大数据已成为国家战略资源。面对海量数据的挑战，如何有效解决大数据问题，成为各行各业关注的焦点。本文将从大数据的技术革新与战略布局两方面，探讨大数据解决之道。
一、大数据技术革新
1. 数据存储技术
随着数据量的不断增长，传统的数据存储方式已无法满足需求。新兴的分布式存储技术，如Hadoop、Spark等，通过将数据分散存储在多个节点上，提高了数据存储的可靠性和扩展性。
2. 数据处理技术
面对海量数据，传统的数据处理方式已无法满足需求。大数据处理技术，如MapReduce、Spark等，通过并行计算、分布式计算等方式，实现了高效的数据处理。
3. 数据挖掘技术
数据挖掘技术是大数据的核心技术之一。通过对海量数据的挖掘和分析，可以发现有价值的信息，为决策提供依据。目前，数据挖掘技术已广泛应用于金融、医疗、电商等领域。
4. 数据可视化技术
数据可视化是将数据转化为图形、图像等形式，使人们更容易理解和分析数据。随着大数据技术的发展，数据可视化技术逐渐成熟，为用户提供了直观、便捷的数据分析工具。
二、大数据战略布局
1. 政策支持
政府应加大对大数据产业的扶持力度，制定相关政策，推动大数据产业发展。例如，我国政府已将大数据作为国家战略性新兴产业，出台了一系列政策支持大数据产业发展。
2. 人才培养
大数据产业发展离不开专业人才。高校和企业应加强合作，培养具备大数据知识、技能和素质的专业人才。政府可设立大数据专项基金，鼓励企业开展大数据人才培养。
3. 产业链协同
大数据产业链包括数据采集、存储、处理、分析、应用等环节。产业链各方应加强协同，共同推动大数据产业发展。例如，企业可加强与高校、科研机构的合作，共同研发大数据技术。
4. 应用创新
大数据应用创新是推动大数据产业发展的关键。企业应关注市场需求，创新大数据应用场景，拓展大数据应用领域。例如，在金融领域，大数据可用于风险评估、欺诈检测等；在医疗领域，大数据可用于疾病预测、精准医疗等。
大数据已成为当今时代的重要战略资源。面对大数据挑战，我国应抓住机遇，加大技术研发和产业布局。通过技术创新、政策支持、人才培养等手段，推动大数据产业发展，为经济社会发展注入新动力。
