目前對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，10大數據主要發展趨勢:
大數據與人工智能的融合；
數據分析在跨學科領域的應用:
數據科學推動多學科融合；
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、開放的知識體系；
大數據的安全性持續堪憂；
開源繼續成為大數據技術的主流；大數據、雲計算、移動互聯網的綜合應用；
大數據提升政府治理能力，數據資源利用、私有化、商業化成為持續趨勢；
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概括為“融合、跨界、基礎、突破”。
1.大數據分析結合智能計算成為熱點，包括大數據與人工智能的神經計算、深度學習、語義計算等相關技術的結合。得益於以雲計算、大數據為代表的計算技術的快速發展，信息處理的速度和質量得到了極大的提升，海量數據可以快速並行處理。
2.跨學科領域的數據融合分析與應用將成為未來大數據分析與應用發展的壹大趨勢。
由於現有的大數據平臺不好用，且垂直應用行業的數據分析涉及領域專家知識和領域建模，大數據行業的分析應用與壹般大數據技術差距較大，缺乏相互融合。
因此，迫切需要開展大數據技術與應用的跨學科、跨領域研究，推動大數據在典型和重大行業，特別是物聯網、移動互聯網、雲計算、社會計算等熱點技術領域的應用和落地。
3.大數據安全和隱私。大數據時代，所有網站都不同程度地開放其用戶產生的實時數據。壹些監測數據的市場分析機構可以通過人們在社交網站上寫的信息、智能手機顯示的位置信息等各種數據組合進行分析和挖掘。
而大數據時代的數據分析無法保證個人信息不被其他機構非法使用，因此迫切需要解決用戶隱私安全問題。
安全智能強調將過去分散的安全信息進行整合和關聯，將獨立的分析方法和工具進行整合，形成交互，最終實現智能的安全分析和決策。
4.增強大數據分析的各種可視化技術和工具。在分析之前，有必要對數據進行探索。
在這個過程中，可視化將發揮巨大作用。分析大數據後，為了方便用戶理解結果，也需要顯示結果。特別是，可視化移動數據分析工具可以跟蹤用戶的行為，並允許應用程序開發人員從用戶的角度評估他們的產品。通過觀察用戶與應用程序交互的方式，開發人員將能夠理解用戶為什麽執行某些行為，從而為完善和改進他們的應用程序提供基礎。
未來，企業用戶將選擇更加可靠、安全、易用的壹站式大數據處理平臺。
大數據壹站式平臺包括:虛擬化平臺、數據融合平臺、大數據管理平臺、可視化平臺。
致力於為客戶提供企業和大數據平臺服務，幫助企業輕松構建自己的數據智能解決方案，從傳統應用向大數據應用轉型，利用大數據優勢深化企業商業價值體系。