大数据研究是指对海量数据进行 收集、存储、处理和分析 ，以获取有价值的信息和见解，并将这些信息应用于各种领域以提升决策质量、优化业务流程、发现新机会、改进产品和服务等。大数据的特点通常包括体量大、来源多样、生成速度快、多变，并且难以用传统数据体系结构有效处理。大数据研究的核心意义在于预测和分析。

具体来说，大数据的研究方向包括：

数据管理 ：涉及大型互联网数据库、新的数据存储模型和集成系统。

数据搜索分析 ：应用于社交网络模型、用户行为分析等。

数据集成 ：整合来自不同来源和不同功能的数据，形成新的数据库。

预测分析 ：利用大数据了解事物发展的规律、理解人类行为，并建立数据思维模型以预测未来。

用户画像 ：通过数据分析绘制用户画像，形成不同的识别标签，用于特定群体或对象的特征分类和概括。

大数据分析及应用研究的技术和工具包括分布式计算框架如Hadoop和Spark，以及统计分析、数据挖掘、机器学习和可视化等方法。

在大数据领域，研究的难点主要集中在以下几个方面：

数据质量与管理 ：数据质量是大数据研究的核心问题之一。由于数据来源多样、格式复杂，数据的准确性、完整性和一致性难以保证。

数据整合 ：如何有效地整合来自不同来源和不同功能的数据是一个重要挑战。

数据分析技术 ：如何利用先进的分析技术和工具从海量数据中提取有价值的信息是一个关键问题。

大数据技术的核心价值在于储存和研究分析海量信息，其现实意义在于专业的正确处理这些有意义的数据信息，从而为决策提供支持。