随着信息技术的飞速发展，大数据已成为当今世界的重要战略资源。大数据工程技术作为支撑大数据应用的核心技术，其创新与发展已成为推动我国信息化建设的关键。本文将从大数据工程技术的定义、应用、挑战及未来发展等方面展开论述，以期为我国大数据工程技术的创新与发展提供参考。
一、大数据工程技术的定义与应用
1. 定义
大数据工程技术是指运用计算机科学、数学、统计学等方法，对海量数据进行采集、存储、处理、分析、挖掘、可视化等技术手段，以实现对大数据的有效管理和应用。
2. 应用
大数据工程技术在各个领域得到广泛应用，如：
（1）金融行业：通过大数据分析，金融机构可以精准定位客户需求，优化产品和服务；
（2）医疗健康：大数据技术在疾病预测、健康管理、药物研发等方面发挥着重要作用；
（3）交通领域：利用大数据分析，实现交通流量预测、智能交通管理等；
（4）城市管理：大数据技术有助于提高城市治理效率，实现智慧城市建设。
二、大数据工程技术的挑战
1. 数据质量问题：大数据工程技术的应用依赖于数据质量，而实际应用中，数据质量问题严重制约了大数据技术的发展；
2. 数据安全与隐私保护：大数据工程技术的应用涉及海量个人隐私数据，如何确保数据安全与隐私保护成为一大挑战；
3. 技术人才短缺：大数据工程技术人才短缺，制约了我国大数据产业的发展；
4. 技术创新不足：我国在大数据工程技术方面与发达国家相比，仍存在一定差距，技术创新能力有待提高。
三、大数据工程技术的未来发展
1. 技术创新：加大大数据工程技术的研发投入，推动技术创新，提高我国在大数据领域的国际竞争力；
2. 人才培养：加强大数据工程技术人才的培养，提高人才培养质量，满足产业发展需求；
3. 跨界融合：推动大数据技术与各领域的深度融合，拓展大数据应用场景；
4. 政策支持：加大政策支持力度，为大数据工程技术的创新与发展提供有力保障。
大数据工程技术在新时代具有重要战略地位，我国应抓住机遇，加快大数据工程技术的创新与发展。在此过程中，我们要关注数据质量、数据安全、人才短缺等问题，努力实现大数据工程技术的跨越式发展。
引用权威资料：
《中国大数据产业发展白皮书（2020）》显示，我国大数据产业规模已达1.2万亿元，预计到2025年将达到3.1万亿元。大数据工程技术作为大数据产业的核心，其创新与发展对我国信息化建设具有重要意义。
