首先给出一个通用的大数据处理框架，主要分为以下几个方面:数据采集和预处理，数据存储，数据清洗和数据清洗。ETHINK嵌入了各种大数据甚至关系数据的接入连接器，通过非常简单的步骤，这些数据就可以加载到大数据的平台上，不需要用很多数据整合、数据清洗、数据预处理、数据分析、数据挖掘、。
"要构建一个大型数据系统，我们需要对数据 stream进行溯源，直至最终有价值的输出，并根据实际需要在现有的Hadoop和大型数据生态系统中选择和整合合适的组件，构建一个能够支持多种查询和分析功能的系统。这不仅包括数据存储的选择，还包括数据线上线下处理的考虑和取舍。此外，引入“Da 数据”的解决方案的商业应用中没有一个在生产环境中存在潜在的安全隐患。
所以大数据技术只有服务于实用目的才有意义。总的来说，Da 数据可以从以下三个方面引导人们做出有价值的决策:报告生成(如基于用户历史点击行为的跟踪和综合分析、应用活跃度和用户粘性计算等。);诊断分析(例如，分析用户粘性下降的原因，根据日志分析系统性能下降的原因，检测垃圾邮件和病毒的特征等。);决策(如个性化新闻阅读或歌曲推荐，预测添加哪些功能增加用户粘性，帮助广告主精准投放广告，设置垃圾邮件和病毒拦截策略等。).
Da 数据分析方法的解释和相关工具的介绍。要知道，Da 数据已经不是数据 Da了。最重要的现实是分析Da 数据。只有通过分析才能获得大量情报。越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据，包括数量、速度、多样性等方面的性质，都呈现出大数据，复杂度的不断增加。因此，大数据的分析方法是
分析的五个基本方面数据PredictiveAnalyticCapabilities数据挖掘可以让分析师更好的理解数据预测分析可以让分析师根据可视化分析的结果和数据挖掘，数据质量和主数据管理(数据质量和数据管理)数据质量和数据管理是管理中的一些最佳实践。
