大数据技术的认识客体主要包括以下几个方面：
1. 数据收集与存储：这是大数据技术的基础，包括数据的采集、清洗、转换和存储等过程。在这个过程中，我们需要关注数据的质量和完整性，以及如何有效地存储和管理大量的数据。
2. 数据处理与分析：这是大数据技术的核心，包括数据的预处理、特征提取、模型构建和预测等步骤。在这个过程中，我们需要关注如何处理复杂的数据结构和海量的数据量，以及如何从数据中提取有价值的信息。
3. 数据分析与挖掘：这是大数据技术的应用，包括对数据的深入分析和挖掘，以发现数据中的模式、趋势和关联性。在这个过程中，我们需要关注如何选择合适的算法和技术，以及如何解释和理解分析结果。
4. 数据可视化与展示：这是大数据技术的输出，包括将分析结果以图形、图表等形式展示出来，以便用户理解和使用。在这个过程中，我们需要关注如何设计直观、易读的可视化界面，以及如何提高可视化的效果和准确性。
5. 数据安全与隐私保护：这是大数据技术的重要方面，包括确保数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。在这个过程中，我们需要关注如何建立严格的数据访问控制机制，以及如何遵守相关的法律法规和标准。
6. 数据治理与管理：这是大数据技术的重要组成部分，包括制定数据政策、规范数据流程、优化数据架构等。在这个过程中，我们需要关注如何建立有效的数据管理体系，以及如何应对数据治理的挑战和问题。
7. 大数据平台与工具：这是大数据技术的支持系统，包括各种大数据处理和分析的工具、平台和服务。在这个过程中，我们需要关注如何选择适合自己需求的大数据工具和平台，以及如何利用这些工具和平台提高工作效率和效果。
8. 大数据伦理与法规：这是大数据技术的社会影响，包括对数据的使用、分享和保护等方面的伦理问题和法律法规。在这个过程中，我们需要关注如何平衡商业利益和个人隐私，以及如何在法律框架下开展大数据应用。
总之，大数据技术的认识客体涵盖了数据收集与存储、数据处理与分析、数据分析与挖掘、数据可视化与展示、数据安全与隐私保护、数据治理与管理、大数据平台与工具以及大数据伦理与法规等多个方面。只有全面地认识和理解这些客体，才能更好地掌握和应用大数据技术，推动社会的发展进步。
