大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告
大数据技术的发展现状与未来趋势分析
大数据技术的发展现状与未来趋势分析随着科技的不断进步和社会的不断发展，大数据技术逐渐成为人们关注的焦点。
从早期的数据存储和处理，到现在的数据分析和应用，大数据技术已经在各个领域展现出了无限的潜力。
本文将从大数据技术的发展现状、主要应用领域和未来趋势三个方面进行探讨。
大数据技术的发展现状是一个快速发展的过程。
随着数字化时代的来临，人类的活动产生了大量的数据，这些数据被广泛应用于商业、社会和科学研究等方面。
为了能够更好地理解和利用这些数据，大数据技术应运而生。
目前，大数据技术主要包括数据的采集、存储、处理和分析。
数据的采集主要通过传感器、摄像头等设备来获取，数据的存储则采用云计算和分布式存储等技术进行管理，而数据的处理和分析则依靠机器学习和人工智能等算法来实现。
大数据技术的应用领域非常广泛。
在商业领域，大数据技术已经被广泛应用于市场营销、风险管理和供应链管理等方面。
通过对大数据的分析和挖掘，企业可以更加准确地把握市场动态，降低经营风险，并提高供应链的效率。
在社会领域，大数据技术被用于城市规划、环境保护和公共安全等方面。
通过对大数据的分析，政府可以更好地制定城市规划和环境保护政策，提高城市的可持续发展水平，并提高公众的安全感。
在科学研究领域，大数据技术被用于天气预报、医学研究和宇宙探索等方面。
通过对大数据的分析，科学家可以更好地研究天气规律，提高医学诊断的准确性，并深入了解宇宙的奥秘。
虽然大数据技术已经取得了很大的进展，但其未来仍然面临着一些挑战和机遇。
首先，数据隐私和安全问题是大数据技术发展中必须要解决的难题。
随着数据的不断增长，数据的安全和隐私问题显得尤为重要。
其次，数据的质量和可信度问题也是需要解决的难题。
数据质量的低下和可信度的不高会直接影响到数据的分析和应用效果。
再次，大数据的处理和分析算法仍然需要不断优化和改进。
随着数据量的增加，现有的处理和分析算法可能无法胜任。
此外，大数据技术的人才短缺问题也亟待解决。
大数据分析在企业发展中的现状与未来趋势
大数据分析在企业发展中的现状与未来趋势随着科技的迅猛发展，大数据正逐渐成为企业决策与发展的关键要素。
大数据分析能够帮助企业更好地了解市场、优化业务流程、提高产品质量和服务水平，从而获得竞争优势。
本文将探讨大数据分析在企业发展中的现状和未来趋势。
一、大数据分析的现状大数据分析的现状可以从数据来源、技术手段和应用领域三个方面进行描述。
首先，数据来源广泛且多样化，包括企业内部的交易数据、用户行为数据，以及外部的社交媒体数据、互联网数据等。
这些数据通过采集、清洗与存储等工作，形成海量的、多样化的无结构化和结构化数据。
其次，技术手段的进步为大数据分析提供了强大支持。
云计算、机器学习、人工智能等技术的不断突破，使得数据分析能力不断增强。
利用这些技术手段，企业可以对大数据进行深度挖掘，发现其中蕴含的商业价值。
最后，大数据分析的应用领域也在不断扩展。
从传统的市场营销、客户关系管理到生产优化、供应链管理，再到风险控制、金融科技等领域，大数据的应用正在渗透到企业的方方面面。
企业通过对大数据的分析和应用，能够提高决策的准确性和效率，增强企业的竞争力。
二、大数据分析的未来趋势未来，大数据分析将在以下几个方面继续发展和创新。
首先，数据的增长速度将继续加快。
随着物联网的普及、移动互联网的发展，数据的获取和产生将更加便捷，数据规模将达到前所未有的庞大。
这意味着，企业需要投资更多的资源来处理和分析这些数据，以获取有价值的信息。
其次，数据分析的精确度将进一步提高。
随着技术的不断进步，机器学习、深度学习等算法将不断优化，更加准确地分析数据，发现隐藏在数据中的规律和趋势。
同时，数据质量和数据安全也将成为企业关注的重点，保障数据的准确性和安全性是大数据分析发展的基础。
此外，大数据分析将更加注重数据的实时性和动态性。
随着社交媒体、实时数据的迅猛发展，企业将不仅仅依靠历史数据来进行分析，还需要实时了解市场变化和用户需求的动态。
因此，企业需要建立实时的数据采集和分析系统，及时获取和应对市场变化。
大数据调研报告多篇
大数据调研报告多篇本文是一份关于大数据调研报告的综合分析，通过对多篇调研报告的研究，探讨了大数据现状、发展趋势以及对企业管理和经济发展的影响等方面的问题。
以下是本文的主要内容：I. 前言本篇文章是一份综合分析多篇大数据调研报告的文章。
在当今信息化和数字化的时代，大数据对于企业和经济的影响越来越大，其重要性不断凸显。
