大数据技术的基本功能包括

大数据技术的基本功能主要包括以下几个方面：

1. 数据采集：通过各种手段（如网络爬虫、API接口、文件传输等）从互联网上收集大量数据。这些数据可以是结构化的（如数据库中的数据），也可以是非结构化的（如文本、图片、视频等）。

2. 数据存储：将采集到的数据存储在合适的数据存储系统中，以便于后续的数据处理和分析。常见的数据存储系统有关系型数据库（如MySQL、Oracle等）、非关系型数据库（如MongoDB、Redis等）以及分布式文件系统（如HDFS、Ceph等）。

3. 数据处理：对存储在数据存储系统中的数据进行清洗、转换、整合等操作，使其满足后续分析的需求。数据处理过程中可能涉及的数据操作包括数据筛选、数据聚合、数据转换等。

4. 数据分析：通过对处理后的数据进行分析，挖掘出其中的模式、趋势、关联等信息，为决策提供支持。数据分析过程中可能涉及的数据操作包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。

5. 数据可视化：将分析结果以图表、报表等形式展示出来，使决策者能够直观地了解数据背后的情况。数据可视化过程中可能涉及的数据操作包括数据映射、数据渲染、数据交互等。

6. 数据安全与隐私保护：确保数据在采集、存储、处理、分析、可视化等各个环节中的安全与隐私保护，防止数据泄露、篡改、滥用等风险。数据安全与隐私保护过程中可能涉及的数据操作包括加密、脱敏、访问控制等。

7. 数据治理：对数据生命周期进行管理，确保数据的合规性、可用性、一致性和可追溯性。数据治理过程中可能涉及的数据操作包括数据标准化、数据质量管理、数据版本控制等。

8. 数据服务：将处理后的数据以API、Web服务等方式提供给其他系统或应用使用，实现数据的共享与复用。数据服务过程中可能涉及的数据操作包括数据封装、数据解封装、数据调用等。

9. 数据挖掘与推荐：通过对大量数据进行分析，发现其中的规律和模式，为业务决策提供依据。数据挖掘与推荐过程中可能涉及的数据操作包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。

10. 数据迁移与整合：将不同来源、不同格式的数据进行迁移和整合，使其能够在同一个平台上进行统一处理和分析。数据迁移与整合过程中可能涉及的数据操作包括数据转换、数据映射、数据同步等。

总之，大数据技术的基本功能涵盖了数据采集、存储、处理、分析、可视化、安全与隐私保护、数据治理、数据服务、数据挖掘与推荐、数据迁移与整合等多个方面，旨在帮助用户从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。