摘要：大数据技术的兴起引领着当今IT领域的发展趋势，是继物联网技术、云计算技术以来IT领域的又一重大技术革命。经济社会的高速发展，随之产生各种各样的信息数据呈指数级增长，如企业经营交易数据、商品流通数据，互联网世界中产生的各种信息、交易、流通信息数据等，人们的社会生活产生大量信息数据，其数量规模已远远超越现有数据处理和承载能力，数据的实时性、有效性要求也极大地超越现有的处理能力。
　　关键词：大数据：发展现状：趋势
　　在我国即将进入5G信息时代，大数据云计算等前沿信息技术的蓬勃发展和软硬件不断更新换代给海量数据的开发利用打下了坚实的技术基础，大数据应用与开发的核心是体现在对海量数据的掌控和应用能力。
　　1大数据核心技术发展现状
　　大数据推动了信息技术向前发展并催生了大量新的技术的出现，使大数据在产生收集、传输存储、应用处理和挖掘呈现等各个环节的处理手段。
　　1.1大数据采集技术
　　大数据采集技术与物联网技术紧密相关的交叉学科，它通過传感器数据、射频数据、互联网交互数据等方式获得的各种类型的海量数据。采集方法包括系统日志采集、网络数据采集、数据库采集方式。在互联网时代下各型各类大数据公司迅速发展状大，获取数据的能力决定了公司的发展前途。是否能够不断地获取最新数据、可供进一步挖掘的数据是决定公司发展命运的重要因素，是公司不断发展状大的源动力。
　　1.2大数据预处理技术
　　预处理技术是数据挖掘的热门研究方向是指对所收集数据进行处理前所做的比如筛选审核排序等特殊处理过程。原始数据是不完整无规则不一致含噪声的脏数据，为了提高数据的挖掘质量而生产的数据预处理技术孕育而生。数据预处理的主要方法有数据集成以及数据清理，数据变换以及数据归约等方法。这些技术的运用有利于提高数据挖掘的质量和效率。
　　1.3大数据存储及管理技术
　　大数据存储与管理技术就是建立、使用、管理大数据的数据库。由不同渠道来源的原始数据缺乏完整性、一致性，在处理和存储没有标准而变得更加困难，数据的海量涌现与处理的困难，使得技术和硬件配置必须跟上数据增长的步伐，大数据存储及管理技术就显而易见地非常重要。出现了NoSQL数据库、NewSQL数据库、分布式文件存储等大数据存储和管理数据库系统。
　　1.4大数据分析及挖掘技术
　　数据分析的目的是对隐藏的数据进行萃取提炼以找出数据的内在联系。常见的分析方法如下：可视化分析。数据可视化工具十分重要、方便它可以方便直接地呈现大数据的特点，可以把杂乱无章的数据变为各种各样的图开模式显现出来，使数据更加简单清晰和直观方便读者理解，预测性分析。预测性分析是大数据分析中最重要的应用领域之一，可以从各种杂乱无章的数据中挖掘出其特点，有利于了解目前状况和采取的措施，改变以往靠猜测到通过预测来进行决策的转变；语义引擎。语义引擎能够让使用者更方便更快捷和更准确更全面地获取所需信息将人们从繁琐的搜索条目中解放出来，是语义技术最直接的应用提高了用户的互联网体验。
　　2大数据技术发展趋势
　　2.1可视化推动大数据平民化
　　可视化方法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。普通民众和非技术专业的用户能够很好地理解大数据及其价值。
　　2.2多学科融合与数据科学的兴起
　　大数据技术的发展离不开多学科的多技术领域的融合，它融合了数学和统计学信息技术等众多学科众多技术领域，是与多领域产生交叉的新技术学科。这种多学科之间的交叉融合催生了新兴的学科
　　数据学科。
　　2.3大数据安全与隐私令人忧虑
　　当大数据技术系统中聚集了大量价值时，必然会成为被黑客和不法分子攻击的对象，也就是带来了安全问题，部分不良商家泄露个人隐私。此外，大数据的新热点融入大数据多样化处理模式和深度分析推动大数据智能应用及开源、测评、大赛催生良性人才与技术生态都将成为大数据技术的发展趋势。
　　3结束语
　　信息技术领导日新月异，大数据技术的兴起对各传统领域形成挑战的同时颠覆了人们的观念。各国都不甘落后在大力推动大数据向前发展和应用，抓住大数据发展机遇制定实施大数据发展战略性文件。大数据产业必将推动社会生产要素的网络化、共享集约化整合协作开发和高效利用；必将改变传统的生产方式和经济运行机制，并显著提升经济运行水平和效率。