数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据运维及数据应用几个环节，覆盖了数据从产生到应用的整个生命周期。
- 数据标准与规范
大数据标准体系是开展大数据应用的前提条件，没有统一的标准体系，数据共享、分析、挖掘、决策支持将无从谈起。大数据标准包括体系结构标准、数据格式与表示标准、组织管理标准、安全标准和评测标准。在标准化建设方面，参与单位主要包括各个行业的标准化组织。
- 数据安全
随着海量数据的不断增加，对数据存储和访问的安全性要求越来越高，从而对数据的访问控制技术、加密保护技术以及多副本与容灾机制等提出了更高的要求。另外，由于大数据处理主要采用分布式计算方法，这必然面临着数据传输、信息交互等环节，如何在这些环节中保护数据价值不泄露、信息不丢失，保护所有站点的安全是大数据发展面临的重大挑战。在大数据时代，传统的隐私数据内涵与外延有了巨大突破和延伸，数据的多元化与彼此的关联性进一步发展，使得对单一数据的隐私保护变得极其脆弱，需要针对多元数据融合的安全提出新的要求。
- 数据采集
政府部门、以BAT为代表的互联网企业、运营商是当前大数据的主要拥有者。除此之外，利用网络爬虫或网站公开API等途径对网络数据进行采集也是大数据的主要来源。现实世界中的数据大多不完整或不一致，无法直接进行数据挖掘或挖掘结果不理想，需要对采集的数据进行填补、平滑、合并、规格化、检查一致性等数据预处理操作，并且往往需要大量的人工参与，因此数据采集和清洗成为大数据产业链的一个重要环节。
4.数据存储与管理
大数据存储与管理主要基于Hadoop和MPP。各家企业针对大数据应用开展各具特色的数据库架构和数据组织管理研究，形成针对具体领域的产品。
人工智能与大数据技术导论
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