大数据应用的基础主要包括以下几个方面：
1. 数据收集与存储：这是大数据应用的第一步，需要通过各种手段收集大量的原始数据，并将其存储在合适的数据库或数据仓库中。这通常涉及到数据的采集、清洗、转换和加载等操作。
2. 数据处理与分析：在收集到大量数据后，需要进行有效的数据处理和分析，以提取有价值的信息和知识。这包括数据预处理、数据挖掘、机器学习、统计分析等技术。
3. 数据可视化：将处理后的数据以图形化的方式展示出来，帮助用户更直观地理解和分析数据。常用的数据可视化工具有Tableau、Power BI、D3.js等。
4. 数据安全与隐私保护：在大数据应用过程中，数据的安全性和隐私保护是非常重要的。需要采取相应的技术和管理措施，确保数据的安全和合规性。
5. 数据治理：对数据进行有效的管理和控制，包括数据的质量管理、数据的版本控制、数据的权限管理等。
6. 数据共享与协作：随着大数据的广泛应用，数据共享和协作变得越来越重要。需要建立有效的数据共享机制，促进不同组织和个人之间的数据交流和合作。
7. 数据标准化与互操作性：为了实现不同来源、不同格式的数据之间的互操作，需要对数据进行标准化处理，使其具有共同的结构和语义。
8. 数据价值挖掘：通过对大数据进行分析和挖掘，发现数据中的隐含价值和规律，为企业决策提供支持。常用的数据价值挖掘方法有聚类分析、关联规则挖掘、序列模式挖掘等。
9. 人工智能与机器学习：大数据应用离不开人工智能和机器学习技术的支持。通过训练模型和算法，可以自动学习和预测数据中的趋势和规律，提高数据分析的效率和准确性。
10. 云计算与大数据平台：利用云计算技术，可以构建大规模、分布式的大数据处理和分析平台，实现数据的高效存储、计算和分析。常见的大数据平台有Hadoop、Spark、Flink等。
总之，开展大数据应用需要具备一系列基础条件和技术能力，包括数据收集与存储、数据处理与分析、数据可视化、数据安全与隐私保护、数据治理、数据共享与协作、数据标准化与互操作性、数据价值挖掘、人工智能与机器学习以及云计算与大数据平台等。只有具备了这些基础条件和技术能力，才能有效地开展大数据应用，为企业和社会发展提供有力的支持。
