第一、數據收集
對于Web數據，使用的網絡爬蟲的方式收集，這需要時間，爬蟲軟件的設置，以保證收集到的數據及時性的質量。
第二，數據前處理大的數據收集過程通常具有一個或多個數據源，所述數據源包括均相或非均相數據庫，文件系統，服務接口，數據易受噪聲，丟失的數據值，國內服務器租用服務器托管，數據沖突的影響，因此首先所有需要收集大量數據進行預處理，以確保結果和價值產生大的數據分析和預測精度。
大數據的預處理環節主要問題包括企業數據清理、數據技術集成、數據歸約與數據轉換等內容，可以得到大大提高大數據的總體設計質量，云服務器租用，是大數據分析過程管理質量的體現。數據清洗技術包括對數據的不一致檢測，噪聲數據的識別，數據過濾和修正，有利于提高大數據的一致性、準確性、真實性和可用性；
數據集成整合吸多數據源形式的集中，統一的數據庫，數據立方體等，這一過程將有助于提高完整性，一致性，安全性和大數據的可用性的質量；
數據歸約是在不損害進行分析研究結果準確性的前提下可以降低企業數據集規模，使之簡化，包括維歸約、數據歸約、數據通過抽樣等技術，這一發展過程管理有利于提高大數據的價值密度，即提高大數據信息存儲的價值性。
數據轉換過程包括轉換規則為基礎或元數據，基于模型的學習和轉化技術可以通過一個統一的數據轉換來實現，這個過程有利于提高大數據的一致性和可用性。
第三、數據可視化與應用環節
數據可視化方面可以大大提高用戶理解和使用大型可視化數據分析結果，這是大數據的可用性和易用性的影響質量的理解的一個關鍵因素的數據可視化——數據信息可視化是指將大數據分析與預測分析結果以計算機圖形或圖像的直觀方式可以顯示給用戶的過程，并可與用戶管理進行一個交互式處理。
在大數據收集、處理等一系列操作前通過對應用情境的充分調研、對管理決策需求信息的深入分析為存儲、分析指明了方向并且保證了大數據的可用性。
