為了獲取大數(shù)據(jù)中的有價值信息，必須選擇一種有效的方式來處理它。大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)分析四個部分。

      1.大數(shù)據(jù)采集技術(shù)：數(shù)據(jù)可以是從傳感器、網(wǎng)絡(luò)社交、論壇等渠道獲得的信息，數(shù)據(jù)類型包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)采集技術(shù)即是通過傳感體系、網(wǎng)絡(luò)通信體系、智能識別體系及軟硬件資源接入系統(tǒng)，實現(xiàn)對結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)的智能化識別、跟蹤、接入、傳輸、信號轉(zhuǎn)換、監(jiān)控、初步處理和管理等。

      2.大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)：大量數(shù)據(jù)接收完畢后，需要對多種結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)進行分類，將一些復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單一的數(shù)據(jù)類型，并過濾掉錯誤及無用的信息。這種在主要的處理以前對數(shù)據(jù)進行的一些處理叫做大數(shù)據(jù)預(yù)處理。大數(shù)據(jù)預(yù)處理有多種方法：數(shù)據(jù)清理，數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)歸約。這些大數(shù)據(jù)處理技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘之前使用，可以提高數(shù)據(jù)挖掘模式的質(zhì)量，降低實際挖掘所需要的時間。

      3.大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)：面對如此巨大的數(shù)據(jù)量，能否建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫并隨時管理和調(diào)用其中數(shù)據(jù)，成為大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的關(guān)鍵。這需要開發(fā)新型數(shù)據(jù)庫技術(shù)，如鍵值數(shù)據(jù)庫、列存數(shù)據(jù)庫、圖存數(shù)據(jù)庫以及文檔數(shù)據(jù)庫等類型，以解決海量圖文數(shù)據(jù)的存儲及應(yīng)用問題。

      4.大數(shù)據(jù)分析：大數(shù)據(jù)分析是指對規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進行分析。1.可視化分析：不管對于數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化都是數(shù)據(jù)分析工具最基本的功能。2.數(shù)據(jù)挖掘：從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。3.預(yù)測性分析：根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測性判斷。4.語義引擎：分析語義中隱含的消息，并主動地提取信息。

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