大数据处理方法很多，但是普遍实用的大数据处理流程可以概括为四步，分别是数据采集、数据导入和预处理、数据分析和统计、数据挖掘。
大数据处理流程之一：数据采集
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。大数据的采集需要有庞大的数据库的支撑，有的时候也会利用多个数据库同时进行大数据的采集。因此对于数据库的负载以及每个数据库之间进行切换都存在着挑战。
大数据处理流程之二：数据导入和预处理
采集端有很多数据库，需要将这些分散的数据库中的海量数据全部导入到一个集中的大的数据库中，在导入的过程中依据数据特征进行一些简单的清洗、筛选，这就是大数据的导入和预处理。
大数据处理流程之三：数据分析和统计
对已经导入的海量数据依据其本身特征进行分析并为之分类汇总，以满足大多数常见的分析需求。在分析的过程中需要用到大数据分析工具，例如勤智数码的DeepOne分布式计算存储。
大数据处理流程之四：数据挖掘
针对前面已经数据分类汇总，利用数据挖掘算法对这些汇总数据进行深一步挖掘。数据挖掘算法都比较复杂，没有预先设置的公式，这也是考验一个公司实力、人工智能的一个环节，只有相对准确合适的算法才能从大数据中得到有价值的数据分析结果。
普遍实用的大数据处理流程必须满足以上四步，当然这个过程涉及的数据比较大而且还要用到数据分析工具，所以说这个工作流程还是很复杂的。
出处：勤智数码 http://www.chinawiserv.com/home/news/detail/id/551
