1. 数据与应用的进一步分离与数据要素化：

数据将不再局限于特定的应用场景，而是以独立的形态存在，通过数据服务广泛服务于不同业务。这促进了数据的复用性和灵活性，例如人口数据库能跨多个业务场景使用。

2. 数联网的兴起：

数联网作为新型信息基础设施，将推动数据为中心的软件理论、架构和关键技术的发展，实现数据的高效互操作、软件定义和高质量服务保障。

3. 从单域到跨域数据管理：

为了最大化数据价值，大数据管理将跨越企业、业务和地理界限，解决数据孤岛问题，促进数据共享与协同，尽管这带来了网络延迟、数据异构和信任管理的挑战。

4. 大数据处理系统体系结构的异构化：

随着GPU、TPU等加速器和新型存储技术的发展，大数据处理系统将更加多样化，计算与存储的融合趋势增强，以适应不同数据处理需求。

5. 数据分析的核心地位加强：

数据分析成为大数据技术的核心，智能处理大规模数据以提取有用信息，影响大数据技术的各个领域。

6. 实时数据处理的普及：

为了满足快速信息需求，大数据处理将更多采用实时处理方式，以适应高时效性场景，超越传统的批量处理模式。

7. 基于云的数据分析平台的成熟：

云计算为大数据提供分布式计算和丰富的IT资源，推动数据分析平台的完善，支持更高效、灵活的数据处理和服务。

8. 数据治理的系统化：

面对数据汇聚、质量、流通等问题，系统化的大数据治理框架和关键技术将得到发展，包括开放共享、质量评估和价值预测等。

9. 数据的可解释性增强：

随着多源异构数据的融合，提高分析结果的可解释性成为关键，以确保分析的准确性和决策的透明度。

10. 科技的交叉融合与以人为本：

大数据技术将与物联网、区块链、人工智能等技术结合，促进科技的交叉融合，并强调在技术发展中人的中心地位，确保技术服务于人类社会。

大数据技术与应用的未来发展趋势是什么

这些趋势显示了大数据技术正朝着更加智能化、高效化、安全化和人性化的方向发展，以适应数字化时代的需求。