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1.數據存儲

處理數據存儲的大數據技術能夠獲取、存儲和管理大數據。它由允許用戶存儲數據以便于訪問的基礎設施組成。大多數數據存儲平臺與其他程序兼容。兩個常用的工具是 Apache Hadoop 和 MongoDB。

Apache Hadoop：Apache 是應用最廣泛的大數據工具。它是一個開源軟件平臺，在硬件集群上的分布式計算環境中存儲和處理大數據。這種分布式允許更快的數據處理。該框架旨在減少錯誤或故障、具有可擴展性并處理所有數據格式。

MongoDB：MongoDB 是一個 NoSQL 數據庫，可用于存儲大量數據。使用鍵值對(數據的基本單位)，MongoDB 將文檔分類到集合中。它用 C、C++ 和 JavaScript 編寫，并且是最流行的大數據數據庫之一，因為它可以輕松管理和存儲非結構化數據。

2.數據挖掘

數據挖掘從原始數據中提取有用的模式和趨勢。Rapidminer 和 Presto 等大數據技術可以將非結構化和結構化數據轉化為可用信息。

Rapidminer：Rapidminer 是一種可用于構建預測模型的數據挖掘工具。它將處理和準備數據以及構建機器學習和深度學習模型這兩個角色作為優勢。端到端模型允許這兩個功能在整個組織中產生影響。

Presto：Presto 是一個開源查詢引擎，最初由 Facebook 開發，用于對其大型數據集運行分析查詢。現在，它被廣泛使用。Presto 上的一個查詢可以組合來自組織內多個來源的數據，并在幾分鐘內對其進行分析。

3.數據分析

在大數據分析中，技術用于清理數據并將其轉換為可用于推動業務決策的信息。這一步(在數據挖掘之后)是用戶使用 Apache Spark 和 Splunk 等工具執行算法、模型和預測分析的地方。

Apache Spark：Spark 是一種流行的大數據分析工具，因為它在運行應用程序時快速高效。它比 Hadoop 更快，因為它使用隨機存取存儲器(RAM)，而不是通過 MapReduce 分批存儲和處理。Spark 支持各種數據分析任務和查詢。

Splunk：Splunk 是另一種流行的大數據分析工具，用于從大型數據集中獲取洞察。它能夠生成圖形、圖表、報告和儀表板。Splunk 還使用戶能夠將人工智能(AI)納入數據結果中。

4.數據可視化

最后，大數據技術可用于從數據中創建令人驚嘆的可視化效果。在面向數據的角色中，數據可視化是一項有益于向利益相關者展示業務盈利能力和運營建議的技能 —— 用簡單的圖表講述一個有影響力的故事。

Tableau：Tableau 是數據可視化中非常流行的工具，因為它的拖放界面使其易于創建餅圖、條形圖、箱線圖、甘特圖等。它是一個安全的平臺，允許用戶實時共享可視化效果和儀表板。

Looker：Looker 是一種商業智能(BI)工具，用于理解大數據分析，然后與其他團隊分享這些見解。可以使用查詢配置圖表、圖形和儀表板，例如通過社交媒體分析監控每周品牌參與度。