大數據技術細分如下：數據采集與處理：數據集成數據清洗數據轉換數據分析存儲：分布式文件系統分布式數據庫云存儲計算：分布式計算云計算可視化：數據可視化數據儀表盤商業智能工具其他：數據安全數據治理數據挖掘

大數據技術的細分

大數據技術涵蓋廣泛，根據功能和應用場景，可以細分為以下幾類：

1. 數據采集與處理

• 數據集成：將不同來源、不同格式的數據整合到統一平臺。
• 數據清洗：去除重復、錯誤或無效的數據，確保數據質量。
• 數據轉換：將數據從一種格式轉換為另一種格式，以滿足不同分析需求。
• 數據分析：通過統計、機器學習和人工智能技術對數據進行分析，提取有價值的見解。

2. 存儲

• 分布式文件系統：將數據分布存儲在多個服務器上，提高存儲容量和訪問速度。
• 分布式數據庫：將數據水平或垂直拆分并存儲在不同的服務器上，支持大規模數據處理。
• 云存儲：利用云平臺提供的數據存儲服務，提供靈活、可擴展的存儲解決方案。

3. 計算

• 分布式計算：在分布式系統中并行執行計算任務，提高計算效率。
• 云計算：利用云平臺提供的計算資源，彈性擴展計算能力，滿足不斷增長的數據處理需求。

4. 可視化

• 數據可視化：將復雜的數據信息轉化為圖形化圖表，便于理解和分析。
• 數據儀表盤：整合關鍵數據指標，實時監控和分析業務運營。
• 商業智能工具：提供交互式數據分析和可視化功能，支持決策制定。

5. 其他

• 數據安全：保護大數據免受未經授權的訪問、盜竊或泄露。
• 數據治理：建立數據管理規則和流程，確保數據的質量、可用性和合規性。
• 數據挖掘：從大數據中提取有價值的模式和關聯，發現隱藏的見解。