随着大数据时代的发展，关于大数据的理念也有了新的变化，其中最大的三个转变是，要的是全体而不是抽样，要的是效率而不是绝对精确，要的是相关而不是因果。

目前数据分析软件对大数据的处理方法有很多，但是根据长久以来的实践，小编总结出了一些处理大数据的基本流程，而这个流程可能会对用户理顺数据处理有帮助，也对在使用数据分析软件时更加得心应手。而这个流程可以分为四步：1、采集，2、统计，分析，3、导入、预处理，4、挖掘。

第一步、采集

“采集”指的是利用几个数据库对来自客户端的数据进行接收，并且用户可以用这些数据库来对数据进行简单的查询和处理。比方说电商企业会使用传统的关系型数据库来存储每一笔数据。在数据采集过程中，并发数高是其中最大的特点也是挑战，因为可能在同一个时间点，有成千上万个用户对数据进行访问和操作，例如12306网站，再比如网购电商，它们的并发访问量可能会在达到上百万的峰值，所以在采集端需要部署大量的数据库才能支撑起这样的访问量。

第二步、统计/分析

这个过程利用在主要是分布式的数据库，或者说是分布式计算机群体对储存于子计算机中的数据进行一些普通的汇总和分类，这样来满足用户一些常见的分析需求。关于这个过程中的是实时性需求则可以用到一些大数据库，在处理批量数据的时候，会在半结构化的数据上使用Hadoop。关于这一块，最大的特点和挑战是会涉及到大量的数据，对系统资源会有很大的占用。

虽然采集端有很多数据库，但是要对这些数据进行有效的分析，还要在来自端的数据集中到一个大型分布式的数据库中，或者是对数据进行分布式的储存，而且在导入数据的基础上可以做一些简单的精减和预处理。也有一些用户在使用数据分析软件导入数据 的时候对数据进行流式计算，这样满足企业需要实时计算的需求。关于这个过程的最大挑战和特点是，导入的数量十分巨大，在每分钟中都会有百兆甚至上千兆的数据被导入。

第三步、挖掘

数据挖掘没有预先设定好的主题，这是与前面的过程中的不同点。挖掘主要是在目前拥有的数据基础上，进行各种算法的计算，实现预测的效果，自此基础上再实现一些分析高级别数据的需求。这个过程特点是挖掘的算法很复杂，也是数据分析软在在处理这个问题上的一个大挑战，涉及的计算数量很大，而且在这个过程中常用到的算法多是单线程。

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