在大数据时代，技术的最终目标可以概括为以下几点：
1. 数据驱动决策：大数据技术的核心在于能够处理和分析海量数据，从而支持企业或组织做出更加精准和高效的决策。通过大数据分析，企业能够从历史数据中提取有价值的信息，预测市场趋势，优化运营策略，提高竞争力。
2. 智能化服务：随着人工智能技术的发展，大数据技术与人工智能的融合将推动服务的智能化。例如，智能客服、智能推荐系统等应用将使得服务更加个性化和高效。这些技术的应用不仅能够提升用户体验，还能够降低企业的运营成本。
3. 预测性维护：通过对设备和系统的实时监控，大数据技术可以帮助企业实现预测性维护，即在设备出现故障之前就进行维修，从而减少停机时间，降低维护成本。这种技术的应用对于保障生产安全和提高生产效率具有重要意义。
4. 个性化推荐：大数据技术可以帮助企业实现个性化推荐，根据用户的兴趣爱好、购买历史等信息，为用户提供定制化的产品或服务。这种技术的应用有助于提高用户满意度，增加用户粘性。
5. 风险管理：大数据技术可以帮助企业更好地识别和管理风险。通过对大量数据的分析和挖掘，企业可以发现潜在的风险因素，提前采取措施防范，确保业务的稳健运行。
6. 可持续发展：大数据技术可以帮助企业更好地了解环境和社会问题，从而制定更加环保和可持续的发展策略。例如，通过对能源消耗、碳排放等数据的分析，企业可以优化生产流程，减少对环境的影响。
7. 创新驱动：大数据技术为企业提供了丰富的数据资源，有助于激发创新思维。通过挖掘数据中的隐藏价值，企业可以发现新的商业模式、产品创意等，从而推动企业的持续发展。
8. 跨行业融合：大数据技术具有广泛的应用场景，不同行业的企业可以通过共享数据资源，实现跨行业融合，共同探索新的业务模式和发展机会。这种融合有助于打破行业壁垒，促进产业升级。
9. 全球协同：大数据技术使得全球范围内的企业能够实现信息共享和协同工作。通过跨国数据交换和合作，企业可以更好地应对全球化竞争，实现全球范围内的资源配置和优化。
10. 知识积累与传承：大数据技术可以帮助企业和研究机构积累大量的知识和经验，为未来的研究和开发提供基础。同时，这些知识还可以通过教育、培训等方式传递给更多的人，促进知识的传承和创新。
总之，大数据时代的技术目标是实现数据的深度挖掘和应用，以数据驱动决策、智能化服务、预测性维护、个性化推荐、风险管理、可持续发展、创新驱动、跨行业融合、全球协同和知识积累与传承等多维度的目标。这些目标相互关联、相互促进，共同推动社会的进步和发展。
