确定数据来源和采集方式，选择适当的数据采集工具和技术，如日志收集、传感器数据等。选择合适的数据存储技术和平台，如分布式文件系统（如Hadoop HDFS）、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）等，以满足数据容量、性能和可扩展性需求。

选择适当的数据处理引擎和框架，如Hadoop、Spark等，以支持大规模数据的处理和分析。设计数据处理流程和任务调度策略，确保数据处理的高效性和准确性。建立数据湖或数据仓库，用于整合和存储结构化和非结构化数据，以便进行深入的数据分析和挖掘。

制定数据安全策略和控制措施，包括访问控制、身份认证、数据加密等，以确保数据的机密性和完整性。遵守相关的隐私法规和合规要求，采取适当的措施保护用户的个人隐私信息。

根据业务需求和分析目标，设计和组织适合分析的数据模型和结构。这可能涉及数据清洗、转换和集成，以确保数据的质量和一致性。采用适当的数据标准和元数据管理策略，以便更好地理解和使用数据。

设计适当的技术架构和基础设施，包括硬件、软件和网络资源。考虑架构的可扩展性和灵活性，以应对数据规模和业务增长。选择合适的云计算服务提供商或建立私有云环境，以满足大数据处理和存储的需求。

制定数据治理策略和流程，确保数据的质量、一致性和合规性。建立数据管理团队和角色，负责数据资产的管理、维护和更新。采用适当的数据质量管理工具和技术，监控和改进数据质量。

设计和开发数据可视化和报告工具，以便将数据结果以直观和易于理解的方式呈现给利益相关者。这可以包括仪表盘、报表、数据图表等，帮助业务用户快速获取洞察力并支持决策。

将大数据架构与业务智能和人工智能技术集成，以提供更高级的分析和预测能力。这可能涉及机器学习模型的开发和集成，自动化决策流程的实施等。