本文将结合多篇调研报告的数据和分析，探讨大数据的现状、发展趋势以及对企业管理和经济发展的影响等问题。
II. 大数据现状分析大数据是指规模巨大、复杂多变的数据集合，由于其数据量大、种类复杂，传统的数据处理方式已经无法胜任，需要专门的工具与技术。
目前，全球的大数据市场规模正在不断扩大，各种新的应用场景不断出现，大数据技术正在成为重要的信息化基础设施之一。
根据相关调研报告显示，截至2020年，全球大数据市场规模已经达到XX亿美元，预计2025年将达到XX亿美元，增长速度迅猛。
III. 大数据发展趋势大数据技术虽已取得巨大进步，但仍有待不断完善和发展。
据分析，未来大数据发展的趋势主要有以下几个方面：A. 人工智能（AI）与大数据的融合随着人工智能技术的不断发展，其与大数据的结合将会更加深入。
大数据中的海量数据为人工智能的学习和应用提供了更加丰富的数据支持，而人工智能技术可以通过对大数据的分析挖掘和处理，进一步提高数据利用率和效益。
B. 边缘计算和大数据的结合传统的云计算模式已经无法满足大数据处理的实时性和安全性要求，未来大数据处理会采用与边缘计算结合的方式。
通过在计算能力更为强大的边缘设备上进行数据处理和分析，可以大大提高数据处理的效率和安全性。
C. 大数据与物联网的融合物联网的出现使得人们可以获取更多更丰富的数据，大数据与物联网的融合将会开启新的应用场景和商业模式。
未来，通过对物联网设备传感器数据的处理和分析，可以实现更高效的数据管理和决策支持。
IV. 大数据对企业管理的影响大数据对企业管理的影响已经越来越明显，它可以帮助企业更好地进行市场调研和客户需求分析，优化企业生产流程和产品设计，提高供应链效率等。
大数据专业调研报告
大数据专业调研报告
《大数据专业调研报告》
摘要：随着互联网技术的不断发展，大数据技术逐渐成为信息科技领域的热门话题。
本报告通过对大数据专业的调研分析，探讨了该专业的现状、发展趋势以及就业前景，并提出了相关建议。
一、大数据专业的现状分析
近年来，大数据技术在各行各业都得到了广泛的应用，特别是在金融、医疗、交通等领域。
因此，大数据专业成为了众多学生和企业关注的焦点。
目前，国内外大部分高校都开设了相关的大数据专业，同时也有很多培训机构推出了相关的大数据课程。
二、大数据专业的发展趋势分析
随着大数据技术的不断创新和发展，大数据专业将会迎来更多的发展机遇。
据统计数据显示，未来几年，大数据相关岗位的需求量将会持续增长。
同时，大数据技术也将会与人工智能、云计算等领域进行深度融合，为其带来更广阔的发展空间。
三、大数据专业就业前景分析
目前，大数据专业的毕业生就业形势良好。
越来越多的企业开始注重大数据技术在业务发展中的应用，对于具备相关技能的人才需求量逐渐增加。
不仅如此，大数据专业的毕业生在就业市场上的竞争力也相对较强。
四、相关建议
针对大数据专业的发展现状和趋势，我们提出如下建议：
1. 学生应该积极了解大数据相关的知识和技能，提前准备好相关的就业规划。
2. 高校应该不断优化大数据专业的课程设置，提高学生的专业素质和实际能力。
3. 企业应该关注大数据技术的发展动态，及时培养和引进相关的人才。
总结：大数据专业是一个具有广阔发展前景的专业，未来的就业市场对其需求量将会持续增加。
希望毕业生们可以抓住机遇，提升相关技能，为自己的就业做好准备。
大数据专业调研报告
大数据专业调研报告一、引言随着信息技术的发展和互联网的普及，数据量的爆发式增长引发了对大数据的关注。
大数据作为一种新兴的技术和应用模式，正在逐渐改变我们的生活和工作方式。
本次调研报告旨在对大数据专业进行深入调研，探讨其发展现状、应用领域和未来趋势，为相关从业者提供参考和指导。
二、发展现状1. 大数据专业的兴起近年来，大数据专业逐渐兴起，成为高校中热门的专业之一。
大数据专业涉及到数据采集、存储、处理、分析和应用等多个方面，培养学生具备数据分析、人工智能和机器学习等相关技能，满足企业对数据人才的需求。
2. 人才需求大数据技术的快速发展带动了对相关人才的需求增长。
各类企事业单位纷纷设立大数据部门，招聘大数据分析师、数据工程师等专业人才。
同时，随着大数据应用领域的拓宽，对跨学科人才的需求也日益增加。
三、应用领域1. 金融行业金融行业是大数据应用的重要领域之一。
通过对海量的金融数据进行分析，可以帮助银行、保险公司等机构进行风险评估、信贷审批和投资决策等工作。
同时，大数据技术还可以应用于金融市场的预测和交易策略的优化。
2. 零售行业大数据技术在零售行业的应用也越来越广泛。
通过对顾客购买记录、行为数据和社交媒体数据等进行分析，零售企业可以更好地了解顾客需求，进行精准营销和个性化推荐，提升用户体验和销售额。
