具體的大數據處理方法確實有很多，但是根據筆者長時間的實踐，總結了一個普遍適用的大數據處理流程，並且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。大數據來源廣泛，應用需求和數據類型都不盡相同，不過最基本的處理流程是一樣的。
大數據處理的基本流程
一般來說，大數據處理的基本流程可以分爲數據抽取與集成、數據分析和數據解釋這三個步驟。
一、數據抽取與集成
大數據來源廣泛、種類多樣、數據類型極其複雜，就像是想要從海水當中萃取鹽分一樣，想要從這樣龐大雜亂的數據中提取價值，那首先就要對數據進行抽取和集成，從中提取出數據的實體和關係，經過關聯和聚合後再採用統一定義的結構來存儲這些數據。
在數據抽取和集成時，需要對數據進行清洗，保證數據的質量和可信。數據抽取和集成並不是大數據時代特有的技術，而是在傳統的數據庫領域就存在了，一直到大數據時代漸漸發展成熟，直到現在，現有的抽取與集成方法大概可以分爲四種：
基於物化或ETL方法的引擎、基於聯邦數據庫或中間件方法的引擎、基於數據流方法的引擎，以及基於搜索引擎的方法。
二、數據分析
抽取、集成之後是數據分析，2.1中說抽取集成是海水中萃取出鹽分，那數據分析就是二次加工，將粗鹽精製爲能夠食用的食用鹽……
和抽取與集成一樣，數據分析同樣不是大數據時代特有的技術，在以前同樣也有統計分析、數據挖掘和機器學習等，不過這些技術不能適應大數據時代數據分析的要求，必須有所調整，而這個調整又面臨着幾個問題：
1.龐大的數據必然帶來龐大的噪音，需要事前進行清洗，不過由於數據量過大，對於計算機資源和算法都是一個考驗。
2.大數據時代的應用常常具有實時性的特定，因此算法的準確性不再是主要指標，而是需要再實時性和準確率之間取一個平衡。很多傳統的算法都是現行執行，在大數據時代，這些算法都需要變爲併發，以應對大數據的處理。
3.對數據結果的衡量標準比較困難，因爲數據量大、內心混雜、產生速度快，進行分析的時候往往對整個數據的分佈特點掌握得不清楚，從而導致設計衡量的方法和指標非常苦難。
三、數據解釋
數據解釋又稱爲數據分析，是大數據處理的核心，前兩道工序將數據挖掘了出來，這個時候就要根據數據分析出一個結果了，比如有一個白領上班時間的大數據，那麼根據大數據分析出今天這個白領在九點鐘是否會出門上班……這個就叫做數據解釋。
數據解釋的方法很多(比如直接以文本方式輸出結果)，比較傳統的解釋方法無疑在大數據時代不適用，這個時候可以考慮從兩個方面提升數據解釋能力：
1.引入可視化技術，常見的可視化技術有標籤雲、歷史流、空間信息流等。
2.讓用戶能夠在一定時間程度上了解和參與具體的分析過程，比如人機交互技術。
大數據處理分爲哪些步驟.中琛魔方大數據分析平臺表示大數據分析的前景是光明的，未來的發展方向是物聯網、雲計算、人工智能，這些科技發展方向將使用大數據，數據不斷積累，數據越來越大，大數據的應用也越來越多。