趋势1:数据的资源什么是数据的资源？意味着大数据已经成为企业和社会关注的重要战略资源，成为大家争夺的焦点。因此，企业必须提前做好大数据营销战略规划，抢占市场先机。趋势二:与云计算深度融合大数据离不开云处理，云处理可以为大数据提供灵活、可扩展的基础设施，是产生大数据的平台之一。从2013年开始，大数据技术与云计算技术紧密结合，预计未来两者的关系会更加紧密。
趋势三:数据科学和数据联盟的建立未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认可。各大高校会开设专门的数据科学专业，也会催生一批与之相关的新工作。同时，基于数据的基础平台，还将建立跨领域的数据共享平台。之后，数据共享将扩展到企业层面，成为未来行业的核心。关于大数据未来的发展趋势，青腾边肖在这里和大家分享一下。
5、互通提效 隐私保护星云数字深度释放数据价值“世界上最有价值的资源不再是石油，而是数据。”《经济学人》杂志曾经提出过这个著名的论断。数据作为一种新的生产要素，已经正式写入中央文件。然而，一些企业的数字资产管理仍然很困难。例如，在传统的数据架构中，不同部门的数据是“自成体系”的，不能相互验证或引用。这样的情况最终形成数据孤岛、数据不一致、数据不准确等问题，制约了数据的价值。
6、如何有效地进行数据挖掘和分析数据分析和数据挖掘并不是相互独立的。数据分析通常直接从数据库中取出已有的信息，进行一些统计、可视化、文本结论等。，最后可能会生成某种研究报告性质的东西来辅助决策。但是如果要分析现有信息背后隐藏的信息，而这些信息往往是通过观察看不到的，那么就需要在分析之前用数据挖掘作为阈值。数据挖掘不仅仅是一种推测。往往需要对大量数据进行大规模运算才能得到一些统计规律。
7、大数据时代的数据怎么挖掘3月13日下午，南京邮电大学计算机学院、软件学院院长、教授李涛在CIO时代APP微讲堂栏目做了题为“大数据时代的数据挖掘”的主题分享，对大数据和大数据时代的数据挖掘进行了深度解读。众所周知，大数据时代的大数据挖掘已经成为各行各业的热点。一、数据挖掘在大数据时代，数据生成和采集是基础，数据挖掘是关键，数据挖掘可以说是大数据最关键、最基础的工作。
不同的学者对数据挖掘有不同的理解，但个人认为，数据挖掘的特点主要包括以下四个方面:1。应用:数据挖掘是理论算法和应用实践的完美结合。数据挖掘来自于实际生产生活中的应用需求，挖掘出的数据来自于具体的应用。同时，通过数据挖掘发现的知识要应用到实践中，辅助实际决策。
8、挖掘数据价值换个说法挖掘数据的价值换句话说，数据挖掘是从大量不完整的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐藏的信息和知识的过程，这些信息和知识是人们事先不知道的，但却是潜在有用的。根据相关公开资料，数据挖掘(DataMining)是指对大量数据集进行分类的自动化过程，从而通过数据分析识别趋势和模式，建立关系以解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量不完整的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐藏的、未知的、但潜在有用的信息和知识的过程。
9、数据价值的体现就是数据挖掘技术价值的释放数据价值的体现是数据挖掘技术价值的释放。随着IT技术的发展，给传统行业带来了持续的历史性新机遇，获得了前所未有的发展速度。比如，云计算为传统中小企业节省了大量的资金和人力成本，增强了市场竞争力，带来了与同行业强者竞争的机会。云产业逐渐成为未来企业市场发展的主力军。云产业背景下产生的大数据技术笔记，也注定会对传统行业和互联网行业产生大地震，给传统行业带来新的变革。而大数据技术，目前还处于发展初期，很多问题还停留在纸面上，没有大规模推广应用。
不可否认的是，一旦大数据的应用得到广泛应用，将意味着企业业务结构的彻底变革、重组和优化。对于行业来说，一个亟待解决的问题就是普及后是否有一套行之有效的行业标准，个人隐私是否能得到有效保障，一旦违反相关法律法规是否是坚实的后盾，对于产业链的上游企业，也就是提供商，是否已经明确了技术问题、人才问题、商业模式问题。
