基础理论研究

目前，大数据的基础理论研究仍在探索阶段，专家和研究人员正努力解决数据科学定义、结构模型和理论体系等基本问题。数据质量和计算效率的评估标准尚未统一，这影响了数据处理的效率。

关键技术研究

数据格式转化与处理：提高转换效率和数据处理能力是核心，特别是在处理大数据的异构性和异质性方面。

数据管理：大型互联网数据库和新型数据存储模型的开发，以适应爆炸式增长的数据量。

数据搜索与分析：在社交网络等场景中，数据搜索分析变得尤为重要。

数据集成：整合来自不同来源的数据，以开发新的功能，尽管仍处于研究初期。

应用实践

大数据技术在实际应用中主要涉及数据管理、搜索分析和集成。数据管理用于复杂的数据库系统，数据搜索分析在社交网络分析中应用广泛，而数据集成则致力于跨源数据的整合，以挖掘更多价值。

大数据技术的发展现状

数据安全

隐私保护和数据质量成为数据安全研究的重点。随着大数据的普及，用户隐私保护变得更加复杂，数据的准确性、冗余性和完整性问题也需要有效解决方案。

面临的挑战

IT技术架构的适应性：传统架构难以满足大数据的存储和处理需求，需要革新。

信息安全：传统安全措施不足以应对大数据环境下的隐私保护和数据安全问题。

结合现状的展望

尽管存在挑战，大数据技术正与云计算、物联网、人工智能等紧密结合，推动着科技的交叉融合和产业的转型升级。数据资源化趋势明显，大数据成为推动经济发展的重要力量，且对就业市场产生显著影响，尤其是在高薪技术岗位上。

大数据技术正处于快速发展阶段，虽然面临理论与实践中的挑战，但其在各行业的深入应用和与新兴技术的融合预示着广阔的发展前景。