1、数据收集，数据存取


　　在收集大数据的过程当中，主要有四个来源。数据可视化可以通过管理信息系统来收集想要的大数据，可以通过科学实验的方式来收集大数据。同时也可以通过物理信息系统，数据可视化通过web信息系统对数据进行收集。
　　当我们将需要的信息采集完成之后，就需要对数据进行存取，存取的技术路线有一定区别，主要的存取方式有三类。首先要面对的是规模比较大的结构化数据，其次是半结构化数据或者非结构化数据，最后需要面对的是两种结构化所混合在一起的大数据。
　　2、数据处理，统计分析
　　对于不同模式，不同结构的数据，我们需要进行进一步的处理，需要进行集成处理或者整合处理。当我们将不同的数据收集，整理并且转换之后，就可以获取一个新的数据。这样在后期想要查询或者想要分析的时候，能够有一个统一的数据图。
　　统计分析的方法多种多样，假设实验的方法，方差分析的方法，多元回归分析方法，队友分析，聚类分析等等。是整个大数据环节当中具有难度的一个环节，也是必须要突破的一个环节。
　　3、数据挖掘，结果呈现
　　数据挖掘在当下大数据当中是需要改进的，首先我们已有的数据挖掘需要改进，同时数据网络挖掘需要开发，特意群组挖掘也需要开发，对大数据进行挖掘，能够让整个大数据技术更加全面。
　　以上就是大数据当中所包含的方面，除此之外需要对模型进行预测等等，最后就是结果的呈现，比如我们比较了解的云计算或者关系图。