（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，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，高校档案管理，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，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，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，高校档案管理价格，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。
由于各地区的经济发展水平不同，高校档案管理哪家好，且房产测绘档案数字化管理的进程也各不相同。有的地区按系统建立了网站和局域网，实现了计算机辅助档案管理；有的地区只是把房产测绘基础信息、档案目录输入计算机，资料检索等仍习惯于手工操作，档案管理基本还是纸质化，房产测绘档案数字化管理仍未起步；有的地区干脆完全采用纸质化手工管理。
房产测绘档案管理***素质偏低
在档案数字化建设过程中，档案管理人员是关键因素，高校档案管理公司，各种软、硬件都必须通过档案管理人员才能发挥作用。由于传统的档案管理模式只是纸质材料的收集整理和简单的编号存放，致使长期以来从事档案管理的人员素质整体偏低，技能提高缓慢，既懂计算机网络技术、又懂档案管理的复合性人才严重缺乏，影响了房产测绘档案数字化管理的正常开展。
（1）OCR识别技术
目前只能用于印刷体或手写特别工整的文字，其识别率可达99%以上。一页印刷的或手写工整的档案扫描进电脑，通过软件即可把它转化成电脑可以检索的文字。前提是档案页面要整洁，没有凌乱的笔画，否则识别率就会降低。
（2）手写字扫描识别技术
为了解决?OCR?技术识别不了手写档案的问题，人们又专门研究出手写字的扫描识别技术。据我所知，科大讯飞的扫描识别技术在识别民国档案上的繁体手写字时，准确率已可达80%以上。银雁科技的简体手写字识别技术的准确率也能达90%左右。前几年，科学院自动化研究所的扫描识别技术在扫描识别快递上的简体手写字时，准确率已可达95%以上。随着扫描识别的不断积累，识别率肯定还会继续地不断提高，将来一定能达到目前??OCR??对印刷体字的识别水平。
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