大数据应用服务的两条主线包括数据收集、数据存储和数据分析。
首先，数据收集是大数据应用服务的基础。通过各种传感器、设备和网络技术，企业可以实时收集大量的数据。这些数据可能来自企业内部的运营系统、客户关系管理系统、供应链管理系统等，也可能来自外部的数据源，如社交媒体、搜索引擎、物联网设备等。数据收集的目的是确保企业能够全面了解其业务活动和客户需求，以便做出更明智的决策。
其次，数据存储是大数据应用服务的核心。在数据收集完成后，企业需要将数据存储在合适的位置，以便后续的分析和处理。数据存储需要考虑数据的可靠性、安全性、可扩展性和性能等因素。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、云计算平台等。这些技术可以帮助企业有效地管理大量数据，提高数据处理速度和准确性。
最后，数据分析是大数据应用服务的关键。通过对收集到的数据进行分析，企业可以发现潜在的商业机会、改进业务流程、提高客户满意度等。数据分析通常涉及数据挖掘、机器学习、统计分析等方法。这些方法可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，为企业决策提供支持。
总之，大数据应用服务的两条主线包括数据收集、数据存储和数据分析。这三个环节相互关联，共同构成了一个完整的大数据应用服务体系。在这个体系中，企业可以通过实时收集、高效存储和深入分析数据，实现对业务的优化和创新。
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