​​大数据技术本质上属于后端领域，其核心在于海量数据的存储、处理与分析，但最终的数据可视化与应用层交互可能涉及前端技术。​​

1. ​​后端主导的数据处理​​
   大数据技术的核心任务包括分布式计算（如Hadoop、Spark）、数据清洗、机器学习模型训练等，这些均需后端服务器的高性能计算能力和复杂算法支持。例如，电商平台的用户行为分析需后端处理TB级数据，生成推荐模型。

2. ​​前端协作的数据展示​​
   处理结果需通过前端界面（如数据看板、动态图表）呈现给用户。前端框架（如React、Vue）结合可视化库（ECharts、D3.js）可实现交互式数据探索，但数据本身仍依赖后端API提供。

3. ​​全栈场景的融合应用​​
   在实时监控等场景中，后端负责流数据处理（如Kafka），前端通过WebSocket接收实时更新，形成闭环。这种协作体现技术栈的互补性，而非边界模糊。

​​总结​​：选择大数据技术方向时，若偏向底层架构与算法，应深耕后端；若关注数据产品化，需补充前端交互设计能力。两者结合能提升全链路解决方案的竞争力。