3. 医疗行业大数据在医疗行业的应用可以帮助医生进行疾病诊断、药物研发和医疗资源的优化分配。
通过对患者的基因数据、病历和医疗影像等进行分析，可以提供更准确的诊断结果和个性化的治疗方案。
4. 城市管理大数据技术在城市管理中的应用可以帮助政府和城市规划部门进行智慧城市建设和公共服务优化。
通过对城市交通、环境和能源等数据的分析，可以实现交通拥堵的优化、环境污染的监测和能源消耗的节约。
四、未来趋势1. 人工智能与大数据的融合人工智能作为大数据的重要应用领域之一，与大数据的融合将进一步推动相关技术和应用的发展。
人工智能可以通过对大数据的分析和学习，实现自主学习和智能决策，为各行各业带来更多可能性。
关于大数据研究热点及发展趋势的具体分析
关于大数据研究热点及发展趋势的具体分析大数据研究是当今全球发展趋势中的一个重要领域。
随着数据计算和存储能力的不断提升，大量的新型研究方法和技术被开发出来，出现了许多热点问题和发展趋势。
在此，本文将对大数据研究的热点及发展趋势进行具体分析，以期为相关的学习、研究和应用提供指导。
一、大数据研究的热点1、大数据挖掘大数据挖掘利用数据挖掘技术，分析海量的历史数据，以发现信息中的有价值的知识，从而有助于真实世界的理解，是研究海量数据的有效工具。
目前，大数据挖掘研究的热点主要集中在改善模型效率、模型准确性、数据安全性、数据可视化等方面。
2、云计算云计算是基于快速流式处理和大数据存储的技术，具有弹性伸缩、容灾备份的优势。
研究的热点大多集中在云计算环境下构建大数据分析服务平台，以及在云计算环境中如何利用大数据分析服务提高工作效率和准确性等方面。
3、机器学习机器学习是指通过分析大量历史数据，并利用机器学习算法来发现数据内在规律，从而自动完成任务，是大数据技术中非常重要的一环，目前研究的热点主要集中在机器学习模型的优化设计、对复杂系统的动态建模、可扩展的机器学习算法等方面。
二、大数据研究的发展趋势1、大数据可视化大数据可视化通过有效的可视化技术，将大量复杂的数据以图表、统计图、动画、地图等形式展示出来，有效地提高了数据分析和信息传达的效率，体现了大数据技术的优势，目前研究的发展趋势涉及数据可视化技术的实现、大屏展示、数据交互等方面。
2、深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，能够从海量数据中自动发现特征，对复杂系统的动态建模能力极强，具有较高的预测准确性。
目前研究的发展趋势主要集中在深度学习模型的构建和优化、深度学习网络的可靠性检测、计算加速器设计等方面。
3、增强学习增强学习是一种基于奖励机制的学习方法，利用强化学习算法，将环境信息和算法的建模能力完美结合，实现智能体有效地学习和决策，目前研究的发展趋势主要集中在自适应奖励机制的设计、多智能体系统的设计、增强学习在复杂环境中的应用等方面。
大数据的国内外研究现状及发展动态分析
大数据的国内外研究现状及发展动态分析在信息时代的浪潮中，大数据成为了一种重要的资源和技术。
它的涌现不仅改变了人们的生活方式和商业运营方式，也推动了科学研究的发展。
本文将对国内外大数据研究的现状以及未来的发展动态进行分析。
一、国际大数据研究现状大数据研究在国际范围内已经有了长足的发展。
首先，在数据存储方面，云计算技术被广泛应用于海量数据的存储和管理，例如Amazon的S3和Google的Bigtable等技术。
其次，在数据处理方面，分布式计算和并行计算被用于加速大数据的处理速度，例如MapReduce和Spark等技术。
此外，数据挖掘和机器学习也成为了大数据研究的重要方向，通过对大量数据的分析和学习，揭示其中的关联模式和规律。
二、国内大数据研究现状在国内，大数据研究也呈现出蓬勃发展的态势。
首先，在政府的支持下，各大高校和研究机构纷纷开展了大数据相关的研究项目。
其次，在行业应用方面，诸如金融、医疗、物流等各个领域都开始利用大数据来提高效率和服务质量。
此外，一些互联网企业也在大数据分析和算法研发方面进行了深入探索，例如阿里巴巴和百度等。
三、国际大数据研究动态在国际上，大数据研究正朝着更加深入和广泛的方向发展。
首先，随着物联网技术的不断演进，大量传感器数据的产生将推动数据存储和分析的需求。
其次，在人工智能领域，深度学习技术的崛起为大数据研究提供了新的方法和思路。
此外，跨界研究也成为了大数据领域的趋势，例如将大数据与社会科学、医学等学科相结合，探索新的研究方向和方法。
四、国内大数据研究动态在国内，大数据研究也在不断推进和突破。
首先，政府加大了对大数据研究的支持力度，提出了一系列发展政策和资金扶持。
