大数据是指在海量、高维、异构的数据集上进行分析、挖掘、处理和利用的一种科学技术。对于传统的数据处理方法，由于其在处理极大规模的数据时存在着瓶颈，无法满足当前的分析需求，因此，大数据技术的引入成为了必然趋势。
在大数据处理中，主要包括以下几个关键步骤：数据采集、数据存储、数据处理和分析、数据应用等。
第一步：数据采集 数据采集是大数据处理的第一步，也是最基本、最关键的一步。数据采集是指从多个来源获取数据并将其收集到一个中心位置以备分析使用。数据来源主要包括结构化数据（如企业数据库、数据仓库等）、半结构化数据（如日志文件、XML文档等）和非结构化数据（如图像、音频、视频等）。在采集数据时，还需要考虑数据的质量和安全性。
第二步：数据存储 数据存储是指把采集到的数据存储到一个可靠、高效、安全的存储系统中，以便随时访问和使用。在进行大数据存储时，通常采用分布式存储的方式，将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可用性和性能。目前，常用的大数据存储技术有Hadoop HDFS、Ceph、Cassandra等。
第三步：数据处理与分析 数据处理和分析是大数据技术的核心。这一步骤主要包括数据清洗、数据转换、数据聚合、数据挖掘、模型训练等多个环节。在数据处理与分析过程中，需要使用各种算法和技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等，以发现隐藏在数据中的模式和规律，并为决策提供支持。
第四步：数据应用 数据应用是指使用数据来做出决策或支持业务流程。数据应用包括BI（商业智能）、数据仓库、数据可视化、预测分析等。通过数据应用，数据分析结果可以被业务决策者和相关人员即时获取和利用。
总结起来，大数据处理是一个系统工程，需要涉及到多个关键技术和环节。其中，数据采集、存储、处理和分析是大数据处理的核心环节，而数据应用则是将分析结果转化为业务效益的关键环节。
值得注意的是，大数据的处理是一个复杂的过程，需要专业的团队和先进的技术支持。同时，随着数据量的迅速增加，大数据处理也面临诸多挑战，例如数据质量问题、隐私保护问题、数据安全性问题等。因此，在进行大数据处理时，需要注意数据的质量和安全性，以确保数据的真实可靠，并避免数据泄露的风险。