数据采集：从各种数据源获取原始数据的过程，数据源可以是传感器（如温度传感器、湿度传感器等）、数据库、日志文件、用户输入设备（如键盘、鼠标）等。例如，在工业生产中，通过分布在各个生产环节的传感器实时采集设备运行状态、生产参数等数据；在互联网应用中，收集用户的注册信息、操作行为数据等。

数据传输：将采集到的数据通过网络从一个节点传输到另一个节点。为了确保数据准确、高效地传输，需要使用各种网络协议。例如，TCP 协议提供可靠的面向连接的数据传输服务，适合对数据准确性要求高的应用，如文件传输、电子邮件；而 UDP 协议则提供无连接的、快速的数据传输服务，适用于对实时性要求高但对数据准确性要求相对较低的应用，如视频流、音频流传输。

数据存储：将传输过来的数据保存到存储设备中，以便后续使用。常见的存储设备包括硬盘、固态硬盘、光盘、磁带等。在大规模数据存储场景中，还会使用分布式存储系统，如 Hadoop 分布式文件系统（HDFS），它将数据分散存储在多个节点上，提供高可靠性和可扩展性的数据存储服务。

数据预处理：对原始数据进行清洗、转换、集成等操作，以提高数据的质量和可用性。数据清洗是去除数据中的噪声、重复数据和错误数据；数据转换是将数据转换为适合分析的格式，如将字符串类型的日期数据转换为日期格式；数据集成是将来自多个数据源的数据合并到一起。例如，在进行数据分析之前，需要对从不同数据库中获取的数据进行预处理，使其格式统一、数据完整。