伴随着“大数据”概念的出现以及传感网等新兴技术的快速发展，计算模式正在经历变迁。数据密集型计算环境下，数据所具有的海量、分布、异构、多变、高速等复杂特征对数据管理方法和数据处理能力提出了新的研究挑战。本项目的主要研究目标是系统地解决数据密集型计算环境下数据管理技术面临的基本挑战。我们在海量数据的存储和高效访问、数据可用性以及数据质量对数据分析的影响、多源异构数据的有效集成与管理、集群环境下的高可伸缩可容错的数据分析与应用等方向开展了广泛且深入的研究。构建了与数据特征相关的存储模型和高效的分布式索引；研究了大规模数据管理系统所需的数据错误的自动检测和修复相关技术以及实体识别、实体关系挖掘、数据清洗等数据融合和清洗技术；在面向批处理和图数据处理的数据处理模型优化技术，以及分布式事务与一致性技术上取得了一系列的突破；并设计了一系列面向不同应用数据类型以及应用场景的数据分析和优化技术。研究方向和内容符合数据管理技术的发展趋势和实际应用的实际需求，构建了适合以数据为中心计算环境的数据管理技术，在一个全新的范式内研究了数据存储与处理等相关问题，系统地应对了数据密集型应用带来的各种挑战。相关研究成果将为未来的数据处理特别是大数据处理的进一步研究与应用提供新的解决思路和技术支撑，具有重要的理论和实践意义。