收集：
各种开源的分布式日志收集系统：
Scribe， Flume等等


存储
可以同时包含各种不同的存储类型，可根据不同的需求增减相应的存储类型：
底层存储：能够存储大量的数据，最好具有可扩展性 HDFS S3等等
关系存储：MySQL，Postgresql等等
键值存储：HBase，Redis等等

计算
计算能力也应该同时包含集中不同的类型，可根据不同的需求增减相应的存储类型：
批量处理型计算：MapReduce，脚本批量转换作业等等
实时统计型计算：Storm，各种监控系统
实时存取型计算：各种KV数据库都可以达到这个目的；关系型数据库也具有这样的能力

逻辑转换
这就是所谓的ETL，开源的ETL工具，比如Kettle。


数据访问
开发的报表系统，各种OLAP产品（比如Oracle BIEE），SQL访问接口（比如Hive等等）

价值提取层
价值就是比较抽象的东西了，仁者见仁，不必迷恋复杂的算法，要对所探究的对象本身有深入的理解；
更好地解读数据，利用逻辑转换层（ETL）或编写程序来达成本层的两个目的：
１.　建立研究对象（比如每个用户）的标签库（如果必要，可以采用聚类／分类算法），以固定的格式存储于关系存储或键值存储中
２.　根据数据发掘出类之间的关系，找出关联比较明显并且有价值的关系，记录到WIKI或者专门的知识库中

这层可以自己编写程序，结合使用开源工具（Mahout/scikit-learn/Weka）来实现


数据应用层
主要是建立价值层与产品的直接联系，让发掘出来的规律直接应用在提升产品品质或其它方面，这一层的任务主要在于建立从分类库、知识库到产品的管道

以上各层最终应该形成一个闭环，不断优化成长