（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，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，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，纸质档案管理系统建设，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
智慧档案馆的建设要在档案数字化的基础上完成，纸质档案管理系统，这就需要相应的档案数字化软件功能，软件要具备离线备份、联机备份、备份数据***、文件利用登记等功能。
具有阅读服务接收管理功能、文件使用审批功能、目录检索和全文检索功能、局域网、政务网、因特网数据读取功能、文件目录数据、数字文件数据数据打印功能，
输出器具有闭合数据的控制和利用、过程记录监控、辅助编辑与研究、利用统计和用户使用评价等功能，如用途、效果和时间，
具有身份认证、用户设置、权限分配、日志记录、操作审核等功能。
在智慧档案馆中，纸质档案管理系统公司，简单是非常自然而然的事情，而这背后凝聚的是智慧的结晶。就用户体验角度来看，用户可以随时随地通过智慧档案馆的档案信息服务系统检索、咨询、获取相关档案。
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