隨著科技和社會的快速進步，氣象的發展也早已融入到政治、經濟、民生等各領域發展中。國家防災減災救災體系建設、生態文明建設和一帶一路戰略等工程建設，對氣象數據及服務產品的有著明確需求。充分利用氣象部門的數據優勢，實現數據規模、質量和應用水平同步提升，發掘和釋放數據資源的潛在價值，有利於更好發揮數據資源的戰略作用，有效提升氣象部門競爭力，是當前氣象業務發展的必然方向。
氣象行業累積海量的數據，具有大數據的海量特徵，傳統計算方式無法對海量數據進行深入挖掘；氣象及氣象敏感行業的數據種類繁多，包括各類結構化和非結構化的數據，具有大數據的多樣性，傳統數據庫技術難以實現全面管理；氣象數據採集過程從逐天逐時甚至逐秒發生，具有大數據的更新的高速性，傳統數據處理技術無法有效應對數據巨量併發；如何實現“氣象+”影響的價值性挖掘，需要發展融合應用技術。氣象大數據應用能夠揭示傳統技術方式難以展現的關聯關係，推動氣象數據開放共享與眾創。建立“用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新”的管理機制，實現基於大數據的科學決策與服務。快推動氣象部門數據資源的匯聚互聯、共建共享，推進氣象數據資源向有序開放，成為大數據中心的重要組成部分；加強氣象大數據應用關鍵技術研發、人才培養力度，支撐預測預報智能化發展，提升“氣象+”的數據應用效益。
氣象大數據雲平臺聚焦社會化需求，通過專網、互聯網及物聯網彙集氣象觀測數據；基於雲計算平臺，融合大數據、機器學習、人工智能等新技術改進預報服務算法；同時優化數據傳輸、加工、分析流程，開發滿足個性化精準氣象服務產品，以新技術新業態新模式，提升預報智能化、觀測網絡化、管理高效化、服務便捷化能力和水平，服務國家戰略、行業發展和民生需要。
對於氣象大數據核心系統主要包括對數據源的加工處理，有效數據存儲，數據的共享和監控。基於氣象大數據基礎管理系統建設統一的開源應用框架和開發環境，利用構件、微服務和分佈式計算方法等互聯網新技術將大數據模型算法、氣象業務系統共有的核心算法集成到應用支撐系統中，提供機器學習、深度學習等運行環境支撐智能預報服務。採用大數據處理分析手段（機器學習、人工智能、過程挖掘等）與分佈式計算框架，建立開放的氣象大數據應用分析算法環境，支持各類氣象觀測數據、衛星遙感數據、敏感區加密觀測數據和社會觀測數據的綜合分析與應用，實現多源數據挖掘、觀測數據質量實時質控，實現站點觀測數據快速時序分析，實現多維時空衛星遙感數據特徵提取與融合分析，實現單點多種觀測數據及模式產品對比分析、氣候背景分析等功能，利用天氣系統識別、特徵提取和機器學習算法，實現對相似天氣形勢或系統的相似分析。通過氣象應用算法庫與歷史天氣離線分析，構建通用天氣預報模型，重點包括災害監測預警模型、智能分析預報模型等。
當前生活中海量實況數據如視頻、音 頻、圖像等元素將給未來的網絡氣象服務提供大量的基礎數據和應用素材，用戶可以隨意調用指定地點的高頻次實況數據，並享用依據海量實況數據生成的各類精細化服務產品。預計在不遠的未來，人們使用和消費氣象服務的方式將發生根本性的轉變，網絡氣象服務也將從簡單的基礎數據提供轉向高度個性化、智能化的數據服務。 同時人們使用互聯網 的 終端設備也將日新月異，不僅僅 是手機之類的隨身設備，未來可能任何一個顯示器、一個廣告牌、都會是網絡應用的舞臺。也許有 一天，你清早起床洗梳的鏡子裡就會顯示貼心的天氣提示，啟發式地指導你一日的行程安排。氣象服務將隨著網絡終端的日益延伸，變得無所不在，按照使用者的喜好和感受，變幻著表現形態，真正融入人們生活的方方面面。 面對用戶基於互聯網平臺和物聯網平臺的服務需求，將致力於移動客戶端、桌面客戶端、數據挖掘與應用、特色行業應用等領域的發展。
