科学技术的不断创新，使研究规模和可获得的数据量急剧扩增，当普通计算能力已不足以应付日益庞大的数据分析时，云计算的诞生有助于解决数据瓶颈问题，提高运算效率，更为未来的实验室数据分析指出新的方向。自然科学大数据的特点：高速度、大容量和多样性。在大健康研究领域，大数据可以帮助我们更准确的预测健康趋势，对疾病进行人群和区域的特异性分析。大数据既是新兴技术，如基因测序等迅速发展的结果，反过来，它也支撑着疾病的诊断以及药靶的筛选，助力个性化医疗。

在大数据时代科学研究数据尤其需要在存储模式、技术架构、共享传输、全球协同、高效处理等方面有所突破。本地计算集群是基础，计算网格是“集群之集群”，需要整合计算资源。而云计算更注重平台的通用性，提高资源利用率，是一个大科学、大需求、大数据、大计算、大发现的过程。它要求多种计算技术，推动了信息化技术的发展，这是一个相辅相成的过程。

人工智能科学技术的实质是通过智能系统与智能机器，将人类的一些基本功能进行延伸、模拟、发展，它是在多种学科理论的支持下所形成的新技术。人工智能技术既是信息化时代的必然产物，也是信息化社会的必然需求。例如，人工智能技术在互联网、信息化教育、信息化高速公路等方面，都将会发挥很大的作用。

数据挖掘是数据库知识发现中的一个步骤，它是从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程，数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。科学数据库技术包括推理技术、搜索技术、知识表示与知识库技术、归纳技术、联想技术、分类技术、聚类技术等等，其中最基本的三种技术即知识表示、推理和搜索都在数据挖掘中得到了体现。