其次，学术界和产业界之间的合作交流也越来越频繁，加快了大数据技术的推广和应用。
此外，一些新兴领域的涌现，如人工智能、区块链等，也将为大数据研究带来新的机遇和挑战。
五、国际大数据研究趋势在国际上，大数据研究的趋势是多样化和复合化发展。
大数据分析技术研究报告
大数据分析技术研究报告在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织的重要资产，而大数据分析技术则是挖掘这些资产价值的关键手段。
大数据分析技术能够帮助我们从海量、复杂的数据中提取有价值的信息，为决策提供有力支持。
本文将对大数据分析技术进行深入探讨。
一、大数据分析技术的定义与特点大数据分析技术是指对规模巨大、类型多样、处理速度快、价值密度低的数据进行收集、存储、管理和分析的一系列技术和方法。
其主要特点包括以下几个方面：1、数据量大大数据的规模通常达到 PB 级甚至 EB 级，远远超过传统数据处理技术所能应对的范围。
2、数据类型多样包括结构化数据（如关系型数据库中的表格数据）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
3、处理速度快要求能够在短时间内对大量数据进行快速处理和分析，以满足实时决策的需求。
4、价值密度低在海量数据中，有价值的信息往往只占很小的比例，需要通过有效的分析方法来提取。
二、大数据分析技术的关键技术1、数据采集与预处理数据采集是获取数据的过程，包括从各种数据源（如传感器、网络爬虫、数据库等）收集数据。
预处理则是对采集到的数据进行清洗、转换、集成等操作，以确保数据的质量和一致性。
2、数据存储为了存储大规模的数据，通常采用分布式文件系统（如 HDFS）和分布式数据库（如 HBase、Cassandra 等）。
3、数据处理框架常见的数据处理框架有 MapReduce、Spark 等。
MapReduce 是一种分布式计算框架，适用于大规模数据的批处理；Spark 则具有更高的性能和更丰富的功能，支持批处理、流处理和交互式查询。
4、数据分析算法包括分类算法（如决策树、朴素贝叶斯）、聚类算法（如KMeans、层次聚类）、关联规则挖掘算法（如 Apriori 算法）等。
5、数据可视化将分析结果以直观、易懂的图表形式展示出来，帮助用户更好地理解数据和发现规律。
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大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念产生的背景与意义上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。
尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。
随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。
此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据量的增长。
互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民都在制造数据。
而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。
时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。
在数据的这种爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。
在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。
大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。
传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。
每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。
这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。
大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。
与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。
