互联网大数据技术体系是一个复杂的系统，它包括多个方面。以下是一些主要组成部分：
1. 数据采集：这是大数据技术体系的基础，需要从各种来源收集数据，如传感器、日志文件、社交媒体等。数据采集通常涉及到数据的清洗、转换和存储。
2. 数据处理：在采集到大量数据后，需要进行预处理、清洗和转换，以便后续的分析和挖掘。这可能包括数据去重、数据整合、数据标准化等操作。
3. 数据分析：通过对处理后的数据进行统计分析、机器学习和深度学习等方法，可以发现数据中的模式、趋势和关联性。数据分析可以帮助企业做出更好的决策，提高效率和效果。
4. 数据可视化：将分析结果以图表、图形等形式展示出来，使非专业用户也能理解和接受。数据可视化可以提高数据的可读性和易用性，有助于更好地理解数据和做出决策。
5. 数据存储：为了确保数据的持久性和可靠性，需要使用合适的数据存储技术。常见的数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
6. 数据安全：保护数据的安全是大数据技术体系的重要部分。需要采取加密、访问控制、审计等措施来防止数据泄露和滥用。
7. 数据治理：对数据进行管理和维护，包括数据质量、数据标准、数据生命周期等。数据治理有助于确保数据的一致性和准确性，提高数据的价值。
8. 数据服务：提供数据查询、数据挖掘、数据分析等服务，以满足不同用户的需求。数据服务可以提高数据的可用性和价值，促进数据的共享和应用。
9. 人工智能与机器学习：利用人工智能和机器学习技术，可以从大量的数据中提取有价值的信息，并预测未来的发展趋势。人工智能和机器学习在大数据技术体系中发挥着越来越重要的作用。
10. 云计算与边缘计算：通过云计算和边缘计算，可以实现数据的存储、处理和分析，同时降低企业的IT成本和运维成本。云计算和边缘计算是实现大数据技术体系的关键基础设施。
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