大数据业务范畴广泛，涵盖了多个关键领域。以下是对这些领域的简要解析：
1. 数据采集与存储：这是大数据的基础，包括各种数据源的采集、清洗、转换和存储。数据采集可以通过传感器、网络、日志等方式进行，而存储则需要考虑数据的可靠性、可扩展性和性能。
2. 数据分析与挖掘：通过对大量数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和模式。这包括统计分析、机器学习、深度学习等技术，以及数据可视化、数据挖掘算法等工具。
3. 数据安全与隐私保护：在大数据应用过程中，数据安全和隐私保护至关重要。这包括数据加密、访问控制、审计追踪等手段，以确保数据的安全性和合规性。
4. 数据治理与管理：对大数据资源进行有效的组织、管理和监控，确保数据的质量和可用性。这包括数据目录、数据质量管理、数据生命周期管理等策略。
5. 数据服务与平台：提供数据查询、分析、可视化等服务的平台，如Hadoop、Spark、Flink等分布式计算框架，以及数据仓库、数据湖等数据存储解决方案。
6. 人工智能与机器学习：将大数据与人工智能、机器学习等技术相结合，实现智能化的数据分析和应用。这包括自然语言处理、图像识别、推荐系统等应用领域。
7. 物联网（IoT）与边缘计算：利用物联网技术收集和分析来自各种设备的数据，并将数据处理能力下沉到网络的边缘，以减少延迟和提高响应速度。
8. 云计算与大数据平台：利用云计算资源进行大规模数据处理和分析，提供弹性、可扩展的计算能力和存储资源。
9. 商业智能与决策支持：通过大数据分析帮助企业了解市场趋势、消费者行为、运营效率等，为决策提供支持。
10. 行业特定应用：根据不同行业的特点，开发适用于该行业的大数据解决方案，如金融风控、医疗健康、智慧城市等。
总之，大数据业务范畴涵盖了数据采集与存储、数据分析与挖掘、数据安全与隐私保护、数据治理与管理、数据服务与平台、人工智能与机器学习、物联网与边缘计算、云计算与大数据平台、商业智能与决策支持以及行业特定应用等多个关键领域。随着技术的发展和应用场景的拓展，这些领域将继续发展和演变。
