大数据处理的关键流程通常包括以下几个核心环节：数据采集、数据存储、数据处理和数据分析。在这些环节中，排除非核心环节是提高大数据处理效率、降低成本和保证数据质量的重要手段。
1. 数据采集：数据采集是大数据处理的第一步，也是最基础的环节。在这个阶段，需要确保数据的完整性和准确性，避免因为数据质量问题而导致后续处理过程中出现错误。因此，在数据采集环节，要关注以下几个方面：
（1）选择合适的数据采集工具和技术，如ETL（提取、转换、加载）工具、数据挖掘技术等，以提高数据采集的效率和准确性。
（2）制定合理的数据采集策略，如时间、地点、对象等方面的选择，以确保数据采集的全面性和代表性。
（3）加强数据采集人员的培训和管理，提高他们的业务水平和技能水平，以保证数据采集的质量。
2. 数据存储：数据存储是大数据处理的核心环节之一，关系到数据的安全性、可访问性和可靠性。在这个阶段，要关注以下几个方面：
（1）选择合适的数据存储技术，如分布式数据库、NoSQL数据库等，以满足大数据存储的需求。
（2）优化数据存储架构，如使用缓存技术、读写分离技术等，以提高数据存储的性能和稳定性。
（3）加强数据存储的安全性管理，如设置访问权限、加密传输等，以防止数据泄露和篡改。
3. 数据处理：数据处理是将采集到的数据进行清洗、转换和整合的过程，是实现数据分析和应用的基础。在这个阶段，要关注以下几个方面：
（1）采用合适的数据处理技术，如数据清洗、数据转换、数据整合等，以提高数据处理的准确性和效率。
（2）加强数据处理的监控和审计，如设置数据质量指标、记录数据处理日志等，以保证数据处理的透明性和可追溯性。
（3）优化数据处理流程，如引入自动化工具、采用智能算法等，以提高数据处理的速度和效果。
4. 数据分析：数据分析是将处理后的数据进行挖掘、分析和解读的过程，是实现数据价值转化的关键。在这个阶段，要关注以下几个方面：
（1）采用合适的数据分析方法，如统计分析、机器学习、深度学习等，以提高数据分析的准确性和深度。
（2）加强数据分析的结果验证和反馈，如设置分析模型参数、对比分析结果等，以保证数据分析的有效性和可靠性。
（3）优化数据分析的流程和工具，如引入可视化工具、采用云平台等，以提高数据分析的效率和体验。
总之，排除非核心环节是提高大数据处理效率、降低成本和保证数据质量的重要手段。通过关注数据采集、数据存储、数据处理和数据分析这四个核心环节，可以有效地提高大数据处理的效果和价值。
