大数据的处理流程可以定义为在适合工具的辅助下，对不同结构的数据源进行汲取和集成，并将结果按照一定的标准统-存储，再利用合适的数据分析技术对其进行分析，最后从中提取有益的知识并利用恰当的方式将结果展示给终端前的用户。

1. 数据汲取与集成

由于大数据处理的数据来源类型广泛，而其第-一步是对数据进行抽取和集成，从中找出关系和实体，经过关联、聚合等操作，再按照统一的格式对数据进行存储。现有的数据汲取和集成引擎有3种：基于物化或ETL方法的引擎、基于中间件的引擎、基于数据流方法的引擎。

2. 大数据分析

大数据分析是研究大型数据集的过程，其中包含各种各样的数据类型。大数据能够揭示隐藏的信息模式、未知事物的相关性、市场趋势、客户偏好和其他有用的商业信息，其分析结果可用于更有效的市场营销、得到新的收入机会、更好的客户服务、提高运营效率、竞争优势和其他商业利益。大数据分析是大数据处理流程的核心步骤，通过汲取和集成环节，从不同结构的数据源中获得用于大数据处理的原始数据，用户根据需求对数据进行分析处理，如数据挖掘、机器学习、数据统计，数据分析可以用于决策支持、商业智能、推荐系统、预测系统等。

3. 数据可视化

数据可视化主要是指借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。数据可视化技术的基本思想是将数据库中每-一 个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集合构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。而使用可视化技术可以将处理结果通过图形方式直观地呈现给用户，如标签云、历史流、空间信息等；人机交互技术可以引导用户对数据进行逐步分析，参与并理解数据分析结果。