大数据分析的6个核心技术是：
1. 数据存储技术：数据存储技术是大数据分析的基础，主要包括关系型数据库和非关系型数据库。关系型数据库如MySQL、Oracle等，非关系型数据库如MongoDB、Redis等。这些数据库可以有效地存储和管理大量的数据，为后续的数据分析提供数据支持。
2. 数据采集技术：数据采集技术是指从各种来源收集数据的技术。常见的数据采集技术包括API接口、网络爬虫、文件上传等。通过有效的数据采集技术，可以获取到大量的数据，为后续的数据分析提供数据源。
3. 数据处理技术：数据处理技术是指对采集到的数据进行清洗、转换和整合的技术。常见的数据处理技术包括数据清洗、数据转换、数据整合等。通过有效的数据处理技术，可以提高数据的质量和可用性，为后续的数据分析提供高质量的数据。
4. 数据分析技术：数据分析技术是指对处理后的数据进行分析和挖掘的技术。常见的数据分析技术包括统计分析、机器学习、深度学习等。通过有效的数据分析技术，可以从数据中提取有价值的信息，为企业决策提供支持。
5. 数据可视化技术：数据可视化技术是指将数据分析结果以图形化的方式展示出来的技术。常见的数据可视化技术包括柱状图、折线图、饼图等。通过有效的数据可视化技术，可以直观地展示数据分析的结果，帮助用户更好地理解和使用数据。
6. 数据安全技术：数据安全技术是指保护数据不被非法访问、泄露或篡改的技术。常见的数据安全技术包括加密技术、访问控制技术、审计技术等。通过有效的数据安全技术，可以确保数据的安全性和可靠性，防止数据被滥用或损坏。
总之，大数据分析的6个核心技术包括数据存储技术、数据采集技术、数据处理技术、数据分析技术、数据可视化技术和数据安全技术。这些技术相互配合，共同构成了大数据分析的整体框架，帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。
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