北京兴源科创-文书档案管理系统公司-北京档案管理系统公司

（1）采集

大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，北京档案管理系统公司，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Or***e等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。

（2）导入/预处理

虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，大学档案管理系统公司，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

（3）统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库，文书档案管理系统公司，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Or***e的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

（4）挖掘

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高层级数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

智慧档案馆（室）的数据应包括电脑可检索的档案全文数据，即：信息流数据；档案实体、档案装具、档案设备等方面的数据，即数据物流；档案工作者、档案利用者、档案参观者等方面的数据，即人员流数据；档案库房温度、湿度及各种******气体浓度，水、火、菌、虫、鼠等各种环境或条件的数据，即环境数据。也就是说，“智慧档案馆（室）的数据=档案全文数据＋数据物流＋人员流数据＋环境数据”。在这些数据中，档案全文数据是较关键、较重要、较根本、具有决定性的部分。建设智慧档案馆（室），较重要的是运用各种手段尽快地把纸质档案和纸质档案数字化图像及录像录音档案等全部转化为电脑可以检索的电子文档，把档案里的前人智慧挖掘出来，转化为今人的智慧，这就是档案数据化，即档案的数据转化工作。档案数据化是智慧档案馆（室）建设的要义和中心。

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