大數據有多火？這樣的答案可能有千百種，也從反向證明了大數據真的太火，因為所有人都知道。眾所周知，在Gartner報告中，常常會看到炒作周期這個詞匯。這意味著有很多技術，雖然人人皆知，但是距離實際應用落地還有一段距離，這就是炒作期。
大數據從0到1分幾步？
然而，大數據應該過了炒作期，我們更應該關注的是大數據的落地，關注從零到一的過程。正是因為幾百TB甚至幾PB的數據限制沒有任何意義，才讓數據的處理過程顯得更為重要。
首先我們要分清大數據與傳統的統計分析的區別，首先，大數據的體量更大，在大數據分析過程中，也采用全體分析，而非抽樣形式；其次，在分析過程中，大數據更注重相關性，而非因果關系；最后，在大數據時代，因為數據的更新速度快，人們更注重效率，而非絕對的精確。
這些變化讓大數據不得不面臨處理方法的變化。一般來講，大數據的處理流程有四步，分別是：采集、導入和預處理、統計和分析，然后是數據挖掘。
數據的采集，在大數據處理中一直都是第一步。在生活中可以映射到方方面面，每一次的搜索痕跡、注冊信息都是數據，而物聯網的發展也將為未來數據的采集提供幫助。而在數據采集過程中，如何處理好峰值將是面臨的首要問題，而這就要依靠合理的分流、公有云、兩地三中心等IT架構方法來解決問題。
數據傳輸需要解決峰值過高問題
數據的導入和預處理，常常是與第一步數據的采集合在一起進行，通過數據庫來對數據進行集中存儲。可以將結構性數據和非結構性數據存儲，數據導入過程中，最重要的特點是每秒導入的數據量比較大。
數據的統計與分析已經成為近年來的一種新興職業，收到很多企業的青睞。尤其在可視化分析領域，通過對數據的計算將計算結果用圖片等形式類進行呈現，得出一個直觀的結論。這樣的分析方法與用戶的交互性較強，數據的顯示體現多維性，同時能夠最直觀的得出數據特點。
數據挖掘往往是大數據處理的最后一步，數據挖掘往往是已經設定好一個主體，為了找到某個答案而進行分析和計算，從而達到預測的效果。數據挖掘的定義是從海量數據中找到有意義的模式或知識，數據挖掘也成為數據的終極目的。
數據挖掘
大數據實現從“0”到“1”要分幾步走？從數據的處理來看，這個過程需要經歷四步，當然可能有些數據處理過程中將數據采集和導入集中在一起，或者沒有預設一個主體進行數據挖掘，都體現了大數據時代的特點。
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