大数据技术需要做的具体行为有

大数据技术在当今社会扮演着越来越重要的角色，它涉及一系列具体的行为和实践，旨在从海量数据中提取有价值的信息、洞察和模式。以下是大数据技术需要做的具体行为：

1. 数据采集：这是大数据项目的第一步，涉及到从各种来源（如传感器、日志文件、社交媒体、网络交易等）收集数据的过程。数据采集通常包括数据的清洗、格式化和转换，以确保数据质量并准备进行进一步分析。

2. 数据存储：大数据技术需要能够高效地存储大量数据。这通常涉及到分布式文件系统（如hadoop的hdfs）、数据库（如nosql数据库或传统的关系型数据库）以及云存储服务（如amazon s3、google cloud storage）。

3. 数据处理：处理数据是大数据技术的关键环节，它包括数据的预处理、转换、归约和集成。这些步骤可能涉及使用数据挖掘算法、机器学习模型、统计分析方法等技术来识别数据中的模式和趋势。

4. 数据分析：数据分析是利用统计方法和机器学习算法来揭示数据中的知识的过程。这可能包括描述性分析、诊断性分析和预测性分析。数据分析的结果可以用于支持决策制定、问题解决和业务智能。

5. 数据可视化：将复杂的数据转换为易于理解和解释的图表和图形是大数据技术的重要组成部分。数据可视化可以帮助用户更好地理解数据内容，发现潜在的模式和趋势。

6. 数据安全与隐私保护：随着数据量的增加，数据安全和隐私保护变得尤为重要。大数据技术需要确保数据的安全性，防止未经授权的访问和数据泄露。这可能涉及到加密、访问控制、审计和合规性检查等措施。

7. 数据治理：数据治理是确保数据质量和一致性的过程，包括数据质量管理、数据生命周期管理、元数据管理和数据标准制定等。良好的数据治理有助于提高数据的准确性、可靠性和可用性。

8. 数据集成：数据集成是将来自不同来源的数据整合到一个统一的视图中的过程。这可能涉及到etl（提取、转换、加载）工具的使用，以实现数据的标准化和一致性。

9. 数据创新：随着技术的发展，新的数据源和分析方法不断涌现。大数据技术需要不断创新，以适应不断变化的数据环境和需求。这可能包括开发新的数据处理框架、算法和工具，以及探索新的数据分析方法。

10. 数据服务：大数据技术需要提供数据服务，以便其他应用程序和服务能够访问和使用数据。这可能涉及到api接口的开发、数据仓库的构建和数据服务的部署。

总之，大数据技术需要通过一系列具体的行为来实现其价值，这些行为涵盖了数据采集、存储、处理、分析、可视化、安全、治理、集成、创新和数据服务等多个方面。随着技术的不断发展，大数据技术将继续演变，以满足日益增长的数据需求和挑战。