互联网大数据技术体系可以分成以下几个层次结构：
1. 数据采集层：这一层主要负责从各种数据源中收集数据，包括网络爬虫、API接口、文件系统等。数据采集层的主要任务是确保数据的准确性和完整性，以便后续的数据处理和分析。
2. 数据存储层：这一层主要负责数据的存储和管理，包括数据库、文件系统、分布式文件系统等。数据存储层的主要任务是保证数据的可靠性、安全性和可扩展性，以满足不同场景下的数据需求。
3. 数据处理层：这一层主要负责对数据进行清洗、转换、整合等操作，以提高数据的质量和应用价值。数据处理层的主要任务是处理各种复杂的数据问题，如数据清洗、数据转换、数据聚合等。
4. 数据分析层：这一层主要负责对数据进行分析和挖掘，以发现数据中的规律和趋势。数据分析层的主要任务是通过对数据的深入分析，为企业提供有价值的决策支持。
5. 数据可视化层：这一层主要负责将数据分析的结果以图形化的方式展示出来，方便用户理解和使用。数据可视化层的主要任务是将复杂的数据关系和数据变化直观地呈现出来，帮助用户更好地理解数据。
6. 数据应用层：这一层主要负责将数据分析的结果应用于实际的业务场景中，以提升业务效率和效果。数据应用层的主要任务是将数据分析的结果转化为具体的业务解决方案，帮助企业实现业务目标。
7. 数据安全与隐私保护层：这一层主要负责保障数据的安全和用户的隐私权益。数据安全与隐私保护层的主要任务是防止数据泄露、篡改和滥用，保护用户的合法权益。
8. 数据治理层：这一层主要负责对整个数据体系进行管理和维护，包括数据标准制定、数据质量管理、数据生命周期管理等。数据治理层的主要任务是确保数据体系的正常运行和持续优化，提高数据的价值。
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