大数据的运用基础是构建现代数据架构的关键要素，这些要素包括：
1. 数据集成：将来自不同来源和格式的数据整合到一个统一的平台上，以便进行数据分析和处理。这需要使用数据集成工具和技术，如ETL（提取、转换、加载）和ETL（提取、转换、加载）平台。
2. 数据存储：选择合适的数据存储解决方案，以满足大数据处理的需求。常见的数据存储技术包括Hadoop HDFS、NoSQL数据库、列式存储等。
3. 数据处理：对数据进行清洗、转换和加工，以使其适用于分析和应用。这可能包括数据去重、数据转换、数据聚合、数据挖掘等操作。
4. 数据分析：利用统计分析、机器学习、深度学习等方法对数据进行分析，以发现其中的模式、趋势和关联。数据分析工具和技术包括R语言、Python、Spark、Hadoop等。
5. 数据可视化：通过图表、地图、仪表板等形式将数据分析结果直观地展示出来，帮助用户理解数据背后的信息。常用的数据可视化工具和技术有Tableau、Power BI、D3.js等。
6. 数据安全与隐私保护：确保数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。这需要采用加密技术、访问控制、审计日志等手段来保护数据。
7. 数据治理：建立完善的数据治理体系，确保数据的准确性、完整性和一致性。数据治理涉及到数据的生命周期管理、元数据管理、数据质量管理等方面。
8. 数据服务：提供数据API、数据仓库、数据湖等服务，方便其他系统和应用程序调用和使用数据。数据服务可以提高数据的可用性和可扩展性，降低系统的复杂性。
9. 数据架构设计：根据业务需求和系统规模，设计合理的数据架构，包括数据模型、数据流、数据存储等方面。数据架构设计需要考虑数据的组织方式、数据的来源和去向、数据的共享和协作等方面。
10. 数据文化：培养一种以数据为中心的企业文化，鼓励员工积极参与数据分析和决策过程，提高数据意识。这需要从组织层面推动数据文化的建设，让数据成为组织发展的重要资源。
总之，构建现代数据架构需要综合考虑以上关键要素，从数据集成到数据服务，从数据治理到数据文化，形成一个完整、高效、可靠的数据生态系统。
