大数据追踪的依据主要基于技术与数据驱动的分析方法。这种方法通过收集、存储、处理和分析大量数据，以发现模式、趋势和关联性，从而帮助企业做出更明智的决策。以下是一些关键要素：
1. 数据采集：大数据追踪的首要步骤是采集数据。这可以通过各种方式实现，如传感器、日志文件、社交媒体、网络活动等。数据采集的目标是确保收集到的数据具有代表性、完整性和准确性。
2. 数据存储：收集到的数据需要存储在合适的数据库或数据仓库中，以便后续进行分析。数据存储需要考虑数据的安全性、可访问性和性能。
3. 数据处理：对数据进行清洗、转换和集成，以确保数据质量。这包括去除重复数据、填补缺失值、标准化数据格式等。数据处理的目的是为数据分析提供一个干净、一致的数据环境。
4. 数据分析：使用统计、机器学习、人工智能等技术对数据进行分析。数据分析的目标是从数据中提取有价值的信息，帮助企业了解业务状况、预测未来趋势、优化业务流程等。
5. 数据可视化：将分析结果以图表、报告等形式展示出来，使非专业观众也能理解和欣赏。数据可视化有助于提高数据的可读性和易用性，使决策者能够快速把握关键信息。
6. 数据驱动的决策：基于数据分析结果，制定相应的策略和行动计划。数据驱动的决策强调基于事实和证据，而不是主观臆断。
7. 持续监控：大数据追踪是一个持续的过程，需要不断地收集、存储、处理和分析数据，以便及时发现新的趋势和问题，并采取相应的措施。
总之，技术与数据驱动的分析方法是大数据追踪的核心依据。通过有效的数据采集、存储、处理、分析和可视化，企业可以更好地利用大数据资源，提高决策效率和准确性，实现业务创新和发展。
