大数据技术已经成为现代社会不可或缺的一部分，其应用范围广泛，涵盖了商业、科研、医疗等多个领域。大数据分析的普遍存在的技术主要包括以下几个方面：
1. 数据采集与存储：大数据首先需要从各种来源收集数据，然后进行存储。常见的数据采集工具有Google Analytics、百度统计等，而存储方式则包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库如MongoDB和Cassandra等。
2. 数据处理与分析：在收集和存储数据之后，接下来需要进行数据处理和分析。常用的工具有Apache Spark、Hadoop MapReduce等。这些工具可以对数据进行清洗、转换、聚合等操作，以便于后续的分析。
3. 数据分析与挖掘：数据分析是大数据分析的核心环节，通过分析数据找出其中的规律、趋势和关联性。常用的分析方法有聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。这些方法可以帮助我们更好地理解数据，为决策提供支持。
4. 可视化与展示：数据分析的结果往往需要通过图表等形式展示出来，以便人们理解和使用。常用的可视化工具有Tableau、PowerBI等。这些工具可以将复杂的数据转化为直观的图表，帮助人们更有效地获取信息。
5. 机器学习与人工智能：随着技术的发展，机器学习和人工智能已经成为大数据分析的重要手段。这些技术可以帮助我们从海量数据中提取有价值的信息，实现智能化的决策支持。常见的机器学习算法有线性回归、决策树、支持向量机等，而AI技术则包括自然语言处理、计算机视觉等。
6. 云计算与大数据平台：云计算提供了一种灵活、可扩展的数据存储和计算服务。许多大公司都推出了自己的大数据平台，如Amazon Web Services、Microsoft Azure、IBM Cloud等。这些平台提供了丰富的API和工具，使得企业能够更方便地利用大数据技术。
7. 数据安全与隐私保护：随着大数据技术的广泛应用，数据安全问题也日益突出。因此，数据安全和隐私保护成为了大数据分析过程中不可忽视的问题。常见的数据安全措施包括数据加密、访问控制、审计跟踪等。
8. 大数据治理与标准化：为了确保数据的质量和可用性，需要对大数据分析过程进行治理和标准化。这包括制定数据质量标准、规范数据处理流程、建立数据共享机制等。
总之，大数据分析的普遍存在的技术涵盖了数据采集与存储、数据处理与分析、数据分析与挖掘、可视化与展示、机器学习与人工智能、云计算与大数据平台、数据安全与隐私保护以及大数据治理与标准化等多个方面。这些技术的不断发展和应用，使得大数据分析成为推动社会进步的重要力量。
