信息系统处理数据一般流程可以分为以下几个步骤：
1. 数据采集：这是整个数据处理流程的第一步，主要是通过各种手段获取原始数据。这些数据可能是从数据库中提取的，也可能是通过传感器、扫描仪等设备直接获取的。数据采集的方式和工具有很多种，常见的有网络爬虫、文件抓取、API接口、数据库查询等。
2. 数据预处理：在数据采集之后，需要对数据进行清洗、转换等操作，使其符合后续处理的需要。这包括去除重复数据、填补缺失值、数据类型转换、数据规范化等操作。数据预处理的目的是提高数据的质量和可用性，为后续的数据分析打下基础。
3. 数据分析：在数据预处理之后，就可以进行数据分析了。数据分析的目标是从大量的数据中找出规律、趋势、关联等信息，以便做出决策。数据分析的方法有很多，如描述性统计分析、探索性数据分析、假设检验、回归分析等。
4. 数据可视化：数据分析的结果通常需要以图表等形式展示出来，以便更直观地理解数据。数据可视化的方法有很多，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。数据可视化可以帮助我们更好地理解和解释数据，为决策提供支持。
5. 数据挖掘：在数据分析的基础上，可以进一步挖掘数据中的深层次信息，发现潜在的规律和关联。数据挖掘的方法有很多，如分类、聚类、关联规则挖掘、预测建模等。数据挖掘可以帮助我们发现新的机会，优化业务流程，提高效率。
6. 数据存储与管理：最后，将处理好的数据存储起来，以便后续使用。数据存储的方式有很多种，如关系型数据库、非关系型数据库、分布式数据库等。数据管理的方法主要包括数据的备份、恢复、更新、删除等操作。
总的来说，信息系统处理数据一般流程是：数据采集 -> 数据预处理 -> 数据分析 -> 数据可视化 -> 数据挖掘 -> 数据存储与管理。这个流程可能会根据具体的应用场景和需求进行调整，但总体上遵循的是先采集数据，然后对数据进行处理、分析和可视化，最后将结果存储起来以供后续使用的原则。
