在數(shù)據(jù)時代你很焦慮，滿世界都是人工智能和大數(shù)據(jù)。到底數(shù)據(jù)處理的流程是什么樣的？ 怎么才能不被一些假專家和懂些皮毛的人給騙了呢？
在大數(shù)據(jù)和人工智能時代已經(jīng)創(chuàng)造了很多數(shù)據(jù)和人工智能的奇跡，數(shù)據(jù)是人工智能和大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。請注意：脫離數(shù)據(jù)樣本談人工智能的人都是騙子！
由于數(shù)據(jù)處理的整個過程需要數(shù)據(jù)專家的介入，領(lǐng)導(dǎo)和公司的決策層往往看不懂?dāng)?shù)據(jù)技術(shù)專家和人工智能專家的處理過程。在實際業(yè)務(wù)過程中，領(lǐng)導(dǎo)層對于專業(yè)的處理流程也全無興趣。而他們需要對數(shù)據(jù)處理的全流程進(jìn)行了解和認(rèn)識。
數(shù)據(jù)處理的全流程如下：
1. 數(shù)據(jù)系統(tǒng)規(guī)劃；
2. 數(shù)據(jù)采集（軟件數(shù)據(jù)、硬件數(shù)據(jù)、特殊數(shù)據(jù)）；
3. 數(shù)據(jù)清洗與治理；
4. 數(shù)據(jù)存儲；
5. 數(shù)據(jù)建設(shè)目標(biāo)和二次規(guī)劃論證；
6. 數(shù)據(jù)建模；
7. 數(shù)據(jù)分析；（離線、實時分析）
8. 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)接口；（可供人工智能和其他業(yè)務(wù)板塊使用）
9. 數(shù)據(jù)可視化。
我們看完全流程后發(fā)現(xiàn)，中間的這些過程特別是第1步的數(shù)據(jù)系統(tǒng)規(guī)劃和第5步的數(shù)據(jù)建設(shè)目標(biāo)和二次規(guī)劃在很多書里面都沒有提到過。其實在國際一流的IT信息技術(shù)咨詢公司，除了完成規(guī)劃以外，在實際項目中還會對于數(shù)據(jù)進(jìn)行二次、三次、多次論證。由業(yè)務(wù)專家和數(shù)據(jù)架構(gòu)師一起，對于是否能夠達(dá)到實際的應(yīng)用目標(biāo)進(jìn)行分析。
如果發(fā)現(xiàn)論證中無法通過數(shù)據(jù)解決客戶的問題，會重新對原有的數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分析、處理和建模階段的要求提高。以滿足客戶的實際業(yè)務(wù)生產(chǎn)需求。
而數(shù)據(jù)可視化和API是最終交給業(yè)務(wù)部門使用的價值體現(xiàn)。因此，數(shù)據(jù)可視化平臺的選擇非常重要。
