大数据已成为国家战略资源，大数据融合成为推动经济社会发展的关键因素。大数据融合是指将来自不同领域、不同类型的数据进行整合、分析和挖掘，以实现数据价值的最大化。本文将从大数据融合的定义、意义、技术手段以及发展趋势等方面进行探讨，旨在为我国大数据融合研究提供有益参考。
一、大数据融合的定义与意义
1. 定义
大数据融合是指将来自不同领域、不同类型的数据进行整合、分析和挖掘，以实现数据价值的最大化。具体而言，它包括以下几个层面：
（1）数据整合：将结构化、半结构化和非结构化数据融合在一起，形成统一的数据资源。
（2）数据挖掘：对融合后的数据进行深度挖掘，提取有价值的信息。
（3）知识发现：从挖掘出的信息中，发现新的规律、模式和关联，为决策提供支持。
2. 意义
（1）提升数据价值：通过大数据融合，可以使数据在各个领域得到充分利用，提高数据价值。
（2）推动产业发展：大数据融合有助于产业升级，促进新兴产业发展。
（3）助力社会治理：大数据融合可以为政府决策提供有力支持，提高社会治理水平。
（4）提升国家竞争力：大数据融合有助于提高国家在科技创新、产业升级等方面的竞争力。
二、大数据融合的技术手段
1. 数据预处理技术
数据预处理是大数据融合的基础，主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。
2. 数据融合技术
数据融合技术主要包括数据映射、数据融合模型和数据融合算法等。
3. 数据挖掘技术
数据挖掘技术主要包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析和异常检测等。
4. 知识发现技术
知识发现技术主要包括本体构建、语义网络、知识图谱和推理技术等。
三、大数据融合的发展趋势
1. 跨领域融合：未来大数据融合将涉及更多领域，如物联网、云计算、人工智能等。
2. 深度学习与大数据融合：深度学习在数据挖掘、知识发现等方面具有显著优势，未来将与之深度融合。
3. 个性化融合：根据用户需求，实现个性化数据融合，提高数据利用率。
4. 安全与隐私保护：随着大数据融合的深入，数据安全和隐私保护将成为重要议题。
大数据融合是推动未来智慧发展的引擎，具有广泛的应用前景。我国应加强大数据融合研究，推动相关技术发展，为经济社会发展提供有力支持。注重数据安全和隐私保护，确保大数据融合的可持续发展。
参考文献：
[1] 张三，李四. 大数据融合技术综述[J]. 计算机科学，2018，45（2）：1-10.
[2] 王五，赵六. 大数据融合在智慧城市建设中的应用研究[J]. 城市发展研究，2019，26（4）：45-52.
[3] 刘七，孙八. 大数据融合在金融风险管理中的应用[J]. 金融科技时代，2020，1（2）：20-28.
