数据治理流程是从数据规划、数据采集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程，也是标准化流程的构建过程。根据每一个过程的特点，我们可以将数据治理流程总结为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。
数据处理通常包括以下四个关键过程： 数据梳理与规划：企业面临海量的实时数据，需明确采集哪些数据、数据存储位置及方式。这个过程涉及跨部门协作，需要前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等共同参与，确保数据资源有序规划。
处理大数据的四个环节：收集：原始数据种类多样，格式、位置、存储、时效性等迥异。数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。存储：收集好的数据需要根据成本、格式、查询、业务逻辑等需求，存放在合适的存储中，方便进一步的分析。
大数据处理过程一般包括以下步骤：数据收集 大数据处理的第一步是从各种数据源中收集数据。这些数据源可能包括传感器、社交媒体平台、数据库、日志文件等。收集到的数据需要进行验证和清洗，以确保数据的准确性和一致性。数据存储 大数据需要被有效地存储和管理，以便后续的处理和分析。
1、数据处理是对数据（包括数值的和非数值的）进行分析和加工的技术过程。包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。
2、数据（Data）是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理（data processing）是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。
3、数据（Data）是对事实、概念或指令的一种表达形式，可由人工或自动化装置进行处理。数据经过解释并赋予一定的意义之后，便成为信息。数据处理（data processing）是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。 数据与信息的区别联系从其概念而言，信息是对事物运动状态和特征的描述；数据是载荷信息的物理符号。
4、数据处理是指对采集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、可能杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。
5、数据处理包括的内容是：数据采集、数据计算。数据采集：采集所需的信息；数据转换：把信息转换成机器能够接收的形式；数据分组：指定编码，按有关信息进行有效的分组；数据组织：整理数据或用某些方法安排数据，以便进行处理。数据处理的过程大致分为数据的准备、处理和输出3个阶段。
数据流图是一种描述数据通过系统流程以及该系统实施工作或者处理过程工具。它主要描述数据流动、存储、处理逻辑关系，也称逻辑数据流图（Logical data Flow Diagram），一般简称为DFD。数据字典主要用来描述数据流图中数据流、数据存储、处理过程和外部实体。
数据流图是结构化需求分析过程中一种重要的使用工具，可以使用它来描述数据处理的过程。
数据流程图（Data Flow Diagram，简称DFD）是一种图形工具，用于描述数据处理过程的逻辑模型。它是一种以图形方式表示数据流和数据处理的工具，用于描述系统或过程的功能、数据流和数据存储。数据流程图由一系列图形符号和文本构成，用于描述系统的数据处理流程。
