数据分析是大数据处理与应用的关键环节，它决定了大数据集合的价值性和可用性，以及分析预测结果的准确性。在数据分析环节，应根据大数据应用情境与决策需求，选择合适的数据分析技术，提高大数据分析结果的可用性、价值性和准确性质量。那大数据处理过程是怎样?
　　大数据处理过程
　　1.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(Web、App或者传感器形式等)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。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
　　2.导入/预处理：虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。
　　3.统计/分析：统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求。
　　4.挖掘：与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测(Predict)的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。
　　大数据中心解决方案的特点
　　1.可靠性：具备工业级特性，包括抗电磁兼容、宽温操作、毫秒级网络恢复，可在严苛环境中工作。
　　2.灵活性：拥有多种安装选项，支持用户友好功能，包括简单的控制逻辑和以太网级联。
　　3.简易性：支持协议转换，统一数据采集，轻松实现各种工业设备的数据传输及通讯。
　　大数据处理过程是怎样.中琛魔方大数据平台表示大数据解决方案在现如今这个时代是很重要的，我们只有了解数据解决方案的类型，了解其特点是什么，找到适合自身企业的解决方案，进行数据采集、分析，才能挖掘出想要的信息。因此，在信息化时代，想要拓展企业发展，就不能忽视大数据解决方案。