处理大数据是一个复杂的过程，需要综合运用多种技术和方法。以下是一些关键的步骤和技术，以及它们的作用。
数据清洗是在数据分析前必需的一步，这个步骤可以帮助我们理解数据，确定其有效性和可靠性，并消除噪声、错误和重复等问题。常用的数据清洗技术包括缺失值填充、重复值删除、异常值检测和校正、标准化和格式化等。
数据整合指不同来源和格式的数据进行结合，统一存储以便于后续的分析和挖掘。这个过程中需要考虑到数据的匹配、导入和转换等问题，利用ETL工具可以非常快速地完成数据整合的过程。
存储是一个重要的环节，对于大数据存储，需要考虑到存储方式、存储空间、数据量和数据类型等方面。一般来说，大数据的存储可以采用分布式文件系统如Hadoop, S3等。
数据挖掘是指从数据中寻找隐含的知识，通过建模、聚类、分类、预测等手段来发现信息并做出决策。数据挖掘可以帮助企业更好的了解市场、产品和用户需求等信息，从而制定更好的商业策略或优化产品设计。
机器学习是人工智能的一个分支，利用统计学习理论，让计算机能够自动地从数据中发现规律和模式。机器学习可以应用于分类、回归、聚类、推荐等领域。
可视化是将数据呈现给用户的过程，通过图形化的形式来展示数据结构和内在关系。可视化不仅使得数据变得更加直观、易懂，还可以帮助用户更好地理解数据间的联系和模式。
以上是大数据处理中的一些关键步骤和技术。同时，为了更好地应对大数据处理，还需要一些基础设施技术的支持，如高性能计算(HPC)、分布式存储和计算、云计算等。
总之，处理大数据需要运用先进的技术手段，同时也需要深入挖掘数据本身，把数据转化为有用的信息来指导业务决策和提升工作效率。