大數據技術是指大數據的應用技術，涵蓋各類大數據平臺、大數據指數體系等大數據應用技術。大數據是指無法在壹定時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據技術能夠處理比較大的數據量。其次，能對不同類型的數據進行處理。大數據技術不僅僅對壹些大量的、簡單的數據能夠進行處理，通能夠處理壹些復雜的數據，例如，文本數據、聲音數據以及圖像數據等等。
另外，大數據技術的應用具有密度低和價值大的效果。壹些零散的，各種類型的數據，如果不能在短時間內分析出來信息所表達的含義，那麽可以利用大數據分析技術，將信息中潛藏的價值挖掘出來，以便於工作研究或者其他用途的使用，便於政務的便捷化和深層次化。
大數據技術有哪些
跨粒度計算(In-DatabaseComputing)
Z-Suite支持各種常見的匯總，還支持幾乎全部的專業統計函數。得益於跨粒度計算技術，Z-Suite數據分析引擎將找尋出最優化的計算方案，繼而把所有開銷較大的、昂貴的計算都移動到數據存儲的地方直接計算，我們稱之為庫內計算(In-Database)。這壹技術大大減少了數據移動，降低了通訊負擔，保證了高性能數據分析。
並行計算(MPP Computing)
Z-Suite是基於MPP架構的商業智能平臺，她能夠把計算分布到多個計算節點，再在指定節點將計算結果匯總輸出。Z-Suite能夠充分利用各種計算和存儲資源，不管是服務器還是普通的PC，她對網絡條件也沒有嚴苛的要求。作為橫向擴展的大數據平臺，Z-Suite能夠充分發揮各個節點的計算能力，輕松實現針對TB/PB級數據分析的秒級響應。
列存儲 (Column-Based)
Z-Suite是列存儲的。基於列存儲的數據集市，不讀取無關數據，能降低讀寫開銷，同時提高I/O 的效率，從而大大提高查詢性能。另外，列存儲能夠更好地壓縮數據，壹般壓縮比在5 -10倍之間，這樣壹來，數據占有空間降低到傳統存儲的1/5到1/10 。良好的數據壓縮技術，節省了存儲設備和內存的開銷，卻大大了提升計算性能。
內存計算
得益於列存儲技術和並行計算技術，Z-Suite能夠大大壓縮數據，並同時利用多個節點的計算能力和內存容量。壹般地，內存訪問速度比磁盤訪問速度要快幾百倍甚至上千倍。通過內存計算，CPU直接從內存而非磁盤上讀取數據並對數據進行計算。內存計算是對傳統數據處理方式的壹種加速，是實現大數據分析的關鍵應用技術。