大数据处理过程最重要的包含以下四个步骤：收集、导入（预处理）、统计（分析）和挖掘。
大数据收集是指使用多个数据库来接收从客户端发送的数据，用户都能够使用这些数据库进行简单的查询和处理工作。
在收集大数据的过程中，其主要特征和挑战是高并发性，因为有可能有数千个用户同时访问和操作，因此就需要在收集端部署大量数据库来支持。
虽然采集端本身将拥有许多数据库，但如果要有效地分析这些海量数据，则应将这一些数据从前端导入集中的大型分布式数据库或分布式存储集群，并能进行一些简单的清理和预处理。
统计和分析主要使用分布式数据库或分布式计算集群对存储在其中的海量数据来进行一般分析和分类及汇总，以满足大多数常见的分析要求。
与之前的统计和分析过程不同，数据挖掘通常没有预先设定的主题，主要是基于现有数据。各种算法的计算，从而起到Predict的作用，实现一些高层次的数据分析需求。
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先进的科技技术结合线下数据的价值挖掘与应用，服务公司实现自助数字化营销，服务实体经济实现数字化经营。帮企业完成私有数据积累，创建企业私有数据资产。
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寒武纪数据在政府提到的“大数据在经济社会持续健康发展中将是一种‘新资源、新动能、新思维、新手段’将促进大创新、释放大红利、带动大产业，实现大转型”的背景下，持续发挥自身价值。
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