大数据技术是一个广泛的概念，它包括了许多不同的技术和方法，用于处理、分析和存储大量的数据。这些技术可以大致分为两大类：数据采集和存储技术以及数据分析和挖掘技术。
数据采集和存储技术主要关注如何从各种来源（如传感器、网络、数据库等）收集数据，并将其存储在适当的格式中。这些技术包括数据采集系统、数据仓库、数据湖、分布式文件系统等。数据采集和存储技术的主要目标是确保数据的可用性和可访问性，以便后续的数据分析和挖掘工作能够顺利进行。
数据分析和挖掘技术则是大数据的核心部分，它们关注如何从大量数据中提取有价值的信息和模式。这些技术包括数据清洗、数据转换、数据集成、数据建模、数据可视化、机器学习、深度学习等。数据分析和挖掘技术的主要目标是发现数据中的规律和趋势，以便为决策提供支持。
除了上述两大类技术外，还有一些与大数据相关的其他技术，如数据安全、数据隐私保护、数据质量管理等。这些技术虽然不是大数据技术的核心组成部分，但也是大数据应用过程中不可或缺的一部分。
总的来说，大数据技术确实包括了数据媒体技术。数据媒体技术主要关注数据的表示、传输和存储方式，它是大数据技术的基础之一。例如，数据压缩技术可以减少数据的存储空间，提高数据传输效率；数据加密技术可以保护数据的安全和隐私；数据可视化技术可以将复杂的数据以直观的方式呈现给非专业人士。
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