(1)收集数据。

  各种各样的数据生产方式都需要我们配有完整的数据采集方案，比如你想在应用程序上收集用户的行为信息，就需要在应用程序中设置各种数据埋藏点。

  (2)储存数据。

  尽管说存储的硬件成本降低了，但最终还是有成本的，同时数据也不能杂乱无章地堆积在存储设备上，因此相应的数据库和文件存储方案，需要精巧的设计来支持如此大量的数据访问。

  (3)数据计算。

  现在主流的方法是批量处理和流处理，针对这些方法，已经开发出了许多种计算框架，如现在广泛使用的Spark,Flink等。

  (4)数据采集和分析。

  考虑到数据量大、密度低等优点，我们希望能用一些巧妙的方法，从这些方法中找出有用的信息，甚至得出结论，因此出现了各种各样的算法和工具。

  (5)使用数据。

  由数据挖掘而来的有价值的信息，正在发挥着巨大的经济价值，内容推荐，气象预报，甚至疫情控制，都是在大数据的指导下进行的。

  (6)数据安全性。

  大数据具有很大的价值，这些数据一旦泄露，也会成为不法分子侵害我们权益的帮手。因此，如何保证数据的安全性也是一个重要问题。