大数据处理持续挑战着现代企业。在处理这种不断增长、变化和复杂的数据时，人们需要应用高效和精确的方法来获得价值。以下是一些可行且成功的大数据处理模式和步骤，帮助企业进行高效的大数据处理。

大数据处理模式

1、批处理模式

此种模式适宜于定期处理大量的数据，例如计算每月或每年的营收。采用MapReduce编程模型可以高效的完成这样的工作。

2、流处理模式

此种模式适宜于实时处理需要及时做出反应的信息，例如网页点击数的实时统计，金融中的高频交易等。流处理模式将源源不断的数据组成流，并通过设计巧妙的概要数据结构，对新到达的数据立刻做出处理并返回所需结果，以迅速产生价值。

大数据处理步骤

1、数据抽取与集成。

在大数据处理之前，需要从各种数据来源中提取和集成数据。基于物化或ETL方法的引擎、基于联邦数据库或中间件方法的引擎、基于数据流方法的引擎，都可以实现数据的抽取和集成。

2、数据分析。

数据分析是大数据处理流程的核心步骤。用户可以根据自己的需求对数据进行分析处理，比如数据挖掘、机器学习、数据统计等。数据分析可以用于决策支持、商业智能、推荐系统、预测系统等。通过数据分析我们能够提炼出数据中的价值信息。

3、数据解释。

正确的数据处理结果须通过合适的展示方式才能被用户正确理解。可视化和人机交互是数据解释的主要技术。通过使用这些技术，我们可以将处理的结果以图形方式展示给用户，并使用户参与到数据分析的过程中，深刻地理解数据分析的结果。

在大数据处理的过程中，企业需要不断探索新型处理模式，及时运用有效步骤处理数据，以获取最大效益。