数据处理旨在从海量数据中提炼价值，核心在于预测性分析，通过可视化、模式识别和挖掘帮助决策。主要环节包括采集、预处理、存储管理、分析挖掘及展现应用。
采集技术：获取结构化、半结构化和非结构化数据，需突破分布式爬取、高速解析与整合，并建立质量评估模型。
预处理：对接收数据进行辨析、抽取和清洗，转化为统一格式并去除噪声。
存储管理：需解决可存储、可处理、可靠性与传输问题。涉及分布式文件系统、NoSQL（键值、列存、图存、文档等）及关系型数据库，并加强安全技术如加密、访问控制与隐私保护。
分析与挖掘：从数据中提取隐含知识，方法包括分类、聚类、关联规则等。技术涵盖机器学习、统计、神经网络及数据库方法。重点方向有可视化分析、高效算法、预测性分析、语义引擎及数据质量管理。
预测分析七秘诀：1）使用高质量、可理解的数据；2）找对隐藏模式；3）聚焦可管理且能产生投资回报的任务；4）选择合适方法而非盲目追新；5）设精确定义目标；6）业务与IT紧密合作；7）警惕设计缺陷导致的误导。
展现与应用：挖掘结果用于商业智能、政府决策和公共服务等领域，如电信、电网、气象、安防及基因分析等，提升各行业效率。
预测性分析正深刻改变诸多行业，成功关键在于数据质量、方法适配与业务协同。