而且，美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头过河的试错阶段。
中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。
大数据对于中国企业不仅仅是信息技术的更新，更是企业发展战略的变革。
随着对大数据的获取、处理、管理等各个角度研究的开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。
任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累。
数据是企业的核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。
大数据是信息技术演化的最新产物，确立了数据这一信息技术元素的独立地位。
正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物，才有了今天爆炸式的数据增长，从而奠定了大数据的基础。
为了充分利用数据资产，大数据产业也呼之欲出。
大数据时代来临，使商业智能、信息安全和云计算具有更大潜力。
大数据产业链按产品形态分为硬件、基础软件和应用软件三大领域，商业智能、信息安全和云计算主横跨三大领域，将构成产业链中快速发展的三驾马车。
就国内而言，商业智能市场已步入成长期，预计未来3年复合年均增长率( CAGR) 为35%，“十二五”期间潜在产值将超300 亿元; 信息安全预计未来3 年CAGR有望保持35% ～40%的快速增长，“十二五”期间潜在产值将超4000 亿元; 云计算刚进入成长期，预计未来5 年CAGR 将超50%，2015 年产业规模预计将达1 万亿元。
大数据处理的基础设施数据仓库、以物联网为代表的数据收集环节、实时性强的在线数据分析工具，以及数据可视化的产品呈现，数据挖掘的应用在营销、销售、人力资源、电子商务等各个商业领域广泛开展，大数据为个性化营销和精准化推荐提供了充足的养分和可持续发展的沃土。
同时大数据研究会给企业管理变革带来巨大冲击。
对现代企业的管理运作理念、组织业务流程、市场营销决策以及消费者行为模式等产生巨大影响，使得企业商务管理决策越来越依赖于数据分析而非经验甚至直觉。
大数据将催生由信息驱动的的商业模式，在企业的价值链中发挥中间作用，通过商业交易创建极具价值的“排出数据”；数据驱动的决策制定，利用可控实验，企业能够验证假设、分析结果以指导投资决策及运作改变；利用大数据进一步提高算法和机器分析的作用，避免成本高昂的人工干预，节约成本，提高效益。
国内外研究进展“大数据”这个概念早在上个世纪的1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，就将“大数据”热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。
2008年9月《科学》（Science）杂志发表了一篇文章“BigData: Science in the Petabyte Era”。
“大数据”这个词开始被广泛传播。
目前国内外的专家学者对大数据只是在数据规模上达成共识：“超大规模”表示的是GB级别的数据，“海量”表示的是TB级的数据，而“大数据”则是PB 级别及其以上的数据。
但对其的准确定义给出的结论不一。
美国国家科学基金会( NSF) 则将大数据定义为“由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成的大规模、多元化、复杂、长期的分布式数据集”。
Wiki对大数据的定义为：所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
麦肯锡全球数据分析研究所在2011 年5 月发表的一篇论文中所说：“大数据是指大小超出了典型数据库工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。
”但它同时指出“大数据”并非总是说有数百个TB 才算得上。
根据实际使用情况，有时候数百个GB 的数据也可称为大数据，这主要要看它的第三个维度，也就是速度或者时间维度。
权威IT 研究与顾问咨询公司Gartner 将大数据定义为“在一个或多个维度上超出传统信息技术的处理能力的极端信息管理和处理问题”。
IBM公司把大数据概括为规模V olume快速Velocity和多样Variety，即3V，而4V则是3V的基础上多一个Value价值。
