随着数据泄露和隐私问题的日益严重，数据治理和合规成为了大数据应用中不可忽视的一部分。数据治理包括数据质量管理、元数据管理、数据安全等方面的工作，而合规则涉及到数据保护法规、隐私政策等方面的要求。

大数据需要的技术要求

实时处理技术包括Storm、Spark Streaming等，它们可以实时地对数据进行处理和分析，从而使得数据的分析结果更加及时和准确。

大数据的存储和管理是一个巨大的挑战，因为传统的数据库系统往往无法承载如此庞大的数据量。因此，需要采用分布式存储和处理技术，如Hadoop、HBase、Cassandra等。

随着时代的发展和技术的进步，大数据已经成为了许多行业的重要组成部分。从金融到医疗，从零售到制造，大数据的应用无处不在。然而，要有效地利用大数据，需要掌握一系列关键的技术。

数据管理也包括数据的备份与恢复、权限控制、数据安全等方面的工作。

人工智能技术在大数据应用中扮演着越来越重要的角色，通过人工智能技术，可以实现数据的自动化分析和处理。

数据分析和挖掘是大数据应用的核心环节，通过对海量数据的分析，可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为决策提供支持。

要有效地利用大数据，需要掌握一系列关键的技术，包括数据采集与清洗、数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据治理与合规、实时处理与流式计算、人工智能与自动化等。只有全面掌握这些技术，才能更好地应对日益增长的数据挑战，实现数据驱动的智能决策。

因此，大数据应用需要建立健全的数据治理和合规机制，确保数据的安全和合法性。

例如，可以利用机器学习算法对数据进行分类、预测等，从而实现智能化的数据分析。还可以利用自然语言处理技术对文本数据进行分析和理解，从而挖掘出其中的信息。

大数据的核心是海量的数据，而这些数据可能来自于各种不同的来源，包括传感器、社交媒体、日志文件等等。因此，首先需要技术来采集这些数据，并对其进行清洗，确保数据的准确性和完整性。

在数据分析和挖掘方面，常用的技术包括机器学习、数据挖掘算法、统计分析等。可视化技术也是十分重要的，通过可视化手段可以更直观地呈现数据分析的结果。

常用的数据采集技术包括网络爬虫、API接口、日志文件监控等。而数据清洗则涉及到数据去重、缺失值处理、异常值检测等一系列操作。

随着互联网的发展，越来越多的数据是以流式的形式产生的，这就要求大数据系统具备实时处理和流式计算的能力。