大数据技术能力主要包括以下几个方面：
1. 数据采集与存储：这是大数据技术的基础，包括数据采集、数据清洗、数据存储等。数据采集可以通过API、爬虫等方式进行，数据清洗主要是去除重复、错误和无关的数据，数据存储则需要选择合适的数据库或数据仓库来存储大量的数据。
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、数据分析和数据可视化等。预处理主要是对数据进行清洗、转换和归约等操作，以便于后续的分析和挖掘。数据分析主要是通过各种算法和技术对数据进行分析，提取出有价值的信息。数据可视化则是将数据分析的结果以图形的方式展示出来，使人们更容易理解和接受。
3. 大数据平台建设：这是大数据技术的应用，包括数据湖、数据仓库、数据管道等。数据湖是存储原始数据的平台，数据仓库是对数据进行管理和查询的平台，数据管道则是连接数据源和数据应用的桥梁。
4. 大数据安全与隐私保护：这是大数据技术的重要方面，包括数据加密、访问控制、审计追踪等。数据加密可以保护数据的机密性，访问控制可以防止未授权的访问，审计追踪可以发现和防止数据泄露等安全问题。
5. 大数据技术的创新与应用：这是大数据技术的发展趋势，包括机器学习、深度学习、人工智能等新技术的应用。机器学习和深度学习可以用于预测分析、推荐系统等场景，人工智能则可以用于自动化处理大量数据，提高数据处理的效率和准确性。
总的来说，大数据技术能力主要包括数据采集与存储、数据处理与分析、大数据平台建设、大数据安全与隐私保护以及大数据技术的创新与应用等方面。这些能力需要通过实践和学习来不断提升，以便更好地应对大数据时代的需求。
