大数据的使用通常涉及以下步骤：

数据采集

使用各种工具、API或设备从不同的数据源收集数据。

数据存储

将收集到的数据存储在适当的地方，如数据库或数据仓库中。

数据处理

对数据进行清洗、转换和整合，以便于分析。

数据分析

应用统计方法、机器学习算法等工具对数据进行分析，以提取有用的信息。

此外，大数据的使用还需要考虑以下方面：

明确数据分析目的：

确定要解决的问题或要获取的信息。

扩大数据收集方式：

包括从外部报告、社区论坛、问卷调查、用户访谈等多种渠道收集数据。

有效消除数据中的干扰数据：

选择合适的样本量，制定相同的采样规则以减少偏差。

合理客观地看待数据：

包括识别并考虑所有用户的声音，包括那些未被直接收集的用户反馈。

应用敏捷性：

采用敏捷开发模式，如Scrum/Waterfall，以及DevOps和持续集成等概念。

数据中心化：

面向更丰富的数据集，尤其是视频和音频信息。

应用服务化：

利用大数据即服务（Big-Data-as-a-Service, BaaS）模式，在云架构上提供大数据分析与管理服务。

大数据的应用需要结合具体的业务需求和场景，以确保数据的有效利用和合规性。