大数据技术进展与发展计划趋势
全球大数据发展趋势分析
全球大数据发展趋势分析在当前的信息时代，随着物联网的普及和数字化程度的深入发展，全球的大数据应用正在迅速增加，成为了许多企业和组织实现转型升级的重要路径。
具体来说，全球大数据发展趋势主要表现在以下几个方面：一、大数据技术的快速发展近年来，大数据技术的应用与创新不断涌现，各种新的数据处理、数据挖掘、数据分析和数据可视化等技术日新月异。
例如，Hadoop、Spark等大数据处理框架；NoSQL、NewSQL等数据库技术；机器学习、深度学习等数据挖掘和分析技术；可视化工具、数据分析平台等应用工具等等。
这些技术的出现，极大地促进了大数据处理的效率和数据挖掘的正确性，可使企业和组织在数据分析方面取得更多的优势。
二、云计算大数据的蓬勃发展随着云计算的快速发展，云计算大数据应用也取得了飞跃性的进展，它极大地简化了企业和组织大数据处理的过程和成本。
现在，越来越多的企业和组织转向云端大数据的存储和处理，通过公有云、私有云等云计算资源，快速实现大数据处理和分析需求，推动了企业和组织数字化转型。
三、大数据行业生态系统的逐渐成熟随着大数据技术的逐渐成熟，大数据行业的生态系统也开始逐渐建立。
众多的技术和产品供应商不断出现和成熟，涉及到硬件、软件、存储、网络、数据等方面，支持和促进了企业和组织在大数据领域的创新应用。
同时，一批优秀的大数据公司逐渐崛起，成为整个大数据行业的领导者，如IBM、SAP、Oracle等，这为整个行业带来了更多的投资和机遇。
四、大数据商业模式的创新和多元化随着大数据行业的发展，大量的大数据商业模式正在不断出现和创新。
从最初的数据收集和管理，到目前的大数据分析和应用，商业模式也从单一向多元化、复合化转变。
例如基于隐私保护的数据共享、基于数据交换的价值链建设和拆解、基于数据平台的数据驱动商业等等，不断变革和创新的商业模式加快了大数据市场的发育和商业价值的实现。
总的来说，全球大数据发展呈现出技术快速进化、云计算加速普及、行业生态系统成熟和商业模式多元化等趋势，随着人工智能等先进技术的不断崛起和应用，大数据行业也必将迎来更广阔的发展空间和机遇。
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。
新一代信息技术发展的现状与趋势
新一代信息技术发展的现状与趋势随着科技的飞速发展，新一代信息技术正以惊人的速度改变着我们的生活方式和工作方式。
在过去的几十年中，信息技术取得了巨大的突破和进展，给我们的社会带来了前所未有的改变。
那么，让我们来看一下新一代信息技术发展的现状和未来的趋势。
一、云计算云计算是新一代信息技术中的重要一环，通过云计算，我们可以将数据存储在云端，随时随地进行访问和共享。
云计算不仅提供了强大的存储空间，还可以实现资源的共享和利用，大大提高了工作效率和数据的安全性。
随着大数据时代的到来，云计算将发挥越来越重要的作用，为各行各业带来新的机遇。
二、物联网物联网是指通过互联网连接和管理各种物体，使其具备智能化和自动化的能力。
从智能家居到智能工厂，物联网正逐渐渗透到我们的生活和产业中。
通过物联网，我们可以实时监测和控制各种设备，实现信息的互通和共享，提高生产效率和降低成本。
物联网的广泛应用将会改变我们的生活和工作方式，为我们带来更大的便利和效益。
三、人工智能人工智能是新一代信息技术中的热门话题，现在已经成为了科技领域的主流趋势。
人工智能可以模拟和实现人类的智能行为，通过机器学习和深度学习等技术不断提升自身的智能水平。
人工智能已经被广泛应用在图像识别、语音识别、自动驾驶等领域，极大地提高了效率和便利性。
未来，人工智能将会进一步发展，拓展到更多的领域，为我们创造更多的机遇和可能性。
四、虚拟现实虚拟现实是一种通过计算机技术创造出的仿真环境，将用户置身于其中，提供身临其境的感受和体验。
虚拟现实技术已经在游戏、娱乐、教育等领域得到广泛应用，如今正逐渐渗透到更多的行业中。
通过虚拟现实，我们可以进行沉浸式的培训和体验，大大提高学习和工作的效果。
虚拟现实的发展将会带来全新的体验和商机，为各行各业带来巨大的变革。
五、区块链区块链是一种去中心化的数据库技术，通过密码学和分布式计算，确保了数据的安全性和可信度。
区块链技术不仅可以应用于加密货币领域，还可以应用于金融、物流、医疗等领域。
