當前的大數據技術的研究可以分為幾個方向:結構化數據分析、文本數據分析、多媒體數據分析、Web數據分析、網絡數據分析和移動數據分析。

未來,大數據10個主要發展趨勢:
大數據與人工智能的融合;
跨學科領域交叉的數據分析應用;
數據科學帶動多學科融合;
深度學習成為大數據智能分析的核心技術;
利用大數據構建大規模、有序化開放式的知識體系;
大數據的安全持續令人擔憂;
開源繼續成為大數據技術的主流;大數據與云計算、移動互聯網等的綜合應用;
大數據提升政府治理能力,數據資源化、私有化、商品化成為持續的趨勢;
大數據技術課程體系建設和人才培養快速發展。大數據發展趨勢預測總結為“融合、跨界、基礎、突破”。
1.結合智能計算的
大數據分析成為熱點,包括大數據與神經計算、深度學習、語義計算以及人工智能其他相關技術結合。得益于以云計算、大數據為代表的計算技術的快速發展,使得信息處理速度和質量大為提高,能快速、并行處理海量數據。
2.跨學科領域交叉的數據融合分析與應用將成為今后大數據分析應用發展的重大趨勢。
由于現有的大數據平臺易用性差,而垂直應用行業的數據分析又涉及領域專家知識和領域建模,目前在大數據行業分析應用與通用的大數據技術之間存在很大的鴻溝,缺少相互的交叉融合。
因此,迫切需要進行跨學科和跨領域的大數據技術和應用研究,促進和推動大數據在典型和重大行業中的應用和落地,尤其是與物聯網、移動互聯、云計算、社會計算等熱點技術領域相互交叉融合。
3.大數據安全和隱私。大數據時代,各網站均不同程度地開放其用戶所產生的實時數據,一些監測數據的市場分析機構可通過人們在社交網站中寫入的信息、智能手機顯示的位置信息等多種數據組合進行分析挖掘。
然而,大數據時代的數據分析不能保證個人信息不被其他組織非法使用,用戶隱私安全問題的解決迫在眉睫。
安全智能更加強調將過去分散的安全信息進行集成與關聯,獨立的分析方法和工具進行整合形成交互,最終實現智能化的安全分析與決策。
4.各種可視化技術和工具提升大數據分析。進行分析之前,需要對數據進行探索式地考查。
在此過程中,可視化將發揮很大的作用。對大數據進行分析以后,為了方便用戶理解結果,也需要把結果展示出來。尤其是可視化移動
數據分析工具,能追蹤用戶行為,讓應用開發者得以從用戶角度評估自己的產品,通過觀察用戶與一款應用的互動方式,開發者將能理解用戶為何執行某些特定行為,從而為自己完善和改進應用提供依據。
將來,企業用戶會選擇更加可靠、安全、易用的一站式大數據處理平臺。
大數據一站式平臺包括:虛擬化平臺、數據融合平臺、大數據管理平臺、可視化平臺。
致力于為客戶提供企業及的大數據平臺服務,幫助企業輕松構建出獨屬于自己的數據智能解決方案,從傳統應用向大
數據應用轉型,借力大數據優勢深化自身業務價值體系。
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