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我认为数据分析的过程主要分为六个步骤:确定信息需求，收集数据，分析数据，在数据分析的过程中进行改进，初步获得数据分析结果，反复验证数据分析，减少误差。在收集大数据的过程中，首先要明确企业需要收集哪些数据，哪些有用，哪些没用。筛选数据是数据分析的基础，也是最重要的一步。

大数据架构有哪些？应该如何理解？

BI系统，大概的架构图如下核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行多种操作。大部分BI系统都基于关系型数据库，关系型数据库使用SQL语句进行操作，但是SQL在多维操作和分析的表示能力上相对较弱，所以Cube有自己独有的查询语言MDX，MDX表达式具有更强的多维表现能力，所以以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山，大多数的数据库服务厂商直接提供了BI套装软件服务，轻易便可搭建出一套Olap分析系统。

以Hadoop体系为首的大数据分析平台Hadoop体系的生态圈也不断的变大，目前围绕Hadoop体系的大数据架构大概有以下几种传统大数据架构其定位是为了解决传统BI的问题，简单说，数据分析的业务没有发生任何变化，依然保留了ETL的动作，将数据经过ETL动作进入数据存储。适用场景数据分析需求依旧以BI场景为主，但是因为数据量性能等问题无法满足日常使用。

流式架构在传统大数据架构的基础上，流式架构非常激进，直接拔掉了批处理，数据全程以流的形式处理，所以在数据接入端没有了ETL，转而替换为数据通道。经过流处理加工后的数据，以消息的形式直接推送给了消费者。虽然有一个存储部分，但是该存储更多的以窗口的形式进行存储，所以该存储并非发生在数据湖，而是在外围系统。

适用场景预警，监控，对数据有有效期要求的情况。Lambda架构Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支实时流和离线。实时流依照流式架构，保障了其实时性，而离线则以批处理方式为主，保障了最终一致性。流式通道处理为保障实效性更多的以增量计算为主辅助参考，而批处理层则对数据进行全量运算，保障其最终的一致性，因此Lambda最外层有一个实时层和离线层合并的动作，此动作是Lambda里非常重要的一个动作，大概的合并思路如下适用场景同时存在实时和离线需求的情况。

Kappa架构Kappa架构在Lambda 的基础上进行了优化，将实时和流部分进行了合并，将数据通道以消息队列进行替代。因此对于Kappa架构来说，依旧以流处理为主，但是数据却在数据湖层面进行了存储，当需要进行离线分析或者再次计算的时候，则将数据湖的数据再次经过消息队列重播一次则可。适用场景和Lambda类似，改架构是针对Lambda的优化。

Unifield架构Unifield架构更激进，将机器学习和数据处理揉为一体，从核心上来说，Unifield依旧以Lambda为主，不过对其进行了改造，在流处理层新增了机器学习层。可以看到数据在经过数据通道进入数据湖后，新增了模型训练部分，并且将其在流式层进行使用。同时流式层不单使用模型，也包含着对模型的持续训练。

适用场景有着大量数据需要分析，同时对机器学习方便又有着非常大的需求或者有规划。相关舆情大数据系统架构设计与实现https://www.toutiao.com/i6537119210336682510/大数据架构的分析应用https://www.toutiao.com/i6613946595891216910/。

大数据时代如何进行数据分析？

在当今的大数据时代，数据对于任何以客户为导向的企业都至关重要。比如在淘宝或者短视频平台上推荐用户的喜好，都是有大数据支撑的。在企业中，企业的运营和决策也离不开大数据的分析。一个好的企业，分析数据，根据数据的流向推断未来计划的执行是必不可少的。我认为数据分析的过程主要分为六个步骤:确定信息需求，收集数据，分析数据，在数据分析的过程中进行改进，初步获得数据分析结果，反复验证数据分析，减少误差。

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