1、數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)存取
在收集大數(shù)據(jù)的過程當中，主要有四個來源?？梢酝ㄟ^管理信息系統(tǒng)來收集想要的大數(shù)據(jù)，可以通過科學實驗的方式來收集大數(shù)據(jù)。同時也可以通過物理信息系統(tǒng)，通過web信息系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行收集。
當我們將需要的信息采集完成之后，就需要對數(shù)據(jù)進行存取，存取的技術路線有一定區(qū)別，主要的存取方式有三類。首先要面對的是規(guī)模比較大的結構化數(shù)據(jù)，其次是半結構化數(shù)據(jù)或者非結構化數(shù)據(jù)，最后需要面對的是兩種結構化所混合在一起的大數(shù)據(jù)。
2、數(shù)據(jù)處理，統(tǒng)計分析
對于不同模式，不同結構的數(shù)據(jù)，我們需要進行進一步的處理，需要進行集成處理或者整合處理。當我們將不同的數(shù)據(jù)收集，整理并且轉換之后，就可以獲取一個新的數(shù)據(jù)。這樣在后期想要查詢或者想要分析的時候，能夠有一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)圖。
統(tǒng)計分析的方法多種多樣，假設實驗的方法，方差分析的方法，多元回歸分析方法，隊友分析，聚類分析等等。是整個大數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)當中具有難度的一個環(huán)節(jié)，也是必須要突破的一個環(huán)節(jié)。
3、數(shù)據(jù)挖掘，結果呈現(xiàn)
數(shù)據(jù)挖掘在當下大數(shù)據(jù)當中是需要改進的，首先我們已有的數(shù)據(jù)挖掘需要改進，同時數(shù)據(jù)網(wǎng)絡挖掘需要開發(fā)，特意群組挖掘也需要開發(fā)，對大數(shù)據(jù)進行挖掘，能夠讓整個大數(shù)據(jù)技術更加全面。
以上就是大數(shù)據(jù)當中所包含的方面，除此之外需要對模型進行預測等等，最后就是結果的呈現(xiàn)，比如我們比較了解的云計算或者關系圖。
