数据采集与存储：确保数据的准确性和完整性。设计合适的数据采集方式，包括从各种数据源（如数据库、日志、传感器）获取数据，并将数据存储到合适的数据存储系统中，如关系型数据库、NoSQL 数据库、数据仓库、数据湖等。
数据清洗和转换：对采集到的原始数据进行清洗和转换，以去除噪声、处理缺失值和异常值，并将数据格式转换为统一标准。这样可以保证后续的分析和挖掘工作能够基于高质量的数据进行。
数据集成和建模：将来自不同数据源的数据进行集成，建立全局一致的数据模型。这包括数据整合、关联、聚合等操作，以便进行更深入的数据分析和挖掘。
数据分析和挖掘：基于建立的数据模型和业务需求，使用合适的分析和挖掘技术，如统计分析、机器学习、数据挖掘算法等，从数据中发现有价值的信息和模式。这可以帮助企业做出更准确的决策和预测。
可视化与报告：将分析结果可视化展示，以便业务用户能够直观地理解和使用分析结果。常用的方式包括数据仪表盘、报告和可视化图表等。
监控与优化：对数据与分析系统进行持续监控和优化，确保数据质量、性能和安全性。及时发现和解决问题，提升系统的稳定性和性能。
