2018年见证了数据挖掘、自然语言处理（NLP）和推荐系统等领域的热潮，这些技术从年初火到年底，深刻改变了企业运营和用户体验。进入2019年，数据技术的演进更加多元化和智能化，预计以下几个方向将成为热点：

深度学习将继续引领风潮，尤其是在计算机视觉和语音识别领域，应用场景从医疗诊断扩展到自动驾驶。人工智能与物联网（AIoT）的融合将催生边缘计算的兴起，数据在设备端实时处理，减少了云端依赖，提升了隐私保护。联邦学习作为一种分布式机器学习方法，因能保护用户数据隐私而备受关注，推荐系统将更注重用户体验和公平性。

在开发层面，低代码和无代码平台将让非技术人员也能参与数据应用构建，而自动化机器学习（AutoML）工具则简化了模型训练流程，加速了AI民主化。同时，图数据库和知识图谱技术将在社交网络分析和金融风控中发挥更大作用。

总体而言，2019年的数据技术将更注重实际应用、隐私安全和效率提升，开发者需关注这些趋势以抓住新机遇，推动行业创新。