大数据依托的新技术有哪些特点

大数据技术依托的新技术具有以下特点：

1. 数据量大：大数据技术能够处理和分析海量的数据，这些数据可能来自各种来源，如社交媒体、传感器、物联网设备等。大数据技术需要具备高吞吐量和低延迟的处理能力，以便实时或近实时地处理和分析这些数据。

2. 数据多样性：大数据技术需要能够处理和分析不同类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这要求大数据技术具备强大的数据处理和分析能力，以便从不同来源和格式的数据中提取有价值的信息。

3. 数据实时性：大数据技术需要具备实时或近实时的数据处理和分析能力，以便及时响应和解决业务问题。这要求大数据技术具备高效的数据处理和分析算法，以及快速的计算和存储能力。

4. 数据安全：大数据技术需要确保数据的隐私和安全，防止数据泄露和滥用。这要求大数据技术具备数据加密、访问控制、审计和监控等功能，以确保数据的机密性和完整性。

5. 数据可视化：大数据技术需要具备强大的数据可视化能力，以便用户直观地理解和分析数据。这要求大数据技术具备丰富的数据可视化工具和算法，以及灵活的可视化界面和交互方式。

6. 数据挖掘与机器学习：大数据技术需要具备强大的数据挖掘和机器学习能力，以便从大量数据中发现模式和规律。这要求大数据技术具备高效的数据挖掘算法和机器学习模型，以及强大的计算和存储能力。

7. 分布式计算：大数据技术需要具备分布式计算能力，以便在多台计算机上并行处理和分析数据。这要求大数据技术具备分布式文件系统、分布式数据库和分布式计算框架等关键技术。

8. 云计算：大数据技术需要能够利用云计算资源进行数据处理和分析。这要求大数据技术具备云存储、云计算和云网络等关键技术，以便在云端进行数据的存储、计算和传输。

9. 人工智能：大数据技术需要结合人工智能技术，以便实现更智能的数据分析和决策。这要求大数据技术具备自然语言处理、图像识别、语音识别等人工智能相关技术，以便从非结构化数据中提取有价值的信息。

10. 边缘计算：大数据技术需要将数据处理和分析过程尽可能靠近数据源，以减少数据传输和处理的时间延迟。这要求大数据技术具备边缘计算能力，以便在靠近数据源的地方进行数据的采集、处理和分析。

总之，大数据技术依托的新技术具有数据量大、数据多样性、数据实时性、数据安全、数据可视化、数据挖掘与机器学习、分布式计算、云计算、人工智能和边缘计算等特点，这些特点使得大数据技术能够更好地处理和分析海量、多样化、实时、安全、可视化、智能和就近的数据，从而为各行各业提供更高效、更准确、更智能的解决方案。