面對海量的各種來源的數據，如何對這些零散的數據進行**的分析，得到有價值的信息一直是大數據領域研究的熱點問題。大數據分析處理平臺就是整合當前主流的各種具有不同側重點的大數據處理分析框架和工具，實現對數據的挖掘和分析，一個大數據分析平臺涉及到的組件眾多，如何將其有機地結合起來，完成海量數據的挖掘是一項復雜的工作。



　　在搭建大數據分析平臺之前，要先明確業務需求場景以及用戶的需求，通過大數據分析平臺，想要得到哪些有價值的信息，需要接入的數據有哪些，明確基于場景業務需求的大數據平臺要具備的基本的功能，來決定平臺搭建過程中使用的大數據處理工具和框架。



　　建設企業的基礎數據中心，構建企業統一的數據存儲體系，統一進行數據建模，為數據的價值呈現奠定基礎。同時數據處理能力下沉，建設集中的數據處理中心，提供強大的數據處理能力；通過統一的數據管理監控體系，保障系統的穩定運行。有了數據基礎，構建統一的應用中心，滿足業務需求，體現數據價值。



　　隨著數據量越來越大，維度越來越多，交互難度越來越大，技術難度越來越大，以人為主，逐步向機器為主，用戶專業程度逐步提升，門檻越來越高。企業對數據、效率要求的逐步提高，也給大數據提供了展現能力的平臺。企業構建大數據平臺，歸根到底是構建企業的數據資產運營中心，發揮數據的價值，支撐企業的發展。



　　當今社會各地公安機關為改善辦案方式,不斷引進先進技術來提高工作效率。其中,伴隨計算機技術的快速發展,大數據技術和云計算技術在公安機關偵查工作中也不斷發揮出重要作用。基于此,對公安大數據情報分析系統的建設現狀與應用情況進行研究。



　　那么如何進行大數據分析與處理呢？



　　1.可視化分析



　　大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受。



　　2.數據挖掘算法



　　大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法，各種數據挖掘的算法基于不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點。



　　3.預測性分析



　　大數據分析最重要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。



　　4.語義引擎



　　非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智能足以從數據中主動地提取信息。



　　5.數據質量和數據管理



　　大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和**的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。



　　目前，我國在大數據發展和應用方面已具備一定基礎，擁有一定的市場優勢和發展潛力，但也存在政府數據開放共享不足、產業基礎薄弱、缺乏頂層設計和統籌規劃、法律法規建設滯后、創新應用領域不廣等問題，這些問題亟待解決。



　　如何進行大數據分析與處理.中琛魔方大數據分析平臺(www.zcmorefun.com)表示大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。