大数据分析架构是现代数据驱动智能系统的核心，它包括数据采集、存储、处理、分析和应用等多个环节。以下是对大数据分析架构的解析：
1. 数据采集：数据采集是大数据分析的第一步，需要从各种来源收集数据，如数据库、文件、网络等。数据采集工具和技术有很多种，如ETL（提取、转换、加载）工具、Web爬虫、API接口等。
2. 数据存储：数据存储是将采集到的数据进行保存和备份，以便后续的处理和分析。数据存储技术有很多种，如关系型数据库、非关系型数据库、NoSQL数据库等。此外，分布式存储技术也是当前的主流趋势，如Hadoop、Spark等。
3. 数据处理：数据处理是将原始数据转换为可用的数据，以便进行分析和挖掘。数据处理工具和技术有很多种，如清洗、转换、归约等。此外，机器学习和深度学习技术在数据处理中也发挥着重要作用，如特征工程、模型训练等。
4. 数据分析：数据分析是对处理后的数据进行深入挖掘和分析，以发现数据中的规律和模式。数据分析工具和技术有很多种，如统计分析、聚类分析、关联规则挖掘等。此外，可视化技术也是数据分析的重要手段，如图表、地图、仪表盘等。
5. 数据分析应用：数据分析应用是将分析结果应用于实际业务场景，以提高业务效率和效果。数据分析应用工具和技术有很多种，如推荐系统、预测模型、决策支持系统等。此外，人工智能和机器学习技术也在数据分析应用中发挥着重要作用，如自然语言处理、计算机视觉等。
总之，大数据分析架构是一个复杂的系统，需要各个环节紧密配合，才能构建出现代数据驱动的智能系统。随着大数据技术的不断发展，大数据分析架构也在不断演进，以满足不断变化的业务需求。
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