企业大数据应用系统框架通常包含以下几个主要部分：
1. 数据采集层：这是整个系统的基础，负责从各种数据源（如数据库、文件系统、网络等）中采集数据。数据采集层的主要任务是确保数据的质量和完整性，以便后续的处理和分析。
2. 数据处理层：在这个阶段，收集到的数据被清洗、转换和整合，以满足后续分析的需求。数据处理层的主要任务包括数据清洗、数据转换、数据集成等。
3. 数据分析层：在这个阶段，对处理后的数据进行分析，以发现其中的模式、趋势和关联性。数据分析层的主要任务包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。
4. 数据存储层：在这个阶段，将分析结果存储起来，以便后续的查询和使用。数据存储层的主要任务包括数据存储、数据备份、数据恢复等。
5. 数据展示层：在这个阶段，将分析结果以图表、报告等形式展示给用户，以便用户理解和使用。数据展示层的主要任务包括数据可视化、数据报表生成等。
6. 数据安全层：在这个阶段，保护数据的安全，防止数据泄露、篡改等。数据安全层的主要任务包括数据加密、访问控制、审计监控等。
7. 数据服务层：在这个阶段，提供数据API、数据仓库、数据湖等服务，以便其他系统或应用可以使用。数据服务层的主要任务包括数据服务设计、数据服务实现、数据服务管理等。
8. 数据治理层：在这个阶段，制定和实施数据治理策略，以确保数据的质量和合规性。数据治理层的主要任务包括数据质量管理、数据合规性检查、数据生命周期管理等。
9. 数据运维层：在这个阶段，监控系统的运行状态，确保系统的稳定和高效。数据运维层的主要任务包括系统监控、故障排查、性能优化等。
10. 数据创新层：在这个阶段，探索新的数据技术和方法，以提高数据处理的效率和效果。数据创新层的主要任务包括新技术研究、新方法探索、新模型开发等。
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