大数据技术分为整体技术和关键技术两个方面

大数据需要特殊的技术，主要包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘网络、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。大数据技术分为整体技术和关键技术。

1.整体技术

整体技术主要包括数据收集、数据访问、基础设施、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测和结果呈现等。

2.关键技术

大数据处理的关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、大数据分析与挖掘、大数据显示与应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

(1)大数据采集技术:数据采集是通过RFID射频技术、传感器BU4584B、移动互联网射频技术和移动互联网获得的。大数据采集一般分为大数据智能感知层和基本支持层：大数据智能感知层：主要包括数据传感系统、网络通信系统、传感适应系统、智能识别系统和软硬件资源采集系统。实现海量数据的智能识别、定位、跟踪、访问、传输、信号转换、监控、初步处理和管理。我们必须专注于智能识别、感知、适应、传输、访问和其他技术。

基本支持层：提供虚拟服务器、结构化、半结构化、非结构化数据数据库、物联网资源等基本支持环境。重点关注分布式虚拟存储技术、大数据收集、存储、组织、分析和决策操作、大数据网络传输和压缩技术、大数据隐私保护技术等。

(2)大数据预处理技术：大数据预处理主要完成已接收数据的提取和清理。

提取：由于获取的数据可能具有多种结构和类型，这些复杂的数据可以转换成单一的或易于处理的结构，从而达到快速分析和处理的目的。

清洁:并不是所有的数据都对大数据都有价值。有些数据不是我们关心的，有些数据是完全错误的干扰项。因此，有必要过滤数据“去噪”从而提取有效数据。

（3）大数据存储和管理技术：大数据存储和管理应使用存储器存储收集的数据，建立相应的数据库，并进行管理和呼叫。为了解决大数据存储、处理、可靠性和有效传输等关键问题。

（4）大数据分析与挖掘技术：数据分析与挖掘技术是大数据的核心技术。它主要基于对现有数据的各种预测、分析和计算，以发挥预测效果，满足一些先进数据分析的需要。数据挖掘是从大量、不完整、噪声、模糊和随机的实际数据中提取隐藏信息和知识的过程。

（5）数据显示和应用：大数据技术可以挖掘大量数据中隐藏的信息，从而提高各个领域的运营效率。在中国，大数据主要应用于三个领域：商业智能、政策决策和公共服务。

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