数据采集：从各种来源(如传感器、社交媒体、企业数据等)收集大量的数据。这个步骤通常使用ETL。

·工具负责将分布的勾数据园中的数据拆分到临时文件或数据库中。数据预处理：对采集到的数据进行清洗和预处理，以去除重复或无用的数据，将不同来源的数据整合成一致的，适合数据分析算法和工具读取的数据。这个步骤可能包括数据去重、异常处理和数据归一化等操作，然后将这些数据存到大型分布式数据库或者分布式存储集群中。

数据存储：大数据需要被有效地存储和处理，以支持后续的数据分析，这可能需要适用到各种分布式数据库和存储集群。数据分析与处理：运用统计分析方法和机器学习等技术对大数据进行分析和处理，以提取出有价值的信息。这可能需要使用到各种工具如SPSS等数据展示/数据可视化。

将分析处理后的数据以图表图像等形式展示出来，以便更直观地理解数据。数据应用将分析处理后的数据应用到实际业务中，以支持决策预测等应用场景。