大数据分析的核心技术主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析。这些技术可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，为企业决策提供支持。
1. 数据采集：数据采集是大数据分析的第一步，主要通过各种传感器、网络设备、日志文件等途径获取原始数据。常见的数据采集技术包括Web爬虫、API接口、数据库抓取等。
2. 数据存储：数据存储是将采集到的数据进行保存和管理的技术。常见的数据存储技术包括关系型数据库、非关系型数据库、大数据存储系统等。
3. 数据处理：数据处理是对原始数据进行处理和转换的技术，包括数据清洗、数据整合、数据转换等。常见的数据处理技术包括SQL、Hadoop MapReduce、Spark等。
4. 数据分析：数据分析是对处理后的数据进行分析和挖掘的技术，包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。常见的数据分析技术包括Python、R、Java等编程语言，以及Hadoop、Spark等大数据处理框架。
5. 可视化分析：可视化分析是将数据分析结果以图表等形式展示出来的技术，帮助用户更直观地理解数据。常见的可视化分析工具包括Tableau、Power BI、D3.js等。
6. 人工智能与机器学习：人工智能（AI）和机器学习（ML）是大数据分析的重要技术，可以对大量数据进行智能分析和预测。常见的AI和ML技术包括深度学习、神经网络、自然语言处理等。
7. 云计算与分布式计算：云计算和分布式计算是大数据处理的重要基础设施，提供了强大的计算能力和弹性扩展性。常见的云服务包括AWS、Azure、Google Cloud等。
8. 数据安全与隐私保护：数据安全和隐私保护是大数据分析的重要问题，需要采取有效的技术和管理措施来保护数据的安全和用户的隐私。常见的数据安全技术包括加密、访问控制、审计等。
总之，大数据分析的核心技术包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、可视化分析、人工智能与机器学习、云计算与分布式计算、数据安全与隐私保护等。这些技术相互关联，共同构成了大数据分析的完整体系。
