大数据分析应用的关键技术主要包括数据收集、存储、处理和分析等方面，是现代企业适应信息时代挑战的重要工具。随着互联网、云计算和社交媒体的快速发展，大数据已成为推动业务创新和行业变革的核心驱动力。
1. 数据收集与存储：大数据的规模庞大，涵盖结构化、半结构化和非结构化数据。结构化数据，如客户信息、交易记录，通常可以通过数据库管理系统进行有效存储；非结构化数据，如文本、音频、视频，通常采用Hadoop分布式文件系统(HDFS)进行存储。企业需要构建灵活、可扩展的数据存储架构，以应对不断增长的数据量。
2. 数据传输：在大数据环境中，数据的传输速度和效率至关重要。高速网络和高效的数据传输协议如TCP/IP、FTP、HTTP等，确保了数据在不同系统间的顺畅流动。同时，通过数据集成工具，可以实现数据清洗、转换和整合，以满足分析需求。
3. 数据处理：大数据分析常采用分布式计算框架，如Hadoop MapReduce，它允许在大量节点上并行处理数据，大大提高了处理效率。此外，内存计算技术，如Spark，为实时和近实时分析提供了可能，提升了数据分析的速度。
4. 数据分析：数据分析是大数据应用的核心，包括描述性分析（理解过去发生的事情）、预测性分析（预测未来可能发生的情况）和规范性分析（建议采取何种行动）。数据挖掘、机器学习、人工智能算法等技术在数据分析中扮演重要角色，帮助企业发现潜在的模式和趋势。
5. 大数据在各行业的应用：能源行业利用大数据分析优化资产管理和运营，例如，通过实时监测风力涡轮机的传感器数据，提高发电效率和设备维护。社交媒体分析用户行为，助力企业精准营销。电商平台通过用户购物习惯分析，提供个性化推荐。互联网平台则借助大数据优化服务性能，提升用户体验。
6. 云计算与大数据的融合：云计算提供了弹性的资源管理和服务，为大数据应用提供了基础平台。分布式内存计算技术，如Hadoop YARN和Spark，能够在云环境中快速响应大数据分析的需求变化。
7. 工业互联网与工业大数据：工业互联网结合物联网(IoT)技术，通过实时收集和分析设备数据，实现资产管理、运营优化、故障诊断等功能，提升生产效率和安全性。
8. 数据模型：大数据分析通常涉及两种主要的数据模型——范式化模型和维度模型。前者适用于事务处理，后者更适合分析型应用，如数据仓库（ADW），以支持业务决策。
大数据应用融合解决方案需要综合运用多种技术，从数据的获取、处理到应用，为企业创造价值，实现业务创新和转型。随着技术的发展，大数据将深入到更多领域，为企业带来前所未有的洞察力和竞争优势。
