大數據的主要研究方向有：數據存儲與管理、數據分析與挖掘、數據可視化、數據實時處理與流計算。
1、大數據存儲與管理；隨著數據量的不斷增長，如何有效地存儲和管理海量數據成為了大數據研究的關鍵問題。大數據存儲技術主要包括分布式文件系統、NoSQL數據庫、列式存儲、圖數據庫等。這些技術在解決大規模數據存儲問題的同時，還需要考慮數據的壹致性、可擴展性、容錯性和安全性等方面的問題。
2、 大數據分析與挖掘是大數據研究的核心技術之壹，主要涉及數據預處理、特征工程、模型訓練、模型評估、結果可視化等方面。通過對海量數據的深入分析，可以挖掘出有價值的信息和知識，為各行各業提供決策支持。大數據分析方法主要包括統計分析、機器學習、深度學習、自然語言處理等。
3、大數據可視化與展示是將復雜的數據以直觀的形式呈現給用戶的過程，可以幫助用戶更好地理解數據背後的信息和規律。大數據可視化技術主要包括圖表、地圖、儀表盤等，可以靈活地展示各種類型的數據。此外，隨著虛擬現實（VR）、增強現實（AR）等技術的發展，大數據可視化與展示正逐漸向更高層次的交互式體驗發展。
5、大數據實時處理與流計算；隨著物聯網、移動互聯網等技術的發展，實時數據處理和流計算成為大數據應用的重要需求。大數據實時處理技術主要包括批處理與流處理的結合、離線計算與在線計算的融合等，以滿足不同場景下的實時數據處理需求。流計算則是壹種基於數據流的計算模式，可以實時地對數據進行處理和分析，為實時決策提供支持。
大數據目前的應用事例
農業領域：農業領域也可以通過大數據的應用來提高生產效率和質量。例如，通過分析土壤、氣候和作物生長等數據，可以為農民提供更加精準的種植和管理建議，從而提高農作物的產量和質量。
零售業：零售商可以利用大數據進行精準營銷和個性化推薦，例如通過分析客戶的購買歷史和瀏覽行為，預測客戶的購買需求和興趣，從而為客戶提供個性化的商品推薦和優惠活動。