大数据时代，数据已成为国家战略资源。大数据在各行各业中的应用越来越广泛。大数据融合，作为新时代数据经济的引擎，正在深刻改变着我们的生活。本文将从大数据融合的概况、发展趋势、应用领域等方面进行探讨，以期为我国大数据产业发展提供有益借鉴。
一、大数据融合概况
1. 定义
大数据融合是指将来自不同来源、不同格式、不同类型的数据进行整合、清洗、分析和挖掘，以实现数据价值的最大化。大数据融合旨在打破数据孤岛，实现数据资源共享，为用户提供更全面、准确、高效的数据服务。
2. 融合层次
（1）数据层融合：指将不同来源、不同格式、不同类型的数据进行整合，形成一个统一的数据仓库。
（2）信息层融合：指对整合后的数据进行清洗、处理和分析，提取有价值的信息。
（3）知识层融合：指在信息层融合的基础上，对提取的信息进行深度挖掘，形成知识体系。
3. 融合技术
（1）数据存储与处理技术：如Hadoop、Spark等分布式计算框架，以及NoSQL数据库等。
（2）数据清洗与预处理技术：如数据清洗、数据整合、数据转换等。
（3）数据分析与挖掘技术：如机器学习、深度学习、自然语言处理等。
二、大数据融合发展趋势
1. 跨领域融合：随着大数据应用的不断深入，大数据融合将跨越更多领域，如金融、医疗、教育、交通等。
2. 智能化融合：人工智能技术的快速发展，将推动大数据融合向智能化方向发展，实现数据的自动识别、分析和应用。
3. 产业链融合：大数据融合将促进产业链上下游企业之间的协同创新，推动产业升级。
4. 国际化融合：随着全球数据资源的不断整合，大数据融合将走向国际化，推动全球数据资源共享与合作。
三、大数据融合应用领域
1. 金融领域：大数据融合在金融领域的应用包括风险控制、欺诈检测、精准营销等。
2. 医疗领域：大数据融合在医疗领域的应用包括疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化等。
3. 教育领域：大数据融合在教育领域的应用包括教育质量评估、个性化教学、教育资源配置等。
4. 交通领域：大数据融合在交通领域的应用包括智能交通管理、交通预测、出行优化等。
大数据融合作为新时代数据经济的引擎，正引领着我国产业转型升级。面对大数据融合的快速发展，我国应抓住机遇，加快技术创新，推动产业链上下游企业协同发展，实现数据资源共享，为我国经济社会发展注入新动力。我们也要关注数据安全、隐私保护等问题，确保大数据融合在合规、安全的前提下健康发展。
参考文献：
[1] 李德毅，大数据融合：技术、方法与应用[M]，电子工业出版社，2017.
[2] 张晓光，大数据融合与关键技术[M]，清华大学出版社，2018.
[3] 刘锋，大数据融合技术及其在金融领域的应用[J]，计算机工程与科学，2019，41（1）：1-7.
