一、数据科学与人工智能的结合越来越紧密；

二、数据科学带动多学科融合，基础理论研究的重要性受到重视，但理论突破进展缓慢；

三、大数据的安全和隐私保护成为研究热点；

四、机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术；

五、基于知识图谱的大数据应用成为热门应用场景；

六、数据融合治理和数据质量管理工具成为应用瓶颈；

七、基于区块链技术的大数据应用场景逐渐丰富；

八、对基于大数据进行因果分析的研究得到越来越多的重视；

九、数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题；

十、边缘计算和云计算将在大数据处理中成为互补模型。

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