具体来讲，V olume指数据量极大并仍在持续增大；Velocity指所需的处理速度快，响应时间短；V ariety指数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据甚至是非结构化数据(以此区分大数据与海量数据两个概念)；Value指价值密度低，以视频为例，不间断的监控录像中，有用的数据长度可能仅有一两秒。
由以上概念的差异可以看出目前主要从数据来源和数据的处理工具与处理难度两个方面对大数据进行定义。
但是这种定义方式会和另一个词发生混淆——海量数据。
有文献指出大数据=海量数据+复杂类型的数据，这一公式是否成立还待进一步讨论。
如今“海量数据”研究方向主要考虑各种非结构化数据的有效管理、多数据源的集成问题。
由此看来能区别两次还需要借助IBM关于大数据4V特征，尤其是其中的Velocity。
强调数据是快速动态变化的，形成流式数据则是大数据区别于其他概念的最重要的特征。
国外除在大数据的概念上的研究外，重点放在技术研究。
美国政府六个部门启动的大数据研究计划中，除了国家科学基金会的研究内容提到要“形成一个包括数学、统计基础和计算机算法的独特学科”外，绝大多数研究项目都是应对大数据带来的技术挑战，重视的是数据工程而不是数据科学，主要考虑大数据分析算法和系统的效率。
在国内，“大数据”尚未直接以专有名词被我国政府提出并给予政策支持。
因此国内学者关于大数据概念上的研究并不充分，大多是引用以上定义进行阐释。
同时在国内对“海量数据”这一说法认同度较高，更习惯将“大数据”称为“海量数据，并没有将两个词进行明确的区分。
国内在大数据研究领域的重点在大数据与云计算、数据挖掘，并行计算和分布式处理，应用式主要集中在地理信息系统。
发展动态（1）资源的管理与利用。
数据作为一种重要的资源，对它价值的挖掘利用具有非常重要的意义，因此一直是该领域的研究重点。
研究主要涉及到数字处理、数据分析以及数据挖掘，尤其是从海量、复杂、实时的大数据中挖掘知识，可见，对海量数据价值的挖掘、发现和创造价值一直是当前的研究热点。
同时为了更好地建设数据资源，对数据的组织和存储显得尤为重点，于是相应地也成为研究热点，如元数据、数据仓库和数据存储等。
（2）信息服务。
数据组织和建设的主要目的便是开展服务。
相关研究主要涉及到地理信息系统、互联网、物联网、遥感、数字城市、商业智能等方面。
而物联网一直是重点关注的新产业，对于数字城市及智慧城市的谋划建设更强调数据的价值。
此外，统计还发现，中国移动、中国电信以及金融领域更注重从数据分析挖掘中获得智慧价值的利用。
（3）行业调整。
Hadoop迈向商业化，开源软件带来更多相关市场机会，将促使一批新型开放平台的诞生。
同时大数据将由网络数据处理走向企业级应用，企业逐渐了解到大数据并不仅仅指处理网络数据，行业对大数据处理的需求也会增加，包括数据流检测和分析。
大数据将创造出新的细分市场（4）关键技术。
数据的管理和利用离不开技术的支撑，服务质量的提高更离不开技术的保障。
近几年的研究主要涉及到云计算、Hadoop、MapReduce、并行、分布式、多线程、网格、可视化等技术。
尤其是云计算、MapReduce 以及Hadoop 带来的分布式、并行式算法与“海量数据”有着密切的关系，而事实上这三者针对的具体目标本来就是大规模的数据。
目前存在的主要问题分析（1）研究方法问题大数据研究开创了科研的第四范式，与传统的逻辑推理研究不同，大数据研究是对数量巨大的数据做统计性的搜索、比较、聚类和分类等分析归纳，因此继承了统计科学的一些特点。
统计学关注数据的相关性或称关联性，所谓“相关性”是指两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性，而不再关注因果关系。
因果关系的研究曾经引发了科学体系的建立，近代科学体系获得的成就已经证明，科学是研究因果关系最重要的手段。
对于相关性研究是可以替代因果分析的科学新发展还只是因果分析的补充，这是一个大数据学术界讨论比较激烈的问题。
（2）领域融合问题当前大数据研究的局面是各个学科的科学家都以自己为主处理本领域的海量数据，信息领域的科学家只能起到助手的作用。
也就是说，各领域的科学问题还掌握在各学科的科学家手里，计算机科学家所提炼出的具有共性的大数据科学问题并不多。
通过对有关文献统计，目前大数据方面已发表论文多有计算机科学方面的研究机构专家学者撰写。
大多立足于信息科学，侧重于大数据的获取、存储、处理、挖掘和信息安全等方面，鲜有从管理学的角度探讨大数据对于现代企业生产管理和商务运营决策等方面带来的变革与冲击的研究．缺乏学科之间的交叉与融合，缺乏既拥有清理和组织大型数据的能力又懂得“商业语言”的数据科学家。