根据搜索结果，系统可能采用了以下数据技术，具体应用领域和技术细节如下：

一、数据库技术

关系型数据库

- 如MySQL、PostgreSQL、Oracle，用于存储结构化数据（如客户信息、交易记录），提供事务处理和复杂查询能力。

非关系型数据库

- 如MongoDB、Cassandra，适用于存储非结构化数据（如社交媒体互动、日志文件），具备高扩展性和灵活性。

数据仓库与分析工具

- 如Amazon Redshift、Google BigQuery，用于长期存储历史数据，支持复杂查询和数据分析。

二、云计算技术

SaaS模式：

如Salesforce，提供按需订阅的CRM服务，降低部署成本。

弹性扩展与全球部署：云平台支持动态调整资源，实现跨国业务协同。

三、人工智能与数据分析技术

数据挖掘与机器学习

- 用于客户细分、行为预测、异常检测等，提升决策质量。

自然语言处理（NLP）

- 支持智能客服、情感分析等功能，增强交互体验。

四、物联网（IoT）技术

实时数据采集：

通过传感器网络收集设备运行数据（如温度、压力），实现生产过程的监控与优化。

五、其他相关技术

API集成：允许系统与其他业务系统（如ERP、CRM）无缝对接，提升功能扩展性。

区块链技术：保障数据安全性，适用于需要不可篡改记录的场景。

总结

系统可能采用了多层架构，结合数据库存储、云计算资源、AI分析及物联网数据采集，形成完整的数据技术生态。具体技术选型取决于业务需求，例如金融系统更侧重安全性与合规性，而电商系统则更注重实时处理能力。