大数据的主要研究方向有：数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据可视化、数据实时处理与流计算。
1、大数据存储与管理；随着数据量的不断增长，如何有效地存储和管理海量数据成为了大数据研究的关键问题。大数据存储技术主要包括分布式文件系统、NoSQL数据库、列式存储、图数据库等。这些技术在解决大规模数据存储问题的同时，还需要考虑数据的一致性、可扩展性、容错性和安全性等方面的问题。
2、 大数据分析与挖掘是大数据研究的核心技术之一，主要涉及数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估、结果可视化等方面。通过对海量数据的深入分析，可以挖掘出有价值的信息和知识，为各行各业提供决策支持。大数据分析方法主要包括统计分析、机器学习、深度学习、自然语言处理等。
3、大数据可视化与展示是将复杂的数据以直观的形式呈现给用户的过程，可以帮助用户更好地理解数据背后的信息和规律。大数据可视化技术主要包括图表、地图、仪表盘等，可以灵活地展示各种类型的数据。此外，随着虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术的发展，大数据可视化与展示正逐渐向更高层次的交互式体验发展。
5、大数据实时处理与流计算；随着物联网、移动互联网等技术的发展，实时数据处理和流计算成为大数据应用的重要需求。大数据实时处理技术主要包括批处理与流处理的结合、离线计算与在线计算的融合等，以满足不同场景下的实时数据处理需求。流计算则是一种基于数据流的计算模式，可以实时地对数据进行处理和分析，为实时决策提供支持。
大数据目前的应用事例
农业领域：农业领域也可以通过大数据的应用来提高生产效率和质量。例如，通过分析土壤、气候和作物生长等数据，可以为农民提供更加精准的种植和管理建议，从而提高农作物的产量和质量。
零售业：零售商可以利用大数据进行精准营销和个性化推荐，例如通过分析客户的购买历史和浏览行为，预测客户的购买需求和兴趣，从而为客户提供个性化的商品推荐和优惠活动。