大数据已经成为国家战略资源。大数据融合作为大数据产业的核心，旨在整合不同来源、不同类型、不同格式的数据，挖掘数据价值，为各行各业提供有力支撑。本文将从大数据融合的目标出发，探讨其在未来数据时代的战略高地。
一、大数据融合的目标
1. 提高数据质量
大数据融合的首要目标是提高数据质量。数据质量是大数据分析的基础，只有高质量的数据才能保证分析结果的准确性。通过大数据融合，可以消除数据冗余、纠正数据错误、规范数据格式，从而提高数据质量。
2. 深度挖掘数据价值
大数据融合的另一个目标是深度挖掘数据价值。在数据融合过程中，通过对不同来源、不同类型的数据进行整合和分析，可以发现数据之间的关联性，挖掘出潜在的价值。这些价值可以为企业和政府提供决策依据，推动产业升级和社会发展。
3. 促进数据共享与应用
大数据融合有助于促进数据共享与应用。在数据融合过程中，打破数据孤岛，实现数据互通，为各行各业提供丰富的数据资源。这将有助于推动各行业之间的协同创新，提升整个社会的数据应用水平。
4. 提升数据安全保障能力
大数据融合有助于提升数据安全保障能力。在数据融合过程中，通过对数据的安全策略、访问控制、隐私保护等进行统一管理，可以有效降低数据泄露和滥用的风险，保障国家安全和社会稳定。
二、大数据融合的关键技术
1. 数据清洗与预处理
数据清洗与预处理是大数据融合的基础。通过对原始数据进行清洗、去重、转换等操作，可以提高数据质量，为后续分析提供可靠的数据基础。
2. 数据集成与存储
数据集成与存储是大数据融合的核心。通过采用分布式存储、数据仓库等技术，可以将不同来源、不同类型的数据进行整合，为数据分析和挖掘提供支持。
3. 数据分析与挖掘
数据分析与挖掘是大数据融合的关键。通过运用机器学习、深度学习等人工智能技术，可以从海量数据中挖掘出有价值的信息，为企业和政府提供决策依据。
4. 数据可视化与展示
数据可视化与展示是大数据融合的延伸。通过将数据以图形、图表等形式展示出来，可以帮助人们更好地理解数据，发现数据之间的规律。
三、大数据融合的应用场景
1. 智能制造
大数据融合在智能制造领域具有广泛的应用前景。通过对生产过程中的数据进行分析，可以实现生产设备的预测性维护、生产过程的优化调度，提高生产效率。
2. 健康医疗
大数据融合在健康医疗领域具有重要作用。通过对患者病历、基因信息、医疗设备数据等进行整合和分析，可以实现疾病的早期诊断、个性化治疗。
3. 金融保险
大数据融合在金融保险领域具有广泛应用。通过对客户交易数据、信用记录等进行分析，可以实现风险控制、欺诈检测、精准营销等。
4. 智慧城市
大数据融合在智慧城市建设中发挥着关键作用。通过对城市运行数据、交通数据、环境数据等进行整合和分析，可以实现城市管理的智能化、精细化。
大数据融合是未来数据时代的战略高地。通过提高数据质量、深度挖掘数据价值、促进数据共享与应用、提升数据安全保障能力，大数据融合将为各行各业带来巨大的变革。面对这一趋势，我国应积极推动大数据融合技术的研究与应用，抢占未来数据时代的制高点。
