大数据处理通常涉及以下步骤：
收集大数据
利用各种工具，如网站、运营商、社会网络、新闻报刊等，收集原始数据。
清洗大数据
检查数据中的异常值、无效值、缺失值等，并进行纠正，确保数据准确性。
存储大数据
使用数据仓库、关系数据库、内存数据库等工具来存储数据。
数据处理与分析
应用数据挖掘技术，如机器学习、深度学习等，对数据进行分析和发现价值。
数据可视化
利用可视化工具，如Tableau、Power BI、QlikView等，将数据以图形方式展现，便于理解。
发布大数据
将处理后的数据发布出去，帮助用户理解数据价值，可能包括数据分析和报表。
构建大数据平台时，需要考虑以下方面：
技术选型：选择合适的技术栈，包括数据库系统、数据处理框架和数据可视化工具。
数据获取与存储：确定数据存储策略，选择合适的存储方案。
数据处理与分析：选择适合大规模数据处理的技术框架。
数据可视化：选择合适的数据可视化工具，以便将分析结果展示给用户。
安全与合规：确保数据处理流程的安全性，并遵守相关法规。
大数据分析的基本方面包括可视化分析，适用于大数据的技术还包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统等。