大数据项目由业务驱动，一套完整且优秀的大数据解决方案对企业的发展具有战略性意义。
由于数据来源多样，导致来自不同数据源的数据类型、规模等具有不同的特征。在处理分析大数据时，将涉及到更多维度（治理、安全等）。
因此在采用大数据分析前，需对项目的整个管理流程和决策框架提前考虑。需要考虑到的内容主要有：
1.先决条件
优质数据、完善的流程、优秀的员工、预设持续周期。
2.数据获取来源
考虑来自所有渠道（内部和外部）、所有可用于分析的数据，同时包括数据格式、收集方式、规模等。
主要来源包括：企业内部（系统、数据管理系统DMS等）、企业外部（公开数据和商业数据）。
数据管理系统DMS——存储逻辑数据、流程、策略和各种其他类型的文档。
3.数据隐私管理
保护敏感数据，制定相应的数据屏蔽（标记化、匿名化）和存储措施。
4.数据安全
考虑使用用户认证、授权机制以保证数据库管理系统的安全。
非关系型数据库通过使用明文通信的API进行数据交换，缺乏安全性。
API（Application Programming Interface）——应用程序编程接口，实现计算机软件之间的相互通讯。可通过Postman工具进行调取。
5.元数据
大数据在生命周期的不同分析过程中，可能因传输、加工和存储而处于不同的状态。这些改变自动触发元数据的生成，后续可作为对结果进行溯源的依据，同时保证数据的准确、可靠性。因此需要一个框架来保存元数据。
6.时效性
不同业务对时效性的要求不同。由此分为批处理、流处理两种处理方式。
不同的处理方式有不同的平台、硬件支持（例：Storm-免费开源的分布式流处理计算系统，Hadoop-免费开源的分布式批处理计算系统）。
7.硬件性能
由于数据量大，数据查询和传输时间可能过长，因此需对相关硬件设施进行升级。
8.数据管理框架
在将数据传入企业进行处理、存储、分析、清除、存储时，同时制定监视、构建、存储和保护数据的流程和方针，有助于解决数据复杂性等问题。
数据管理框架还考虑以下内容：
- 管理各种格式的大量数据；
- 持续培训和管理必要的统计模型，以便对非结构化数据和分析进行预处理；
- 为外部数据设置有关其保留和使用的策略和合规性制度；
- 定义数据归档和清除策略；
- 创建如何跨各种系统复制数据的策略；
- 设置数据加密策略。
9.建立反馈循环机制
考虑建立适当的反馈循环机制，以优化分析步骤，获得更准确的分析结果。
10.存储、计算环境
提供了多个数据存储选项，比如云、关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件存储 (DFS)等。
但一般大数据环境都会全部/部分采用基于云的托管。
当所有前期准备已做好时，即可着手开始解决实际业务。
针对具体项目，由于大数据与传统数据的差异，大数据分析具有多样性的需求，因此其具有独特的生命周期，可分为9个阶段：
图1 大数据分析的生命周期
1.案例评估：
“SMART”化 + 判断是否为大数据问题（依据5V特征） + 评估预算和收益。
- Specific（具体的）——明确业务的理由、动因、目标；
- Measurable（可衡量的）——制定KPI
- Attainable（可实现的）——分析可用资源；
- Relevant（相关的）——分析潜在威胁；
- Timely（及时的）——能否按期实现。
2.数据标识：
尽可能找到不同类型的相关数据集，试图从中发现隐藏信息。
3.数据获取、过滤
对获取的数据进行归类，并过滤“腐坏”数据，过滤前对数据进行备份、压缩。
“腐坏数据”包括：遗失/无意义值/空值等非结构或不相关类型。
4.数据提取
查询提取出分析所需数据。同时，根据分析类型和大数据解决方案能力，将数据修改为需要的格式。
目前主要的挑战是将非结构化数据格式（XML、Json等）转化为便于分析的数据格式。
5.验证、清洗
通过冗余数据集，整合验证字段、填充缺失数据、移除已知的无效数据，以此检验具有关联的数据集。（看似无效的数据可能蕴含某种隐藏规律，例：离群值可用于研究风险）
批处理的数据验证清洗过程在离线ELT系统中进行，流处理在复杂的内存中进行。
6.数据集成与表示
将不同来源、格式的数据，依逻辑上或物理上进行集成，并通过一个视图（二维表等）表示出来的过程。同时，对部分集成数据进行存储，以备后续数据分析使用。
数据集成包括两个层次——形式上的数据集成、语义上的数据集成。
- 形式上的数据集成：不同的操作系统、数据库和编程语言对数据的基本类型所做的不同的定义，导致数据有不同的表示和存储方式、不同系统间直接互相引用数据将产生不正确的结果。因此，需对数据的形式进行集成，采用转换规则，最终建立具有统一标准结构的数据仓库。
- 语义上的数据集成：不同数据集中，表示同样内容的数据有不同的值，因此要求被集成的数据中语义一致的部分对齐，从而能被系统所处理。这部分工作可以人工完成，也可以机器辅助人工完成，但是在目前的技术水平还不支持完全由机器完成。
7.数据分析
通过不同的分析方法，试图从数据中提取业务洞察。
数据分析方法可分为：描述性分析、验证性分析（假设→检验）、探索性分析（归纳法）。
同时建立适当的迭代方式，重复多次分析，以提高分析出可靠结果的可能性。
8.数据可视化
针对不同使用场景，使用不同的可视化技术，将分析结果通过图形进行展示。以便于专业分析人员与用户进行交流，同时使用户发现潜在答案成为可能。
9.分析结果的应用
使用分析层的输出结果，使用者可能是可视化应用程序、人（决策者）或某项业务流程。
当已经决定构建 新的/更新现有的 大数据解决方案，下一步是识别大数据解决方案所需的组件，主要可从以下两个视角来考虑。
1.大数据解决方案的逻辑层：
逻辑层提供了一种组织相关组件的方式，其中不同的组件执行不同的功能。
这些层只是逻辑层，并不意味着支持每层的功能独立运作，相反各层之间联系紧密，数据在各层之间流动。
大数据解决方案通常由以下逻辑层组成：
- 大数据来源
- 数据改动和存储层
- 分析层
- 使用层
2.垂直层：
影响逻辑层中所有组件的各方面都包含在垂直层中，垂直层包括以下几层：
- 信息集成
- 大数据治理
- 系统管理
- 服务质量
逻辑层和垂直层的组件及关系参考下图。
图2 逻辑层和垂直层的组件
