大数据应用的关键路径涉及多个阶段，包括数据收集、数据处理、数据分析和数据应用。以下是这些关键步骤的详细描述：
1. 数据收集：这是大数据应用的第一步，涉及到从各种来源（如传感器、社交媒体、移动设备等）收集数据的过程。数据收集需要确保数据的质量和完整性，以便后续的分析和应用。
2. 数据存储和管理：收集到的数据需要被存储在适当的系统中，以便进行后续的处理和分析。这通常涉及到分布式文件系统、数据库和其他存储技术。同时，还需要对数据进行管理，包括数据的清洗、去重、分类等操作，以确保数据的可用性和一致性。
3. 数据处理：数据处理是大数据应用的核心环节，涉及到对原始数据的处理和转换。这包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。通过这些步骤，可以消除数据中的噪声和异常值，提取有用的信息，为后续的分析和决策提供支持。
4. 数据分析：数据分析是大数据应用的关键步骤，涉及到对处理后的数据进行深入挖掘和分析。这包括统计分析、机器学习、数据挖掘等方法。通过数据分析，可以从大量数据中提取出有价值的信息，为业务决策提供依据。
5. 数据可视化：数据可视化是将数据分析结果以图形化的方式展示出来，帮助用户更直观地理解数据的含义。数据可视化可以帮助用户发现数据中的模式和趋势，为决策提供有力支持。
6. 数据应用：最后一步是将数据分析的结果应用于实际的业务场景中，以提高业务效率和效果。这可能涉及到优化业务流程、改进产品设计、提高服务质量等方面。通过数据应用，可以实现数据的价值最大化，为企业创造更大的价值。
总之，大数据应用的关键路径包括数据收集、数据处理、数据分析、数据可视化和数据应用等环节。每个环节都需要精心组织和实施，以确保大数据应用的成功。
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