大数据技术按照数据处理流程可以分为以下几个类别：数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据展示。
1. 数据采集：数据采集是大数据技术的第一步，主要是指从各种来源（如传感器、网络、文件等）获取原始数据的过程。数据采集通常需要处理大量的数据，因此对数据的采集速度和准确性要求较高。数据采集过程中需要注意数据的质量，包括数据的完整性、准确性和一致性。
2. 数据存储：数据存储是将采集到的原始数据进行整理、清洗和格式化后存储在数据库或其他存储系统中的过程。数据存储需要考虑数据的存储效率、安全性和可扩展性等因素。常见的数据存储技术有关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
3. 数据处理：数据处理是对存储在数据库或其他存储系统中的数据进行加工、转换和分析的过程。数据处理的目的是提取有用的信息，为后续的数据分析和决策提供支持。数据处理主要包括数据清洗、数据整合、数据变换、数据挖掘等步骤。
4. 数据分析：数据分析是对处理后的数据进行分析和挖掘的过程。数据分析的目的是发现数据中隐藏的模式、趋势和关联，为企业或组织提供有价值的信息和建议。数据分析主要包括统计分析、机器学习、数据可视化等方法。
5. 数据展示：数据展示是将分析结果以图表、报告等形式呈现给用户的过程。数据展示的目的是帮助用户理解和使用数据分析结果，提高决策的准确性和效率。数据展示主要包括报表、仪表盘、可视化工具等。
总之，大数据技术按照数据处理流程可以分为数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据展示五个阶段。每个阶段都有其特定的技术和方法，通过这些技术和方法可以有效地处理和分析大数据，为企业或组织提供有价值的信息和建议。
