一、大数据的来源
在这个人人都高喊“大数据时代”的今天，数据似乎被提到一个前所未有的高度。无论是个人还是大中小型公司，亦或是大型跨国集团，无论是网络营销还是线下的市场营销都意识到数据的重要性，凡是都以数据来说话。
那么这些作为数据处理的最底层数据源都有哪些呢?大致可以分为主要的三大类数据：
一类是应用产生数据
主要内容的满足应用需求所需要的数据，作为监察系统所需要的是实时流式数据(交易系统实时数据)和批量块(结算系统批量数据)，数据类型的是文件数据和关系型文本数据。此类数据量占总数据只有10%，传统基于小型机的关系型数数据处理系统可以处理此类数据，基于大数据平台技术的实时处理计算系统也可以处理此类数据。
另一类是行为产生数据
主要是应用系统衍生的行为产生的数据，即与监察系统相关的企业行为数据，互联网产生的关联数据等等，数据类型的是XML, html, log, tag...。此类数据量占总数据量是30%，传统基于小型机的关系型数据处理系统可以处理此类数据的一小部分结构化数据;大量半结构化和非结构化数据只能由目前新兴的大数据平台技术进行处理。
最大的一类是机器产生的数据
主要是运行机器时时刻刻产生的大量日志数据(syslog日志数据)，互联网网络爬虫爬取大量非结构化文本数据等等。这些数据在以往传统架构的解决方案中，由于数据量巨大都被忽略了，此类数据量占总数据量是60%;目前新兴的大数据平台技术完全可以采集分析处理这些数据，揭示数据背后的关联关系。
二、大数据的分析方法
从数据源可以看出越来越多应用都涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析方法主要有以下五个方面：
1. 可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
三、探码大数据处理平台
在万物互联的今天，数据本身作为企业的资产，如何运用起来才是核心议题，这也是助力企业成长重要的法宝。探码大数据采用先进的网络爬虫技术，分布式计算能力，针对定制的目标数据源进行网络信息的数据采集、数据提取、数据挖掘、数据处理，从而为各种信息服务系统提供数据输入。
1、数据采集
要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。
2、数据提取
要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。
3、数据挖掘
基于对用户的结构和行为特征深入挖掘，协助企业进行有效的CRM管理，有效提升营销效果，结合消费者的购买(消费)行为的跟踪分析，协助企业进行有效的品类和渠道管理，提高企业运营效率。
4、数据处理
有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。
文章转载自探码科技官网：http://www.tanmer.com/bigdata/288
