大数据应用的关键路径包括数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化和数据安全五个方面。
首先，数据采集是大数据应用的第一步，也是最关键的一步。数据采集涉及到数据的采集方式、采集工具、采集设备等方面。数据采集的方式主要有网络爬虫、API接口、文件上传等。数据采集的工具有Python、Java、C++等编程语言编写的爬虫程序，以及一些开源的数据抓取工具如Scrapy、BeautifulSoup等。数据采集的设备有网络摄像头、传感器、RFID等。
其次，数据存储是大数据应用的重要环节，关系到数据的可靠性和安全性。数据存储的方式主要有分布式存储、关系型数据库存储、NoSQL数据库存储等。数据存储的技术有Hadoop、HBase、MongoDB等。
然后，数据分析是大数据应用的核心部分，通过对数据进行挖掘和分析，可以发现数据中的价值和规律。数据分析的方法主要有统计分析、机器学习、深度学习等。数据分析的工具有Python的Pandas、NumPy库，R语言的dplyr包，以及一些专业的数据分析软件如Tableau、PowerBI等。
接着，数据可视化是大数据应用的重要手段，通过可视化的方式可以更直观地展示数据中的信息。数据可视化的工具有Python的Matplotlib、Seaborn库，R语言的ggplot2包，以及一些专业的数据可视化软件如Tableau、PowerBI等。
最后，数据安全是大数据应用的重要保障，需要对数据进行加密、备份、审计等操作，以防止数据泄露、篡改等问题。数据安全的技术有SSL/TLS协议、AES加密算法、区块链技术等。
综上所述，大数据应用的关键路径包括数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化和数据安全五个方面，每个方面都需要采取相应的技术和方法来确保数据的安全性和可靠性。
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