔ)每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)也常用于數(shù)據(jù)的采集。

在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會(huì)有成千上萬的用戶來進(jìn)行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時(shí)達(dá)到上百萬，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫(kù)才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫(kù)之間進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。

2. 大數(shù)據(jù)處理之二：導(dǎo)入/預(yù)處理

雖然采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫(kù)，但是如果要對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這

些來自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式存儲(chǔ)集群，并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡(jiǎn)單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會(huì)在導(dǎo)入時(shí)使用用來自Twitter的Storm來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，來滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。

導(dǎo)入與預(yù)處理過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會(huì)達(dá)到百兆，甚至千兆級(jí)別。

3. 大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計(jì)/分析

統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式計(jì)算集群來對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通

的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲(chǔ)Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。

大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)價(jià)值的四個(gè)步驟？

這取決于“大數(shù)據(jù)分析”。“大數(shù)據(jù)分析”可以通過數(shù)據(jù)找出導(dǎo)致企業(yè)現(xiàn)狀的原因，然后通過建模預(yù)測(cè)或是影響因素分析進(jìn)行預(yù)測(cè)或優(yōu)化，促進(jìn)企業(yè)持續(xù)改進(jìn)。

因此，為了迎合企業(yè)的需求，商務(wù)智能系統(tǒng)陸續(xù)誕生，成為大數(shù)據(jù)分析的利劍。商業(yè)智能BI在大數(shù)據(jù)處理方面主要包含三個(gè)方面：

1、建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗

根據(jù)分析最終結(jié)果的不同，所需的數(shù)據(jù)內(nèi)容也存在差異。以一款很實(shí)用的商業(yè)BI工具DataFocus為例，DataFocus可以連接企業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)，然后從中篩選出需要的表格、字段，將其進(jìn)行存儲(chǔ)到系統(tǒng)中，并可以進(jìn)行定時(shí)更新，方面得出企業(yè)數(shù)據(jù)的可視化看板。

2、數(shù)據(jù)處理

這是商業(yè)智能最主要的功能，通過數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價(jià)值，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可見的信息，從而幫助管理者做出科學(xué)的判斷。

3、數(shù)據(jù)展示

DataFocus工具通過一張張可視化大屏進(jìn)行數(shù)據(jù)展示，其中還內(nèi)設(shè)一級(jí)看板、二級(jí)看板，可以將多張看板的數(shù)據(jù)從屬關(guān)系分清楚。可視化效果也是非常炫酷的。

健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的處理與挖掘？

國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見指出：“鼓勵(lì)各類醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)推進(jìn)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)，加強(qiáng)應(yīng)用支撐和運(yùn)維技術(shù)保障，打通數(shù)據(jù)資源共享通道。探索推進(jìn)可穿戴設(shè)備、智能健康電子產(chǎn)品、健康醫(yī)療移動(dòng)應(yīng)用等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)資源規(guī)范接入人口健康信息平臺(tái)。

建立全國(guó)健康醫(yī)療數(shù)據(jù)資源目錄體系，制定分類、分級(jí)、分域健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)開放應(yīng)用政策規(guī)范，穩(wěn)步推動(dòng)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)開放。”

到此，以上就是小編對(duì)于大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理的問題就介紹到這了，希望介紹關(guān)于大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理的3點(diǎn)解答對(duì)大家有用。