大数据应用的发展离不开新技术的支撑。随着科技的进步，新的技术不断涌现，为大数据应用提供了更多的可能性和可能性。以下是一些需要依托的新技术：
1. 云计算技术：云计算技术为大数据应用提供了强大的计算能力和存储能力。通过云平台，企业可以将数据存储在云端，以便随时随地进行数据分析和处理。云计算技术还可以实现数据的快速传输和共享，提高数据处理的效率。
2. 分布式计算技术：分布式计算技术可以实现大规模数据的并行处理。通过将数据分散到多个计算节点上，可以显著提高数据处理的速度和效率。分布式计算技术还可以实现数据的分布式存储，提高数据的可靠性和安全性。
3. 人工智能技术：人工智能技术可以对大数据进行处理和分析，提取有价值的信息。通过机器学习和深度学习等方法，可以对大量数据进行智能分析和预测，为企业提供决策支持。人工智能技术还可以实现自动化的数据挖掘和模式识别，提高数据处理的效率。
4. 物联网技术：物联网技术可以将各种设备和传感器连接起来，实现数据的实时采集和传输。通过物联网技术，可以实时监控和分析大量的环境、设备和用户数据，为企业提供实时的监测和预警服务。
5. 边缘计算技术：边缘计算技术将数据处理任务从云端转移到网络的边缘，即靠近数据来源的地方。这样可以减少数据传输的延迟，提高数据处理的速度。边缘计算技术还可以实现数据的本地化处理，提高数据处理的安全性。
6. 区块链技术：区块链技术可以实现数据的去中心化存储和传输，提高数据的安全性和透明性。通过区块链，可以实现数据的不可篡改和可追溯，确保数据的完整性和可靠性。区块链技术还可以实现数据的智能合约，提高数据处理的效率。
7. 高性能计算技术：高性能计算技术可以处理大规模的数据集，提供强大的计算能力。通过高性能计算技术，可以对大数据进行深入分析和挖掘，发现隐藏在其中的模式和规律。高性能计算技术还可以实现数据的并行处理和分布式计算，提高数据处理的速度。
8. 可视化技术：大数据可视化技术可以将复杂的数据转换为直观的图表和图形，帮助用户更好地理解和分析数据。通过大数据可视化技术，可以展示数据的分布、趋势和关联关系，为决策提供有力的支持。
总之，大数据应用需要依托多种新技术的支持。这些新技术可以帮助我们更好地处理、分析和利用大数据，为企业和个人提供更有价值的信息和决策支持。
