大数据关键技术指标是衡量和评估大数据处理能力的关键参数，主要包括以下几类：
1. 数据存储指标：包括数据存储容量、数据存储速度、数据存储成本等。这些指标反映了数据存储系统的性能和成本效益。
2. 数据处理指标：包括数据处理速度、数据处理效率、数据处理准确性等。这些指标反映了数据处理系统的性能和效果。
3. 数据分析指标：包括数据分析速度、数据分析准确性、数据分析深度等。这些指标反映了数据分析系统的性能和效果。
4. 数据安全指标：包括数据安全性、数据保密性、数据完整性等。这些指标反映了数据安全系统的性能和效果。
5. 数据管理指标：包括数据管理能力、数据管理能力效率、数据管理能力成本等。这些指标反映了数据管理能力的性能和效果。
6. 数据可视化指标：包括数据可视化效果、数据可视化复杂度、数据可视化成本等。这些指标反映了数据可视化系统的性能和效果。
7. 数据挖掘指标：包括数据挖掘效果、数据挖掘复杂度、数据挖掘成本等。这些指标反映了数据挖掘系统的性能和效果。
8. 数据预测指标：包括数据预测准确性、数据预测复杂性、数据预测成本等。这些指标反映了数据预测系统的性能和效果。
9. 数据交互指标：包括数据交互速度、数据交互准确性、数据交互深度等。这些指标反映了数据交互系统的性能和效果。
10. 数据质量指标：包括数据质量标准、数据质量监控、数据质量改进等。这些指标反映了数据质量系统的性能和效果。
以上这些指标都是衡量大数据关键技术的重要参数，通过对这些指标的分析和优化，可以有效提高大数据处理和分析的效率和效果。
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