大数据的发展可以大致分为四个阶段：
1. 数据收集阶段：这个阶段主要是通过各种手段，如网络爬虫、API接口等，从互联网上获取大量的原始数据。这些数据可能包括文本、图片、视频等各种格式，但都是未经处理的原始数据。
2. 数据存储阶段：这个阶段主要是将收集到的原始数据进行清洗、整理和分类，然后存储在数据库中。这个阶段的主要任务是确保数据的完整性和可用性，为后续的分析和应用提供基础。
3. 数据分析阶段：这个阶段主要是通过对存储在数据库中的数据进行挖掘和分析，提取出有价值的信息。这个阶段的主要任务是发现数据中的规律和趋势，为决策提供支持。
4. 数据应用阶段：这个阶段主要是将分析得到的信息应用于实际业务中，提高业务效率和效果。这个阶段的主要任务是将数据分析的结果转化为实际的业务成果，实现数据的价值。
这四个阶段并不是线性的，而是相互关联、相互影响的。例如，数据收集阶段的数据质量直接影响到数据分析阶段的效果；而数据分析阶段的结果又会影响到数据应用阶段的策略制定。因此，大数据的发展是一个动态的过程，需要不断地优化和改进各个环节，才能更好地发挥大数据的价值。
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