大数据时代已经到来。大数据挖掘与融合作为信息技术领域的前沿领域，已经成为推动社会进步的重要力量。本文将从大数据挖掘与融合的定义、应用、挑战和未来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参考。
一、大数据挖掘与融合的定义
大数据挖掘是指从大量、复杂、多变的数据中，提取有价值的信息和知识的过程。而大数据融合则是指将不同来源、不同类型、不同格式的数据整合在一起，形成统一、完整、准确的数据资源的过程。
二、大数据挖掘与融合的应用
1. 金融领域：大数据挖掘与融合在金融领域得到了广泛应用，如风险控制、欺诈检测、信用评估等。通过分析客户的历史交易数据、社交网络数据等，金融机构可以更好地了解客户需求，提高风险防范能力。
2. 医疗健康：大数据挖掘与融合在医疗健康领域具有广阔的应用前景。通过对海量医疗数据的挖掘，可以实现疾病预测、个性化诊疗、药物研发等。
3. 智能交通：大数据挖掘与融合在智能交通领域具有重要作用。通过对交通流量、路况、天气等数据的分析，可以优化交通信号灯控制、实现智能交通管理。
4. 教育：大数据挖掘与融合在教育领域可以帮助教师了解学生的学习状况，为学生提供个性化的教学方案。还可以帮助学校优化资源配置，提高教育质量。
三、大数据挖掘与融合的挑战
1. 数据质量问题：大数据挖掘与融合过程中，数据质量问题是制约其发展的关键因素。数据缺失、错误、不一致等问题会严重影响挖掘结果的准确性。
2. 数据安全与隐私：随着大数据应用的普及，数据安全与隐私问题日益突出。如何保护个人隐私，防止数据泄露成为亟待解决的问题。
3. 技术挑战：大数据挖掘与融合需要跨学科的技术支持，如机器学习、深度学习、数据挖掘等。这些技术在应用过程中面临诸多挑战。
四、大数据挖掘与融合的未来发展趋势
1. 跨界融合：大数据挖掘与融合将与其他领域的技术相结合，如人工智能、物联网等，实现跨界创新。
2. 智能化：大数据挖掘与融合将朝着智能化方向发展，实现自动化的数据挖掘与分析。
3. 安全性：数据安全与隐私保护将成为大数据挖掘与融合的重要发展方向，确保数据的安全与合规。
4. 产业化：大数据挖掘与融合将在各行业得到广泛应用，推动产业升级。
大数据挖掘与融合是构建智慧未来的基石。在当前时代背景下，我国应充分发挥大数据挖掘与融合的优势，应对挑战，推动产业发展。相信在不久的将来，大数据挖掘与融合将为我国经济社会发展带来更多可能性。
参考文献：
[1] 郭宇，陈国良. 大数据挖掘与融合技术综述[J]. 计算机学报，2016，39（4）：649-669.
[2] 胡庆华，陈国良. 大数据挖掘与融合在金融领域的应用研究[J]. 软件导刊，2018，17（2）：1-8.
[3] 张丽，赵春霞. 大数据挖掘与融合在医疗健康领域的应用研究[J]. 计算机应用与软件，2019，36（2）：1-6.
[4] 赵永强，刘洋，李明. 大数据挖掘与融合在智能交通领域的应用研究[J]. 交通信息与控制，2017，14（4）：1-7.
