运营大数据需要以下信息技术的支持：
1. 数据采集技术：数据采集是运营大数据的基础，需要使用各种数据采集工具和技术，如爬虫、API接口等，从各个渠道获取数据。
2. 数据处理技术：数据处理是将采集到的数据进行清洗、整理和转换，以便进行分析和挖掘。常用的数据处理技术包括数据清洗、数据整合、数据存储等。
3. 数据分析技术：数据分析是对处理后的数据进行深入挖掘和分析，以发现数据中的价值和规律。常用的数据分析技术包括统计分析、机器学习、深度学习等。
4. 数据可视化技术：数据可视化是将分析结果以图形化的方式展示出来，帮助用户更直观地理解数据。常用的数据可视化技术包括图表、地图、仪表盘等。
5. 数据存储技术：数据存储是将处理和分析后的数据保存在数据库或数据仓库中，以便后续的查询和分析。常用的数据存储技术包括关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等。
6. 数据安全技术：数据安全是保护数据不被非法访问、篡改或泄露的重要手段。常用的数据安全技术包括加密、访问控制、审计等。
7. 数据治理技术：数据治理是对数据的全生命周期进行管理，包括数据的采集、存储、使用、删除等。常用的数据治理技术包括元数据管理、数据质量管理、数据生命周期管理等。
8. 云计算技术：云计算是一种基于互联网的计算模式，可以提供弹性、可扩展的计算资源。常用的云计算技术包括公有云、私有云、混合云等。
9. 人工智能技术：人工智能是一种模拟人类智能的技术，可以用于自动化处理和分析大量数据。常用的人工智能技术包括自然语言处理、图像识别、语音识别等。
10. 物联网技术：物联网是一种通过传感器和网络连接设备实现物与物之间信息交换的技术。常用的物联网技术包括RFID、传感器网络、无线通信等。
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