大数据技术细分如下：数据采集与处理：数据集成数据清洗数据转换数据分析存储：分布式文件系统分布式数据库云存储计算：分布式计算云计算可视化：数据可视化数据仪表盘商业智能工具其他：数据安全数据治理数据挖掘
大数据技术的细分
大数据技术涵盖广泛，根据功能和应用场景，可以细分为以下几类：
1. 数据采集与处理
- 数据集成：将不同来源、不同格式的数据整合到统一平台。
- 数据清洗：去除重复、错误或无效的数据，确保数据质量。
- 数据转换：将数据从一种格式转换为另一种格式，以满足不同分析需求。
- 数据分析：通过统计、机器学习和人工智能技术对数据进行分析，提取有价值的见解。
2. 存储
- 分布式文件系统：将数据分布存储在多个服务器上，提高存储容量和访问速度。
- 分布式数据库：将数据水平或垂直拆分并存储在不同的服务器上，支持大规模数据处理。
- 云存储：利用云平台提供的数据存储服务，提供灵活、可扩展的存储解决方案。
3. 计算
4. 可视化
- 数据可视化：将复杂的数据信息转化为图形化图表，便于理解和分析。
- 数据仪表盘：整合关键数据指标，实时监控和分析业务运营。
- 商业智能工具：提供交互式数据分析和可视化功能，支持决策制定。
5. 其他
- 数据安全：保护大数据免受未经授权的访问、盗窃或泄露。
- 数据治理：建立数据管理规则和流程，确保数据的质量、可用性和合规性。
- 数据挖掘：从大数据中提取有价值的模式和关联，发现隐藏的见解。
