随着科学技术的迅速发展与网络信息技术的不断革新，IT行业对网络数据信息处理技术的创新发展提出了更高的要求，而大数据技术是近年来为了适应时代发展需求应运而生的新型网络数据技术。当前大数据技术正处于蓬勃发展的上升时期，为了更好地发挥大数据技术在数据管理与计算中的作用，网络技术人员应当及时针对大数据技术所面临的问题对未来应用前景进行具体的规划研究。

大数据技术指的是人与物体通过计算机这一第三方媒介将二者之间的数据进行交互上传，而计算机将上传到网络中的数据进行归类、融合与处理的新型信息处理技术。大数据技术的悄然兴起极大地冲击了现有的IT架构，也给计算机网络技术的创新发展带来重大机遇。为了充分发挥大数据技术在网络信息中的作用与价值.网络技术人员应当积极探索大数据技术的运行规律，研究其基础理论与基本方法.在掌握其发展现状的基础上积极展望未来发展趋势。

1. 大数据技术的研究发展现状

当前大数据技术的研究发展状况主要体现在基础理论、关键技术、应用实践、数据安全等四个方面。在基础理论方面，目前相关专家与研究人员尚未解决一些基本的理论问题。例如当前学界对于大数据技术的科学定义、结构模型、数据理论体系等基本问题并未有确切的认识和判定标准，在数据质量和数据计算效率的评估活动中，也缺乏一个统一的标准，这就直接造成了技术人员在数据质量评价活动中工作效率低下的问题。在关键技术研究方面，大数据格式的转化、数据转移和处理等问题技术亟需处理的核心问题。大数据由于其异构性和异质性的特征，这就说明提高大数据格式转化的效率成为了增加大数据技术应用家价值的必经途径;而提升大数据计算能力的关键在于提高数据的转移速率，这就要求技术人员要及时对大数据进行整合与处理。在大数据的处理中，数据的重组与错误数据的再利用都是有效提高大数据应用价值的措施。在应用实践研究方面，目前大数据在实际中的研究应用主要体现为数据管理、数据搜索分析和数据集成。其中，数据管理主要用于大型互联网数据库和新型数据储存模型与集成系统中，而数据搜索分析则多用于模型社交网络中，数据集成则通过将不同来源不同作用的数据进行整合从而开发出整体数据库新的功能，目前正处于研究发展的起始阶段。最后，在数据安全方面，大数据技术的用户隐私和数据质量问题是当前数据安全研究工作的重点。一方面，大数据技术下用户隐私更容易被获取，信息泄露风险更大;另一方面，大数据由于在准确性、冗余性、完整性等方面的偏差，数据质量问题不可避免，亟需开发应用相应的数据自动检测修复系统。

2. 大数据技术发展中面临的问题

当前大数据技术在发展过程中所面临的问题主要有两点。首先，现有的IT技术架构无法适应大数据技术的发展要求。科学技术的迅速发展推动了企业在数据生成、储存等多方面的长足进步，一方面，企业爆炸式的数据增加加剧了原有数据存的储存压力;另一方面，大量的数据给传统的数据分析处理技术带来巨大挑战。这就要求IT行业必须及时革新数据储存和分析处理能力，重构IT技术架构以满足大数据的技术需求。其次是传统信息安全措施的失效。传统信息安全措施只能在一定程度上保护单个用户在单个地点的单一行为隐私信息，而在大数据技术的网络环境下，单个个人的不同行为信息从不同独立地点在网络数据中汇聚，就有很可能造成隐私泄露的问题，这就加大了大数据环境下对动态数据利用和隐私保护的难度。

当前网络信息化时代已经是大数据的时代，在大量的数据信息中，人们能够通过正确利用这些巨量数据而方便自己的生活，提高生活质量。与此同时，大数据技术在推广与应用过程中仍然存在诸多需要技术人员去解决与克服的问题，这就要求我们应当正视大数据技术的作用与意义，着力推动社会活动的发展变革，为现代化建设发挥其应有的作用。