梳理大数据应用技术体系

大数据应用技术体系是一个涵盖数据采集、数据处理、数据分析、数据应用等多个环节的完整系统。

大数据应用技术体系主要包括以下几个部分：

1.数据采集：这是大数据应用技术体系的源头，主要包括网络爬虫、日志收集、API接口等方式。这些方式可以获取到各种类型的数据，为后续的数据处理和分析提供基础。

2.数据处理：数据处理主要是对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、数据集成等，以便于后续的数据分析。

3.数据分析：数据分析是大数据应用技术体系的核心部分，主要包括数据挖掘、机器学习、深度学习等技术。通过这些技术，可以从海量的数据中发现有价值的信息和知识。

4.数据应用：数据应用是大数据应用技术体系的最终目标，主要包括数据可视化、数据驱动的决策支持等。通过数据应用，可以将数据分析的结果以直观的方式呈现出来，为决策提供支持。

拓展资料：

1.数据安全：在大数据应用技术体系中，数据安全是非常重要的一个方面。包括数据加密、数据脱敏、访问控制等技术，都是为了保证数据的安全。

2.数据治理：数据治理主要包括数据质量、数据生命周期管理、元数据管理等方面，是保证大数据应用技术体系正常运行的基础。

3.数据架构：数据架构是大数据应用技术体系的骨架，包括数据仓库、数据湖、数据中台等，是数据采集、处理、分析和应用的平台。

大数据应用技术体系是一个复杂的系统，包括数据采集、数据处理、数据分析、数据应用等多个环节，并涉及到数据安全、数据治理、数据架构等多个方面。只有充分理解和掌握这个体系，才能更好地应用大数据技术，发挥大数据的价值。