大数据的三个层面：技术、应用和决策分析。
首先，大数据的技术层面是关于数据收集、存储、处理、分析和可视化的技术和工具。这些技术包括云计算、分布式数据库、数据挖掘、机器学习、人工智能等。例如，Hadoop是一种开源框架，用于处理大规模数据集；Spark是一种快速、通用的计算引擎，适用于大规模数据处理；机器学习算法如随机森林和神经网络可以用于预测和分类任务。此外，可视化工具如Tableau和Power BI可以帮助用户理解和解释大数据。
其次，大数据的应用层面涉及到将技术应用于实际问题解决。这包括商业智能（BI）、市场分析、客户行为分析、供应链管理、医疗保健、金融等领域。例如，零售商可以使用大数据分析来了解消费者行为，从而制定更有效的营销策略；保险公司可以使用大数据来评估风险和定价保险产品；医疗行业可以利用大数据进行疾病预测和治疗优化。
最后，决策分析层面是关于如何使用大数据来支持决策制定。这包括预测分析、趋势分析、异常检测等。例如，金融机构可以使用大数据进行信用评估和欺诈检测；政府部门可以使用大数据来进行城市规划和公共安全监控；企业可以使用大数据来优化供应链管理和产品设计。
总的来说，大数据的三个层面是相互关联的。技术层面提供了实现大数据应用的基础，而应用层面则将这些技术应用于实际问题解决中。决策分析层面则是在实际应用的基础上，利用大数据进行更深入的分析和预测，从而支持更好的决策制定。
