一、數據科(kē)學(xué)與人工(gōng)智能(néng)的結合越來越緊密；

二、數據科(kē)學(xué)帶動多(duō)學(xué)科(kē)融合，基礎理(lǐ)論研究的重要性受到重視，但理(lǐ)論突破進展緩慢；

三、大數據的安(ān)全和隐私保護成為(wèi)研究熱點；

四、機器學(xué)習繼續成為(wèi)大數據智能(néng)分(fēn)析的核心技(jì )術；

五、基于知識圖譜的大數據應用(yòng)成為(wèi)熱門應用(yòng)場景；

六、數據融合治理(lǐ)和數據質(zhì)量管理(lǐ)工(gōng)具(jù)成為(wèi)應用(yòng)瓶頸；

七、基于區(qū)塊鏈技(jì )術的大數據應用(yòng)場景逐漸豐富；

八、對基于大數據進行因果分(fēn)析的研究得到越來越多(duō)的重視；

九、數據的語義化和知識化是數據價值的基礎問題；

十、邊緣計算和雲計算将在大數據處理(lǐ)中(zhōng)成為(wèi)互補模型。

（本文(wén)轉自中(zhōng)國(guó)經濟形勢報告網，如有(yǒu)侵權請聯系我們删除。）