按照處理的流程分為數據采集、數據存儲、數據提取、數據開采和。做企業(yè)級業(yè)務數據分析，通常數據來自不同的業(yè)務系統，需要數據工程師融入數據倉庫或介入大數據 1233，大數據需要學習嗎數據庫。
Big數據Industry由于數據的量巨大，傳統的工具已經很難應付，所以我們需要使用更先進的現代化工具。下面是幾個常用的軟件:1。智能軟件smart bi Big數據Analysis/123。它整合了BI定義的各個階段，對各種業(yè)務數據庫、數據倉庫和大型數據analysis平臺進行處理、分析、挖掘和可視化。滿足所有用戶對各類數據分析應用的需求，如大型數據分析、可視化分析、探索性分析、企業(yè)報表平臺、應用分享等等。
1993年，美國聯邦科學、工程與技術協調委員會向國會提交了《重大挑戰(zhàn)項目:高性能計算與通信》報告，該報告也被稱為HPCC計劃報告，即美國總統的科學戰(zhàn)略項目。其目的是通過加強研究和開發(fā)來解決一些重要的科學和技術挑戰(zhàn)。2.Hadoop是一個可以分發(fā)大量數據的軟件框架。但是Hadoop是以一種可靠、高效和可擴展的方式處理的。
按處理流程分為數據采集、數據存儲、數據提取、數據挖掘。以下是鏈家網的案例，其中使用Hadoop集群建立BI和報表平臺，業(yè)務員自助分析和數據挖礦，數據分析師借款數據。此外，Da-2平臺在更多傳統企業(yè)中的應用也是基于上述流程。引用某大學的案例-2平臺該大學是國家級研究機構，建立大學-2平臺主收藏市場數據，出具國家級研究報告。
第一步是數據集成，集成多源多類型數據并實現數據共享。目前以sailsoft報表FineReport作為數據處理工具，以SQLServer作為數據庫storage平臺整合信息中心數據的共同業(yè)務和共同業(yè)務數據。第二步是抓取、處理、分析數據并自動生成一系列產品報告，達到解放生產力的目的。將業(yè)務人員從收集、整理、加工的體力勞動中解放出來，集中精力進行深入的市場分析研究和模型建立。
