2018年9月12日，聽了一場名為《Big Data Analysis: Practics and applications》的演講。演講主要介紹了大資料處理面臨的兩大問題，以及大資料現階段的應用情況。教授重點強調未來大資料分析的方向將著重與和各行業結合，形成Big Data+X的模式，同時列舉了工業、人腦、自動駕駛、商業、教育和智慧樓宇6個行業的大資料處理與應用例項。

在大資料應用廣泛的現如今，除了資料清理工作佔據時間長，具體小分類資料量少這些資料本身的難點以外，缺少將大資料分析方法應用到各行業中專門人才也是大資料分析所面臨的難點問題。即缺少bussiness translators這樣的專業人員，他們精通本行業，深知本行業的運作規律和問題，同時也有較強的大資料分析能力，能將本行業中遇到的問題通過“資料蒐集——資料分析——設計演算法”這樣的模式將大資料分析和本行業緊密結合起來並解決問題，實現Big Data+X的模式。

實際上, Big Data+X的應用模式值得全行業學習。例如，在半導體制造業方面，為解決晶片隨著時間發展功能不穩定問題，可以安裝晶片狀態監測模組，隨時調整晶片的功能。這種模組是就是根據大量的晶片引數資料，得到的演算法修正模組。此外，利用人腦產生的大量資料也可以用於製造神經假肢，提高殘疾人的活動能力。

總的看來，將大資料分析技術和各行各業的實際問題結合起來，形成Big Data+X的模式，是未來大資料分析技術的必經之路。