大数据技术的研究现状和发展趋势
大数据技术的研究现状和发展趋势随着信息化的快速发展和互联网的普及，大数据技术逐渐成为了当今社会的热点话题。
大数据技术的广泛应用和迅猛发展带来了许多机遇和挑战。
本文将探讨大数据技术的研究现状和未来的发展趋势。
首先，大数据技术的研究现状。
目前，大数据技术已被广泛应用于商业、政府和科研等领域。
在商业领域，大数据技术被用于市场调研、销售预测等方面，通过对大量的数据进行分析，企业可以更好地了解消费者需求，提升产品竞争力。
在政府领域，大数据技术被应用于城市管理、治安预警和公共安全等方面，帮助政府提高决策效率和管理水平。
在科研领域，大数据技术被用于基因组学、气候预测等方面，加速了科研进展。
当前的大数据技术主要集中在数据的存储、管理、分析和挖掘等方面，如Hadoop、Spark等框架和算法。
其次，大数据技术的发展趋势。
大数据技术正快速发展，并呈现出以下几个趋势。
首先，人工智能与大数据的融合。
随着人工智能的发展，大数据技术和人工智能的结合将成为未来发展的重要方向。
人工智能需要大量的数据来进行训练和学习，而大数据技术可以提供大量的数据资源，为人工智能的发展提供支持。
同时，人工智能也可以为大数据技术提供更高效的分析和挖掘方法，提升大数据技术的性能和效果。
其次，边缘计算的兴起。
大数据技术的应用场景越来越广泛，涉及到各种终端设备和传感器。
传统的云计算模式存在数据传输延迟较大的问题，而边缘计算可以将计算和数据处理推到离用户和设备更近的地方，减少传输延迟，提供实时的数据分析和响应。
边缘计算的兴起将改变大数据技术的架构和应用模式，为大数据技术的发展创造更多机会。
再次，数据安全和隐私保护的重要性。
大数据技术的快速发展也带来了许多问题，其中数据安全和隐私保护是最重要的问题之一。
随着大数据的不断积累，用户个人信息的泄露和滥用问题日益突出。
未来大数据技术的发展需要更加重视数据安全和隐私保护，采取有效的技术手段和政策措施来应对。
最后，跨学科研究和合作的加强。
大数据技术的发展现状与未来趋势展望
大数据技术的发展现状与未来趋势展望近年来，随着互联网和移动互联网的高速发展，大数据技术逐渐成为各行各业的重要工具。
大数据技术通过对海量数据的收集、分析和运用，为企业和组织提供了全新的决策依据和商业机会。
本文将探讨大数据技术的发展现状，并展望其未来的趋势。
一、大数据技术的发展现状大数据技术在过去十年内取得了巨大的进展。
首先，数据规模呈爆发式增长，各种传感器、社交媒体平台和智能设备不断产生着庞大的数据流。
其次，云计算技术的普及使得数据的存储和处理更加高效和便捷。
再者，机器学习和人工智能的快速发展为大数据的挖掘和分析提供了新的方法和算法。
这些因素的共同促进，大数据技术得以持续创新和升级。
在商业领域，大数据技术被广泛应用于市场研究、用户分析和精准营销等方面。
以电商巨头阿里巴巴为例，其利用大数据技术实现了用户画像和个性化推荐，提高了用户购物体验和精准营销效果。
此外，大数据技术也被应用于证券交易、风险管理和供应链管理等金融和物流领域，为企业提供了全新的商业模式和增长机会。
在城市管理方面，大数据技术能够实现对城市内各种设施设备和人流、交通流的实时监测和调度。
例如，各大城市的智能交通管理系统能够通过大数据分析实现交通拥堵的预测和疏导；而智能电网系统能够通过大数据技术进行电力需求和供应的优化和调控。
大数据技术的应用使得城市变得更加智能、高效和宜居。
二、大数据技术的未来趋势展望1. 数据安全与隐私保护将成为重要关注点随着大数据规模的不断扩大，数据安全和隐私问题将越来越突出。
未来，大数据技术需要更加注重数据的安全存储和传输，采用更加严格的数据权限管理和加密技术，防止数据泄露和滥用。
同时，隐私保护法律和监管政策也需要随之完善，确保个人隐私权益得到有效保护。
2. 边缘计算和智能设备将推动大数据技术的进一步发展边缘计算是指将计算任务从中心服务器下放到数据源附近的网络边缘。
未来，随着物联网的普及和智能设备的智能化，边缘计算将为大数据技术的应用提供更大的便利。
大数据分析技术的未来趋势
大数据分析技术的未来趋势随着科技的不断发展，大数据分析技术将会在未来发展出许多新的趋势。
以下是几个有可能出现的未来趋势：1. 强化机器学习算法随着大数据量的不断增加，机器学习算法将会得到更大的发展和强化。
