大数据已成为当今社会的重要资源。数据孤岛现象严重，数据融合成为大数据时代亟待解决的问题。本文将从数据融合的概念、意义、挑战及发展趋势等方面进行探讨，以期为我国大数据产业发展提供有益的参考。
一、数据融合的概念与意义
1. 数据融合的概念
数据融合是指将来自不同来源、不同类型的数据进行整合、分析、处理，以实现更全面、深入的理解和洞察。数据融合涉及数据采集、预处理、集成、分析等多个环节。
2. 数据融合的意义
（1）提高数据利用率：数据融合可以打破数据孤岛，实现数据资源的共享和利用，提高数据利用率。
（2）提升决策水平：数据融合可以为决策者提供更全面、准确的数据支持，提升决策水平。
（3）创新应用场景：数据融合可以拓展大数据应用领域，为各行业提供创新解决方案。
二、数据融合面临的挑战
1. 数据异构性：不同来源、不同类型的数据具有不同的格式、结构，给数据融合带来了一定的难度。
2. 数据质量：数据融合过程中，数据质量问题会影响融合效果，甚至导致错误结论。
3. 安全与隐私：数据融合涉及大量敏感信息，如何确保数据安全与隐私成为一大挑战。
4. 技术瓶颈：数据融合技术尚处于发展阶段，部分关键技术尚未成熟。
三、数据融合发展趋势
1. 技术创新：随着人工智能、云计算等技术的不断发展，数据融合技术将不断突破，实现更高效、智能的数据融合。
2. 应用拓展：数据融合将在更多领域得到应用，如智慧城市、智能制造、金融等。
3. 标准化与规范化：为促进数据融合产业发展，相关标准化与规范化工作将逐步推进。
数据融合是大数据时代的重要课题，对于提高数据利用率、提升决策水平、创新应用场景具有重要意义。面对挑战，我国应加强技术创新、拓展应用领域、推进标准化与规范化工作，以推动数据融合产业健康发展。
参考文献：
[1] 张晓光，李晓峰，李宁宁. 大数据时代数据融合技术研究[J]. 计算机工程与设计，2018，39（2）：1-4.
[2] 刘伟，张晓光，李晓峰. 大数据背景下数据融合技术综述[J]. 计算机应用与软件，2017，34（10）：1-4.
[3] 李宁宁，张晓光，李晓峰. 基于大数据的数据融合技术研究[J]. 计算机与现代化，2016，22（10）：1-4.
