数据世界不仅是一个单一而巨大的计算机网络，而且是由生态系统、终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务提供商、数据服务提供商、联系服务、数据服务零售商等一系列参与者共同构建的生态系统。

　　第一步：数据采集，建立数据仓库，数据采集是通过前端埋藏数据、接口日志呼叫流数据、数据库捕获、客户上传数据、保存各维信息基础数据，在大数据采集过程中，其主要特点和挑战是并发数量高；

　　第二步：当数据到达时，肯定会有一些不好的数据。我们需要简单地处理收集到的数据，比如IP将其转换为地址，过滤掉脏数据等。导入和预处理过程的特点和挑战主要是导入数据量大，每秒导入通常达到100兆甚至100兆；

　　第三步：数据分析，大数据分析技术主要包括现有数据分布式统计分析技术和未知数据分布式挖掘、深度学习技术、统计分析的主要特点和挑战是系统资源，特别是I/O会有很大的占用；

　　第四步：数据处理完成后，要可视化，做到MVP，这是一个快速的效果。数据可视化可以大大提高数据分析结果的直观性，方便用户理解和使用。因此，数据可视化是影响大数据可用性和易于理解质量的关键因素。

　　数据应用是指将分析处理后挖掘的大数据结果应用于管理决策和战略规划的过程。它是对大数据分析结果的检验和验证，直接反映了大数据分析结果的价值和可用性。