大数据运营技术体系主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等环节。以下是对这些环节的详细描述：
1. 数据采集
数据采集是大数据运营的基础，主要通过各种传感器、网络设备、日志文件等方式收集原始数据。数据采集的方法包括：
（1）物联网数据采集：通过物联网设备收集各类传感器数据，如温度、湿度、流量等。
（2）网络数据采集：通过网络爬虫、API接口等方式收集网页、论坛、社交媒体等网络数据。
（3）日志数据采集：通过日志文件收集用户行为、系统运行状态等信息。
2. 数据存储
数据存储是将采集到的数据进行保存和管理的过程，主要采用分布式存储系统，如Hadoop、Spark等。数据存储的方法包括：
（1）分布式文件系统：将数据分散存储在多个节点上，提高数据的读写速度和容错性。
（2）数据库存储：将结构化数据存储在关系型数据库中，如MySQL、Oracle等。
（3）NoSQL数据库：存储非结构化或半结构化数据，如JSON、XML等。
3. 数据处理
数据处理是对采集到的数据进行清洗、转换、整合和分析的过程，主要采用批处理和流处理两种方式。数据处理的方法包括：
（1）批处理：对大量数据进行批量处理，如数据清洗、数据转换等。
（2）流处理：实时处理数据流，如实时监控、实时推荐等。
（3）机器学习：利用机器学习算法对数据进行特征提取、模型训练等操作。
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，主要采用统计分析、机器学习、深度学习等方法。数据分析的方法包括：
（1）统计分析：对数据进行描述性统计、推断性统计等操作。
（2）机器学习：利用机器学习算法对数据进行特征提取、模型训练等操作。
（3）深度学习：利用神经网络等深度学习模型对数据进行特征提取、分类、预测等操作。
5. 数据可视化
数据可视化是将数据分析结果以图形化的方式展示出来，帮助用户更直观地理解数据。数据可视化的方法包括：
（1）图表展示：使用柱状图、折线图、饼图等图表展示数据。
（2）地图展示：使用地图展示地理信息、人口分布等数据。
（3）仪表盘展示：使用仪表盘展示关键指标、趋势变化等数据。
总之，大数据运营技术体系主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等环节，这些环节相互关联、相互支持，共同构成了一个完整的大数据运营体系。
