大数据技术应用与开发方向主要包括以下几个类别：
1. 数据采集与存储：这一领域主要关注如何从各种来源（如传感器、网络、数据库等）收集数据，并将其存储在适当的数据存储系统中。这包括数据的预处理、清洗和转换，以确保数据的准确性和可用性。
2. 数据分析与挖掘：这一领域主要关注如何从大量数据中提取有价值的信息和模式。这包括数据挖掘、机器学习、统计分析等方法，以帮助人们理解数据背后的趋势和关联。
3. 数据可视化：这一领域主要关注如何将复杂的数据转换为易于理解和解释的图形和图表。这包括数据可视化工具、仪表板和报告等，以帮助人们更好地理解数据。
4. 数据安全与隐私保护：这一领域主要关注如何在收集、存储和使用数据的过程中保护个人隐私和敏感信息。这包括数据加密、访问控制、审计和合规性等技术。
5. 数据治理与管理：这一领域主要关注如何有效地管理和控制数据的生命周期，包括数据的创建、使用、存储和销毁。这包括数据策略、数据模型、数据仓库和数据湖等技术。
6. 人工智能与机器学习：这一领域主要关注如何利用人工智能和机器学习技术处理和分析大规模数据集。这包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，以帮助人们解决复杂的问题和任务。
7. 云计算与大数据平台：这一领域主要关注如何利用云计算技术构建和管理大数据平台。这包括云存储、云计算、云数据分析等技术，以提供高效、可扩展和灵活的数据服务。
8. 物联网与大数据：这一领域主要关注如何利用物联网技术收集和分析来自各种设备和传感器的数据。这包括物联网平台、边缘计算、智能传感器等技术，以实现实时、连续的数据收集和分析。
9. 大数据生态系统与工具链：这一领域主要关注如何构建一个完整、高效的大数据生态系统，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等各个环节的工具和平台。这包括开源框架、编程语言、中间件等技术，以支持大数据的开发和应用。
10. 大数据与行业应用：这一领域主要关注如何将大数据技术应用于各个行业，以解决实际问题和创造价值。这包括金融、医疗、交通、零售、制造等行业的应用案例，以及大数据在这些领域的创新和改进。
