大致可分為數據標準與規范、數據安全、數據采集、數據存儲與管理、數據分析與挖掘、數據運維及數據應用幾個環節，覆蓋了數據從產生到應用的整個生命周期。

（一）數據標準與規范

大數據標準體系是開展大數據應用的前提條件，沒有統一的標準體系，數據共享、分析、挖掘、決策支持將無從談起。大數據標準包括體系結構標準、數據格式與表示標準、組織管理標準、安全標準和評測標準。在標準化建設方面，參與單位主要包括中國電子技術標準化研究院、各個數據庫公司、數據擁有部門以及各個行業的標準化組織。

（二）數據安全

隨著海量數據的不斷增加，對數據存儲和訪問的安全性要求越來越高，從而對數據的訪問控制技術、加密保護技術以及多副本與容災機制等提出了更高的要求。

另外，由于大數據服務器處理主要采用分布式計算方法，這必然面臨著數據傳輸、信息交互等環節，如何在這些環節中保護數據價值不泄露、信息不丟失，保護所有站點的安全是大數據發展面對的重大挑戰。

在大數據時代，傳統的隱私數據內涵與外延有了巨大突破和延伸，數據的多元化與彼此的關聯性進一步發展，使得對單一數據的隱私保護方法變得極其脆弱，需要針對多元數據融合的安全提出。

在數據安全環節上主要參與單位包括中國電子科技集團公司第30研究所以及奇虎 360、瑞星等殺毒軟件公司。

（三）數據采集

政府部門、以 BAT 為代表的互聯網企業、運營商是當前大數據的主要擁有者。除此之外，利用網絡爬蟲或網站公開 API 等途徑對網絡數據進行采集也是大數據的主要來源。

現實世界中的數據大多不完整或不一致，無法直接進行數據挖掘或挖掘結果不理想，需要對采集的數據進行填補、平滑、合并、規格化、檢查一致性等數據預處理操作，并且往往需要大量的人工參與，因此數據采集和清洗成為大數據產業鏈的一個重要環節。