未来的大数据分析技术将会提供更多的机器学习模型和算法，以帮助用户更加准确地预测和分析数据。
机器学习算法也将会变得更加智能化，具有更高的自主性和自学习能力。
2. 深度学习技术的广泛应用深度学习技术已经在许多领域展现出了巨大的潜力，未来将会进一步应用于大数据分析技术中。
深度学习技术能够模拟并模仿人类大脑的工作原理，通过对大数据的训练和学习，自动提取特征和发现模式。
这将极大地提高大数据分析的准确性和效率。
3. 融合多源数据未来的大数据分析技术将更加注重融合多源数据，并从中挖掘出更有价值的信息。
多源数据包括结构化数据、非结构化数据、社交媒体数据等等。
通过将不同源的数据进行整合和分析，可以获取更全面、准确的信息，帮助用户做出更好的决策。
4. 实时数据分析未来的大数据分析技术将能够实时分析海量的数据。
随着物联网技术的发展，越来越多的设备和传感器将会联网，产生大量实时数据。
未来的大数据分析技术将会迅速处理和分析这些实时数据，为用户提供即时的洞察和决策支持。
5. 数据隐私保护随着大数据的普及和应用，数据隐私问题也日益重要。
未来的大数据分析技术将会注重数据隐私保护的技术和方法。
例如，通过加密算法、数据脱敏等技术手段，保护用户的个人隐私信息。
未来的大数据分析技术将会更加注重数据安全和隐私保护。
6. 可视化分析工具的发展未来的大数据分析技术将更加注重数据可视化分析。
可视化分析工具能够将复杂的数据转化为直观的图形和图表，帮助用户更好地理解和分析数据。
未来的大数据分析技术将提供更多的可视化分析工具，使用户能够更加直观地观察和分析数据。
综上所述，未来的大数据分析技术将会面临许多新的趋势和挑战。
这些趋势包括强化机器学习算法、广泛应用深度学习技术、融合多源数据、实时数据分析、数据隐私保护和可视化分析工具的发展等。
大数据分析的发展现状和未来趋势预测
大数据分析的发展现状和未来趋势预测近年来，随着科技的飞速发展，大数据分析已经成为企业决策和发展的重要工具。
大数据分析是指通过对大量数据进行收集、存储、处理和分析，来发现隐藏在数据中的信息和规律，从而为决策提供科学依据。
本文将探讨大数据分析的发展现状和未来趋势预测。
首先，我们来看一下大数据分析的发展现状。
随着互联网的普及和移动设备的普及，大量的数据被不断产生。
这些数据包括用户的在线行为、社交媒体的评论、传感器的数据等。
这些数据的产生速度之快、规模之大、多样性之广为人所难以想象。
然而，这些数据本身并没有价值，只有通过大数据分析才能从中挖掘出有用的信息。
在大数据分析的应用方面，目前已经有许多实践案例。
例如，在金融领域，银行可以通过分析客户的消费模式和信用记录，来制定个性化的营销策略和信贷政策。
在医疗领域，医院可以通过分析大量的病历和医疗数据，来提高诊断的准确性和治疗效果。
在零售领域，商家可以通过分析客户的购买历史和偏好，来提供更好的商品推荐和购物体验。
这些应用案例都显示出了大数据分析在各个领域的巨大潜力和价值。
然而，虽然大数据分析已经取得了一定的成就，但仍然存在一些挑战和难题。
首先，数据的质量和隐私问题是大数据分析面临的重要挑战。
在数据的获取和存储过程中，很容易出现数据的错误和不一致。
此外，个人隐私问题也备受关注，如何在保护个人隐私的前提下充分利用大数据是一个亟待解决的问题。
另外，未来大数据分析的发展趋势也是我们需要关注的。
一方面，人工智能和机器学习技术的发展为大数据分析提供了更多的可能性。
通过机器学习和深度学习算法，计算机可以自动从数据中学习，并生成模型来预测和优化结果。
这将进一步提高大数据分析的准确性和效率。
另一方面，边缘计算和物联网的兴起也将对大数据分析产生重要影响。
边缘计算是指在靠近数据源的地方执行计算任务，可以减少数据传输和存储的成本。
物联网是指通过各种传感器和设备，将现实世界中的物体连接到互联网。
大数据发展现状与未来趋势分析
大数据发展现状与未来趋势分析引言在信息技术迅猛发展的时代背景下，大数据成为一个热门话题。
大数据的发展已经改变了我们的生活和工作方式。
本文将分析大数据的发展现状以及未来的趋势，探讨大数据对社会、经济和科技的影响。
1. 大数据的定义和特点大数据指的是海量的、多样化的、高速产生的数据。
其特点包括三个方面：数量庞大、多样性和高速更新。
