以下是大數據技術的進展與發展計劃趨勢：

大數據技術進展

數據采集技術：如今數據采集方式更加多樣化和智能化，除了傳統的網絡爬蟲、日志采集等方式，隨著物聯網技術的發展，大量傳感器設備能夠實時采集各種環境、設備等數據。例如在智能交通系統中，通過路邊的傳感器可以實時采集車輛流量、車速等數據。同時，對于非結構化數據如音頻、視頻的采集技術也不斷提升，能夠更高效地獲取其中的關鍵信息。

數據存儲技術：分布式存儲系統得到了廣泛應用和發展，如 Hadoop 分布式文件系統（HDFS）等，能夠支持海量數據的存儲。并且，云存儲成為重要的存儲方式，提供了高可用性和彈性擴展的能力，企業和個人可以根據需求靈活選擇存儲容量和服務。此外，新型存儲介質如閃存等的應用，也提高了數據存儲的讀寫速度。

數據計算技術：計算能力不斷提升，批處理計算、流計算、交互式計算等多種計算模式并存，以滿足不同的業務需求。例如，Spark 等計算框架在內存計算方面表現出色，大大提高了數據處理速度；而 Flink 等流計算框架能夠對實時流數據進行高效處理，在金融交易實時監控、物聯網實時數據分析等場景中發揮重要作用。

數據管理技術：數據治理理念逐漸深入人心，企業更加注重數據的質量、元數據管理、數據標準制定等方面。數據目錄、數據血緣分析等工具的出現，幫助企業更好地理解和管理數據資產。同時，數據資產管理平臺不斷完善，實現了對數據資產的全生命周期管理。

數據應用技術：大數據與人工智能、機器學習的融合日益緊密，如在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域，通過大數據訓練模型，實現了更精準的識別和預測。在醫療領域，利用大數據分析可以輔助醫生進行疾病診斷和治療方案制定；在金融領域，用于風險評估和投資決策等。

大數據技術發展計劃趨勢

技術創新與融合方面

人工智能深度融合：大數據與人工智能的結合將更加深入，人工智能算法將更廣泛地應用于大數據的分析和挖掘中，實現自動化的數據分析和洞察，提高數據處理的效率和準確性，例如自動識別數據中的模式、趨勢和異常等。

云原生大數據技術：基于云原生的思想，大數據技術將更好地利用云計算的彈性、可擴展性和高可用性。云原生大數據平臺將成為主流，使得企業能夠更便捷地部署和使用大數據技術，降低成本和運維難度。

多模態數據融合分析：文本、圖像、音頻、視頻等多模態數據的融合分析將成為重要方向，通過融合不同類型的數據，能夠獲得更全面和深入的洞察，為各行業提供更豐富的決策依據。

應用拓展方面

行業深度滲透：大數據將在更多行業實現深度應用，如在智能制造中，通過對生產過程中的數據進行分析，實現生產流程優化、質量控制和設備預測性維護；在農業領域，利用大數據進行精準種植、養殖和農產品市場預測等。

催生新的業態和模式：如基于大數據的共享經濟、數字孿生等新的業態和模式將不斷涌現，為經濟發展注入新動力。數字孿生技術可以通過對物理世界的數字化建模和實時數據映射，實現對實體的實時監測、優化和預測。

數據安全與隱私保護方面

強化安全技術：隨著數據安全重要性的提升，加密技術、訪問控制技術、數據水印技術等將不斷發展和完善，確保數據在采集、存儲、傳輸和使用等各個環節的安全。

隱私計算興起：隱私計算技術如聯邦學習、多方安全計算等將得到更廣泛的應用，在不泄露數據隱私的前提下實現數據的共享和協同計算，滿足企業間數據合作的需求。

數據共享與開放方面

政策推動：政府將出臺更多政策鼓勵數據共享與開放，打破數據孤島，促進數據資源的流通和利用，提高數據的社會價值和經濟價值。

跨組織數據合作：企業間、企業與政府間、不同行業間的跨組織數據合作將日益頻繁，通過建立數據共享機制和平臺，實現數據的互利共贏，例如在城市交通治理中，政府與交通企業共享數據，共同優化交通流量。