众所周知，大数据之所以称之为大数据，是因为其实海量的数据的总称。人们在海量的数据中获得有价值的信息，进而为提供服务。所以说大数据具有广泛的数据源，应用程序要求和数据类型不相同，但最基本的处理流程是相同的。那么大数据处理的基本流程是什么？总结的来说，大数据的基本流程可以用个加法公式来表达：数据抽取与集成+数据分析+数据解释=大数据。

 大数据处理的基本流程是什么？

整个大数据的处理流程可以定义为，在合适工具的辅助下，对广泛异构的数据源进行抽取和集成，将结果按照一定的标准进行统一存储，然后利用合适的数据分析技术对存储的数据进行分析，从中提取有益的知识，并利用恰当的方式将结果展现给终端用户。

具体来讲，大数据处理的基本流程可以分为数据抽取与集成、数据分析和数据解释等步骤。

 数据抽取与集成

大数据的一个重要特点就是多样性，这就意味着数据来源极其广泛，数据类型极为繁杂。这种复杂的数据环境给大数据的处理带来极大的挑战。

要想处理大数据，首先必须对所需数据源的数据进行抽取和集成，从中提取出数据的实体和关系，经过关联和聚合之后采用统一定义的结构来存储这些数据。

在数据集成和提取时，需要对数据进行清洗，保证数据质量及可信性。同时还要特别注意大数据时代数据模式和数据的关系，大数据时代的数据往往是先有数据再有模式，并且模式是在不断的动态演化之中的。

数据抽取和集成技术并不是一项全新的技术，在传统数据库领域此问题就已经得到了比较成熟的研究。随着新的数据源的涌现，数据集成方法也在不断的发展之中。

从数据集成模型来看，现有的数据抽取与集成方式可以大致分为 4 种类型：基于物化或 ETL 方法的引擎、基于联邦数据库或中间件方法的引擎、基于数据流方法的引擎，以及基于搜索引擎的方法。

 数据分析

数据分析是整个大数据处理流程的核心，大数据的价值产生于分析过程。

从异构数据源抽取和集成的数据构成了数据分析的原始数据。根据不同应用的需求可以从这些数据中选择全部或部分进行分析。

小数据时代的分析技术，如统计分析、数据挖掘和机器学习等，并不能适应大数据时代数据分析的需求，必须做出调整。

 数据解释

数据分析是大数据处理的核心，但是用户往往更关心对结果的解释。如果分析的结果正确，但是没有采用适当的方法进行解释，则所得到的结果很可能让用户难以理解，极端情况下甚至会引起用户的误解。

数据解释的方法很多，比较传统的解释方式就是以文本形式输出结果或者直接在电脑终端上显示结果。这些方法在面对小数据量时是一种可行的选择。

但是大数据时代的数据分析结果往往也是海量的，同时结果之间的关联关系极其复杂，采用传统的简单解释方法几乎是不可行的。

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