大数据技术四大关键：数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化。
1. 数据存储：数据存储是大数据技术的基础，它涉及到如何有效地存储和管理大量数据。数据存储需要考虑到数据的可靠性、安全性和可扩展性等因素。常见的数据存储技术包括分布式文件系统（如HDFS）、关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）等。
2. 数据处理：数据处理是将原始数据转换为可用信息的过程。这包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据变换等步骤。数据处理的目标是从原始数据中提取有价值的信息，以便进行分析和决策。常用的数据处理工具和技术包括Hadoop、Spark等。
3. 数据分析：数据分析是对数据进行深入挖掘和分析的过程。它包括数据探索、数据建模、数据挖掘和数据可视化等步骤。数据分析的目标是从大量的数据中发现规律、趋势和模式，以便为企业决策提供支持。常用的数据分析工具和技术包括Python、R、SPSS等。
4. 数据可视化：数据可视化是将数据以图形的形式展示出来，以便用户更直观地理解和分析数据。数据可视化可以帮助用户快速发现数据中的规律和趋势，提高数据分析的效率和准确性。常见的数据可视化工具和技术包括Tableau、PowerBI等。
总之，大数据技术四大关键分别是数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化。它们相互关联，共同构成了大数据技术的完整体系。在实际应用中，我们需要根据具体需求选择合适的技术和工具，实现数据的高效存储、处理、分析和可视化。
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