大数据不再仅限于传统的结构化数据，还包括非结构化和半结构化数据，例如社交媒体内容、实时传感器数据等。
2. 大数据的应用领域大数据的应用领域非常广泛，从商业到医疗、教育、金融等各个行业都能看到其身影。
在商业领域，大数据可以用于市场营销、客户关系管理、供应链管理等方面，帮助企业更好地了解消费者需求和提供个性化的服务。
在医疗领域，大数据可以用于研究疾病模式、药物研发和提高医疗效率等方面。
在教育领域，大数据可以分析学生数据，帮助教师更好地了解学生需求，提供个性化的教育。
3. 大数据的发展现状大数据的发展取得了巨大的成就。
互联网和移动设备的普及，使得数据的产生和收集更加便捷，同时存储和处理数据的技术也得到了突破性的进展。
企业大量投资建设数据中心，构建高性能计算平台，以支持大数据的存储和处理需求。
同时，大数据分析技术的不断发展，使得对数据的挖掘和分析变得更加高效和精确。
4. 大数据的未来趋势随着技术的进步和应用场景的不断扩展，大数据的未来趋势将更加广阔。
首先，随着人工智能技术的发展，大数据和人工智能的结合将成为未来的趋势。
通过大数据的分析和挖掘，人工智能系统可以更好地识别模式和预测趋势，帮助企业和决策者做出更准确的判断。
其次，大数据在物联网领域的应用将会蓬勃发展。
物联网设备可以收集大量的传感器数据，通过对这些数据的分析，可以实现智能化的控制和管理。
最后，数据安全和隐私保护将成为大数据发展的重要议题。
随着个人数据的规模不断增加，数据泄露和滥用的风险也相应增加。
因此，加强数据安全和隐私保护将是未来大数据发展的关键。
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大数据技术进展与发展趋势在大数据时代，人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。
与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现，如图4所示。
因而与传统的OLAP相比较，基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点[24]。
图4 基于机器学习的大数据分析算法目标函数和迭代优化过程（1）迭代性：由于用于优化问题通常没有闭式解，因而对模型参数确定并非一次能够完成，需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。
（2）容错性：机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在，同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误，模型的最终收敛不受影响。
（3）参数收敛的非均匀性：模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变，而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。
这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很大不同，直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析，很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。
传统的分布式计算框架MPI（message passing interface，信息传递接口）[25]虽然编程接口灵活功能强大，但由于编程接口复杂且对容错性支持不高，无法支撑在大规模数据上的复杂操作，研究人员转而开发了一系列接口简单容错性强的分布式计算框架服务于大数据分析算法，以MapReduce[7]、Spark[8]和参数服务器ParameterServer[26]等为代表。
分布式计算框架MapReduce[7]将对数据的处理归结为Map和Reduce两大类操作，从而简化了编程接口并且提高了系统的容错性。
但是MapReduce受制于过于简化的数据操作抽象，而且不支持循环迭代，因而对复杂的机器学习算法支持较差，基于MapReduce的分布式机器学习库Mahout需要将迭代运算分解为多个连续的Map 和Reduce 操作，通过读写HDFS文件方式将上一轮次循环的运算结果传入下一轮完成数据交换。
