大数据分析的两个基础是数据存储和数据处理。
首先，数据存储是大数据分析的基础。在大数据时代，数据量呈指数级增长，因此需要有强大的数据存储系统来存储这些数据。数据存储系统需要能够高效地处理大量数据，同时保证数据的完整性和可用性。常见的数据存储技术包括分布式文件系统、数据库管理系统等。
其次，数据处理是大数据分析的核心。通过对数据进行清洗、转换、集成和分析，可以从中提取有价值的信息，为决策提供支持。数据处理技术包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理等。这些技术可以帮助我们从海量数据中找出规律，预测未来趋势，优化业务流程等。
此外，大数据分析还需要依赖一些关键技术和工具。例如，Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它提供了一种可靠、可扩展的大数据处理能力；Spark是一种新兴的大数据处理引擎，它基于内存计算，可以快速处理大规模数据集；NoSQL数据库则可以处理非结构化或半结构化的数据，如JSON、XML等。
总的来说，大数据分析的两个基础是数据存储和数据处理。只有掌握了这两个基础，才能有效地利用大数据资源，为企业和个人创造价值。
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