非常正确！大数据处理的步骤包括以下几个方面：
1. 数据收集：获取各种来源的数据，包括结构化数据（如数据库、电子表格）和非结构化数据（如文本、图像、音频等）。
2. 数据存储：将收集到的数据存储在适当的数据库或数据仓库中，以便后续的处理和分析。
3. 数据清洗和预处理：对数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。同时，对数据进行预处理，如数据转换、标准化和规范化等，以便后续的分析和建模。
4. 数据分析和建模：利用各种数据分析和建模技术，对清洗和预处理后的数据进行分析和建模，以发现数据中的规律和趋势，并得出有用的信息和结论。
5. 结果呈现和应用：将分析和建模的结果以可视化的方式呈现，如图表、报表等，以便决策者理解和应用。同时，将结果应用于实际业务中，以提高业务决策的准确性和效率。

总之，大数据处理的步骤是一个循序渐进的过程，通过对数据的收集、存储、清洗和预处理、分析和建模以及结果呈现和应用，可以从海量的数据中提取有价值的信息，为企业决策提供支持。