大数据的处理流程可以定义为：利用适当的工具，提取和整合不同结构的数据源，并按照一定的标准进行存储，然后采用适当的数据分析技术进行分析，最后提取有用的知识，并将结果显示给用户以适当的方式在终端的前面。
1.数据汲取与集成
由于大数据处理的数据来源类型广泛，而其第-一步是对数据进行抽取和集成，从中找出关系和实体，经过关联、聚合等操作，再按照统一的格式对数据进行存储。现有的数据汲取和集成引擎有3种：基于物化或ETL方法的引擎、基于中间件的引擎、基于数据流方法的引擎。
大数据
2.大数据分析
大数据分析是研究大型数据集的过程，其中包含各种各样的数据类型。大数据能够揭示隐藏的信息模式、未知事物的相关性、市场趋势、客户偏好和其他有用的商业信息，其分析结果可用于更有效的市场营销、得到新的收入机会、更好的客户服务、提高运营效率、竞争优势和其他商业利益。大数据分析是大数据处理流程的核心步骤，通过汲取和集成环节，从不同结构的数据源中获得用于大数据处理的原始数据，用户根据需求对数据进行分析处理，如数据挖掘、机器学习、数据统计，数据分析可以用于决策支持、商业智能、推荐系统、预测系统等。
3.数据可视化
数据可视化主要是指借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。数据可视化技术的基本思想是将数据库中每-一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集合构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深人的观察和分析。而使用可视化技术可以将处理结果通过图形方式直观地呈现给用户，如标签云、历史流、空间信息等;人机交互技术可以引导用户对数据进行逐步分析，参与并理解数据分析结果。
在进行大数据采集、处理等一系列操作之前，通过对应用场景的全面调查和对管理决策需求信息的深入分析，可以明确大数据处理、分析的目标，为大数据采集、存储过程提供明确的方向，并保障大数据分析结果的可用性、价值性和用户需求的满足。