在此过程中，大量的训练时间被用于磁盘的读写操作，训练效率非常低效。
为了解决MapReduce上述问题，Spark[8] 基于RDD 定义了包括Map 和Reduce在内的更加丰富的数据操作接口。
不同于MapReduce 的是Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，这些特性使得Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的大数据分析算法。
基于Spark实现的机器学习算法库MLLIB 已经显示出了其相对于Mahout 的优势，在实际应用系统中得到了广泛的使用。
近年来，随着待分析数据规模的迅速扩张，分析模型参数也快速增长，对已有的大数据分析模式提出了挑战。
例如在大规模话题模型LDA 中，人们期望训练得到百万个以上的话题，因而在训练过程中可能需要对上百亿甚至千亿的模型参数进行更新，其规模远远超出了单个节点的处理能力。
为了解决上述问题，研究人员提出了参数服务器（Parameter Server）的概念[26]，如图5所示。
在参数服务器系统中，大规模的模型参数被集中存储在一个分布式的服务器集群中，大规模的训练数据则分布在不同的工作节点（worker）上，这样每个工作节点只需要保存它计算时所依赖的少部分参数即可，从而有效解决了超大规模大数据分析模型的训练问题。
目前参数服务器的实现主要有卡内基梅隆大学的Petuum[27]、PSLit[28]等。
图5 参数服务器工作原理在大数据分析的应用过程中，可视化通过交互式视觉表现的方式来帮助人们探索和理解复杂的数据。
可视化与可视分析能够迅速和有效地简化与提炼数据流，帮助用户交互筛选大量的数据，有助于使用者更快更好地从复杂数据中得到新的发现，成为用户了解复杂数据、开展深入分析不可或缺的手段。
大规模数据的可视化主要是基于并行算法设计的技术，合理利用有限的计算资源，高效地处理和分析特定数据集的特性。
通常情况下，大规模数据可视化的技术会结合多分辨率表示等方法，以获得足够的互动性能。
在科学大规模数据的并行可视化工作中，主要涉及数据流线化、任务并行化、管道并行化和数据并行化4 种基本技术[29]。
微软公司在其云计算平台Azure 上开发了大规模机器学习可视化平台（Azure Machine Learning），将大数据分析任务形式为有向无环图并以数据流图的方式向用户展示，取得了比较好的效果。
在国内，阿里巴巴旗下的大数据分析平台御膳房也采用了类似的方式，为业务人员提供的互动式大数据分析平台。
3大数据技术发展趋势随着对大数据技术的不断发展和研究，其各个环节的技术发展呈现出新的发展趋势和挑战。
2015年12月，中国计算机学会（CCF）大数据专家委员会发布了中国大数据技术与产业发展报告[30]，并对中国大数据发展趋势进行了展望，主要包含以下6个方面。
1）可视化推动大数据平民化近几年大数据概念迅速深入人心，大众直接看到的大数据更多是以可视化的方式体现。
可视化是通过把复杂的数据转化为可以交互的图形，帮助用户更好地理解分析数据对象，发现、洞察其内在规律。
可视化实际上已经极大拉近了大数据和普通民众的距离，即使对IT技术不了解的普通民众和非技术专业的常规决策者也能够更好地理解大数据及其分析的效果和价值，从而可以从国计、民生两方面都充分发挥大数据的价值。
建议在大数据相关的研究、开发和应用中，保持相应的比例用于可视化和可视分析。
2）多学科融合与数据科学的兴起大数据技术是多学科多技术领域的融合，数学和统计学、计算机类技术、管理类等都有涉及，大数据应用更是与多领域产生交叉。
这种多学科之间的交叉融合，呼唤并催生了专门的基础性学科——数据学科。
基础性学科的夯实，将让学科的交叉融合更趋完美。
在大数据领域，许多相关学科从表面上看，研究的方向大不相同，但是从数据的视角看，其实是相通的。
随着社会的数字化程度逐步加深，越来越多的学科在数据层面趋于一致，可以采用相似的思想进行统一研究。
从事大数据研究的人不仅包括计算机领域的科学家，也包括数学等方面的科学家。
希望业界对于大数据的边界采取一个更宽泛、更包容的姿态，包容所谓的“小数据”，甚至将领域的边界泛化到“数据科学”所对应的整个数据领域和数据产业。
