Lihat sumber Teknologi dalam Big Data Analytics

Teknologi merupakan fondasi utama dalam pengembangan Big Data Analytics. Perkembangan perangkat keras dan perangkat lunak telah memungkinkan proses analisis data dalam jumlah besar yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan. Dengan teknologi yang tepat, organisasi dapat memproses dan menganalisis data secara real time untuk memperoleh wawasan strategis.

== Sistem Manajemen Basis Data ==
Untuk mengelola volume data yang sangat besar, digunakan [[sistem manajemen basis data]] (DBMS) modern seperti [[NoSQL]] dan [[NewSQL]]. NoSQL, seperti [[MongoDB]] dan [[Cassandra]], dirancang untuk menangani data tidak terstruktur dan semi-terstruktur, sedangkan NewSQL menggabungkan keunggulan NoSQL dan [[relational database]].

== Framework Pemrosesan Data ==
Framework pemrosesan data seperti [[Hadoop]] dan [[Apache Spark]] merupakan pilar dalam Big Data Analytics. Hadoop menyediakan platform terdistribusi untuk menyimpan dan memproses data dalam skala petabyte, sedangkan Apache Spark menawarkan pemrosesan data cepat dan in-memory.

== Integrasi dengan Cloud Computing ==
Banyak organisasi yang mengintegrasikan Big Data Analytics dengan [[cloud computing]] untuk meningkatkan skalabilitas dan fleksibilitas. Layanan cloud seperti [[Amazon Web Services]], [[Microsoft Azure]], dan [[Google Cloud Platform]] menyediakan infrastruktur dan alat analitik big data yang mudah digunakan dan diakses.