大数据是信息技术领域的一个重要分支，它涉及到数据的采集、存储、管理、分析与应用等多个方面。随着互联网、物联网、云计算等技术的发展，数据的规模和复杂性呈爆炸性增长，对数据处理技术提出了更高的要求。
大数据处理的基本流程包括数据抽取与集成、数据分析以及数据解释三个阶段。数据抽取与集成的核心在于从广泛异构的数据源中提取有价值的信息，这一步骤要求对不同来源和格式的数据进行清洗、整合和存储。数据的来源可以是各种传感器数据、社交网络、电子商务平台、企业内部系统等。数据集成的目标是让这些异构的数据能够被统一管理和分析。数据分析则需要对集成后的数据进行深入挖掘，找到数据背后隐藏的模式、趋势和关联性。数据分析技术包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。数据分析的结果需要通过数据解释以易于理解的形式展现给用户，这就需要采用可视化技术和交互式分析手段。
接下来，大数据处理模型是处理大数据的理论框架。为了应对大数据的多样化、高速度和大量级特点，数据处理模型需要具备高并发处理、高效存储、快速访问和实时分析等能力。分布式存储和计算技术是大数据处理模型中的关键技术，如Hadoop、Spark等。
大数据处理工具是实现大数据处理模型的基础。这些工具包括数据抽取工具（如Apache Flume、Kafka）、数据存储解决方案（如HDFS、NoSQL数据库）、数据处理和分析框架（如MapReduce、Storm、Spark）以及数据可视化工具（如Gephi、Tableau）等。
大数据时代面临的新挑战主要包含但不限于以下几个方面：
1. 数据多样性：数据来源广泛，类型繁杂，需要有效的数据抽取与集成技术来处理。
2. 数据质量：数据清洗和质量保证是数据集成过程中的重要环节，错误和不一致的数据会严重影响分析结果。
3. 算法调整：传统分析技术在大数据时代面临挑战，需要对算法进行调整以适应大数据的特性，比如数据量大的情况下噪音增多，需要更高精度的算法来区分信号与噪音。
4. 实时处理：大数据具有时效性，需要快速处理动态数据和正使用数据。
5. 数据价值与分析结果的解释：数据的价值会随着时间快速折旧，因此需要及时分析并以用户易于理解的方式展现结果。
6. 可视化技术的应用：数据解释的一个重要方面是可视化技术的引入，可视化不仅能够帮助用户理解复杂的数据关系，还能让用户参与到分析过程中来。
7. 数据安全与隐私保护：大数据的处理和分析涉及大量个人和敏感信息，因此如何在处理大数据的同时保证数据安全和遵守隐私保护法规，是一个需要认真对待的问题。
大数据关键技术与挑战涉及到数据处理的全流程、理论模型、实践工具以及面临的众多实际问题。理解和掌握这些知识点，对于在大数据时代取得成功至关重要。
