随着信息技术的飞速发展，大数据已成为我国信息化建设的重要战略资源。大数据工程技术作为挖掘、处理和分析大数据的核心手段，已成为推动我国经济社会发展的重要力量。本文将从大数据工程技术的定义、特点、应用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参考。
一、大数据工程技术的定义与特点
1. 定义
大数据工程技术是指利用计算机科学、数学、统计学、信息科学等领域的知识，对海量数据进行采集、存储、处理、分析和挖掘，为决策提供支持的一门综合性技术。
2. 特点
（1）海量性：大数据工程技术的核心是对海量数据的处理，其数据规模已达到PB级别。
（2）多样性：大数据工程技术的数据类型丰富，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
（3）实时性：大数据工程技术要求对实时数据进行处理和分析，以满足快速决策的需求。
（4）复杂性：大数据工程技术的处理过程涉及多种算法和模型，具有一定的复杂性。
二、大数据工程技术的应用
1. 金融领域：大数据工程技术在金融领域的应用主要包括风险管理、信用评估、投资决策等。
2. 互联网领域：大数据工程技术在互联网领域的应用主要包括推荐系统、搜索引擎、舆情分析等。
3. 医疗领域：大数据工程技术在医疗领域的应用主要包括疾病预测、药物研发、医疗资源优化等。
4. 智能制造：大数据工程技术在智能制造领域的应用主要包括生产过程监控、设备预测性维护、供应链优化等。
三、大数据工程技术的未来发展
1. 技术创新：随着人工智能、物联网等技术的快速发展，大数据工程技术将不断创新，以应对海量数据的挑战。
2. 产业链融合：大数据工程技术将与云计算、物联网、人工智能等技术深度融合，推动产业链的升级。
3. 政策支持：我国政府高度重视大数据产业发展，出台了一系列政策措施，为大数据工程技术的发展提供了有力保障。
大数据工程技术作为推动我国经济社会发展的重要力量，正引领着智慧发展的新潮流。面对未来，我们要紧密关注大数据工程技术的发展动态，加大技术创新力度，推动产业链融合，为我国大数据产业的繁荣贡献力量。
参考文献：
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[2] 李涛，赵海涛，杨建东. 大数据工程技术在金融领域的应用研究[J]. 电脑知识与技术，2017，13（23）：1-5.
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