建议共同支持“数据科学”的基础研究，并努力将基础研究的成果导入技术研究和应用的范畴中。
3）大数据安全与隐私令人忧虑大数据带来的安全与隐私问题主要包括以下3个方面：第一，大数据所受到的威胁也就是常说的安全问题，当大数据技术、系统和应用聚集了大量价值时，必然成为被攻击的目标；第二，大数据的过度滥用所带来的问题和副作用，比较典型的就是个人隐私泄露，还包括大数据分析能力带来的商业秘密泄露和国家机密泄露；第三，心智和意识上的安全问题。
对大数据的威胁、大数据的副作用、对大数据的极端心智都会阻碍和破坏大数据的发展。
建议在大数据相关的研究和开发中，保持一个基础的比例用于相对应的安全研究，而让安全方面产生实质性进步的驱动力可能是对于大数据的攻击和滥用的负面研究。
4）新热点融入大数据多样化处理模式大数据的处理模式更加多样化，Hadoop不再成为构建大数据平台的必然选择。
在应用模式上，大数据处理模式持续丰富，批量处理、流式计算、交互式计算等技术面向不同的需求场景，将持续丰富和发展；在实现技术上，内存计算将继续成为提高大数据处理性能的主要手段，相对传统的硬盘处理方式，在性能上有了显著提升。
特别是开源项目Spark，目前已经被大规模应用于实际业务环境中，并发展成为大数据领域最大的开源社区。
Spark拥有流计算、交互查询、机器学习、图计算等多种计算框架，支持Java、Scala、Python、R等语言接口，使得数据使用效率大大提高，吸引了众多开发者和应用厂商的关注。
值得说明的是，Spark系统可以基于Hadoop 平台构建，也可以不依赖Hadoop平台独立运行。
很多新的技术热点持续地融入大数据的多样化模式中，形成一个更加多样、平衡的发展路径，也满足大数据的多样化需求。
建议将大数据研究和开发有意识地链接和融入大数据技术生态中，或者利用技术生态的成果，或者回馈技术生态。
5）深度分析推动大数据智能应用在学术技术方面，深度分析会继续成为一个代表，推动整个大数据智能的应用。
这里谈到的智能，尤其强调是涉及人的相关能力延伸，比如决策预测、精准推荐等。
这些涉及人的思维、影响、理解的延展，都将成为大数据深度分析的关键应用方向。
相比于传统机器学习算法，深度学习提出了一种让计算机自动学习产生特征的方法，并将特征学习融入建立模型的过程中，从而减少了人为设计特征引发的不完备。
深度学习借助深层次神经网络模型，能够更加智能地提取数据不同层次的特征，对数据进行更加准确、有效的表达。
而且训练样本数量越大，深度学习算法相对传统机器学习算法就越有优势。
目前，深度学习已经在容易积累训练样本数据的领域，如图像分类、语音识别、问答系统等应用中获得了重大突破，并取得了成功的商业应用。
预测随着越来越多的行业和领域逐步完善数据的采集和存储，深度学习的应用会更加广泛。
由于大数据应用的复杂性，多种方法的融合将是一个持续的常态。
建议保持对于智能技术发展的持续关注。
在各自的分析领域（如在策划阶段、技术层面、实践环节等）尝试深度学习。
6）开源、测评、大赛催生良性人才与技术生态大数据是应用驱动，技术发力，技术与应用一样至关重要。
决定技术的是人才及其技术生产方式。
开源系统将成为大数据领域的主流技术和系统选择。
以Hadoop为代表的开源技术拉开了大数据技术的序幕，大数据应用的发展又促进了开源技术的进一步发展。
开源技术的发展降低了数据处理的成本，引领了大数据生态系统的蓬勃发展，同时也给传统数据库厂商带来了挑战。
新的替代性技术，都是新技术生态对于旧技术生态的侵蚀、拓展和进化。
对数据处理的能力、性能等进行测试、评估、标杆比对的第三方形态出现，并逐步成为热点。
相对公正的技术评价有利于优秀技术占领市场，驱动优秀技术的研发生态。
各类创业创新大赛纷纷举办，为人才的培养和选拔提供了新模式。
大数据技术生态是一个复杂环境。
2016年，“开源”会一如既往占据主流，而测评和大赛将形成突破性发展。
建议不要闭门搞大数据技术和系统，要开门融入世界性的技术生态中。
4结论大数据技术的兴起正完成对各传统领域的颠覆。
全球范围内，运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势。
各国已相继制定实施大数据战略性文件，大力推动大数据发展和应用。