构建企业级大数据技术体系是一个复杂而多维的过程，涉及到数据存储、处理、分析、可视化以及安全等多个方面。以下是构建企业级大数据技术体系的关键策略：
1. 明确业务需求和目标：在开始之前，企业需要明确其业务需求和目标，这包括确定需要分析的数据类型、数据量、分析的深度和广度等。这将有助于指导后续的技术选型和架构设计。
2. 选择合适的数据存储技术：根据业务需求和数据规模，选择合适的数据存储技术。常见的选择包括传统的关系型数据库、nosql数据库、分布式文件系统（如hadoop hdfs）等。大型企业级应用可能需要将不同的存储技术结合起来使用。
3. 设计高效的数据处理流程：设计高效的数据处理流程是构建大数据技术体系的关键。这包括数据的采集、清洗、转换和加载等步骤。企业需要选择合适的工具和技术来支持这些过程，并确保数据处理的效率和准确性。
4. 引入先进的数据分析技术：企业需要引入先进的数据分析技术，如机器学习、人工智能、数据挖掘等，以从海量数据中提取有价值的信息。这些技术可以帮助企业更好地理解业务趋势、预测未来趋势以及优化业务流程。
5. 实现数据可视化和报告：数据可视化和报告是企业级大数据技术体系的重要组成部分。通过可视化工具，企业可以直观地展示数据趋势、异常点等信息，帮助决策者做出更好的决策。同时，定期生成详细的报告也是必要的，以便跟踪业务进展和评估项目效果。
6. 确保数据安全和合规性：随着数据量的增加，数据安全和合规性问题也日益突出。企业需要采取适当的措施来保护敏感数据，防止数据泄露和滥用。此外，还需要遵守相关的法律法规，如gdpr、hipaa等。
7. 持续监控和优化：构建企业级大数据技术体系是一个持续的过程。企业需要不断地监控和评估现有系统的性能，并根据业务发展和技术进步进行优化和升级。
8. 培养大数据人才：构建企业级大数据技术体系需要一支具备专业知识和技能的团队。企业需要重视大数据人才的培养和引进，以确保技术的持续发展和创新。
总之，构建企业级大数据技术体系需要综合考虑多个方面，包括业务需求、技术选型、数据处理、数据分析、数据可视化、数据安全、持续优化以及人才培养等。只有不断优化和完善这些关键策略，企业才能在大数据时代保持竞争力并实现可持续发展。
