隨著近紅外光譜大數據的進一步發展，近紅外光譜技術的各個領域，尤其是數據采集、存儲與管理、數據分析以及數據可視化方面將會經歷巨大的革新。
在數據采集方面，以數據采集、處理和分析3項基本功能為基礎設計的傳統近紅外光譜儀器將會逐步被小型化、智能化的新型近紅外光譜儀器所取代。
新的近紅外光譜儀器僅需包含數據采集與傳輸功能，數據在經儀器采集之后可直接傳輸至數據終端進行處理與分析。
而在數據存儲與管理方面，傳統的以實驗室信息管理系統（laboratory information management system，LIMS）為基礎的近紅外光譜數據存儲與管理系統將會升級和發展成為近紅外光譜大數據管理系統。
該系統使用以分布式文件系統、分布式數據庫為代表的大數據技術存儲和管理不同類型和來源的近紅外光譜大數據。
在數據分析方面，面對各行各業數據體量巨大、種類繁多的近紅外光譜大數據時，傳統的數據預處理、奇異樣本篩選、多元校正和模型轉移技術的分析能力將大打折扣。
因此，必須發展以大數據算法為基礎的新型近紅外光譜分析技術。新的算法能夠在短時間內對TB甚至PB級別的數據進行分析后輸出結果，滿足了大數據快速、實時分析的需求。
此外，傳統的近紅外光譜分析由于數據類型簡單、數據量小，因此可以文本或圖片的形式直接輸出分析結果，不存在可視化的問題。而在輸出近紅外光譜大數據的復雜的分析結果時，必須開發和設計新的大數據可視化方法，對分析結果進行解釋和輸出。
上面提到的各種技術集成到一起，組成了一個近紅外光譜大數據云計算平臺。該平臺以網絡化管理系統為基礎，通過新型儀器搜集和傳輸光譜數據，并使用大數據管理系統存儲和管理不同類型和來源的近紅外光譜大數據。
同時， 云計算平臺還可以使用大數據分析技術對光譜大數據進行分析，挖掘數據中的有效信息， 并將結果以可視化的方式進行表達，為生產生活提供相關的信息，最終實現工業生產的信息化管理。
云計算平臺在藥檢、食品、藥品、農業等領域中有廣闊的應用前景。通過云計算平臺可以管理和存儲原料生產、在線產品和實驗室研究等不同來源的近紅外光譜數據。
同時，使用大數據分析方法對搜集到的光譜大數據進行分析與挖掘，然后將分析結果以可視化的方式進行輸出，可以有效地為產品的質量控制提供標準，為原料的管理與存儲、產品的銷售以及上級有關部門的監控與執法提供可靠依據。
近紅外光譜大數據云計算平臺的建成對于藥檢、食品、藥品、農業等領域實現的數字化、信息化的管理有重要的意義。
但也需要清醒地認識到，該平臺的實施與建設十分復雜而繁瑣，硬件和軟件方面均存在大量的問題。從硬件角度來說，需要設計和選擇不同樣式的近紅外光譜儀器以滿足不同類型樣品光譜采集。
此外，為了對采集到的數據進行分析和管理，需要組建大型服務器機群。從軟件角度來說，必須開發出相關的大數據分析方法對采集到的近紅外光譜大數據進行挖掘，以獲得有價值的信息; 還要建設相應的數據管理系統來存儲和管理采集到的光譜與分析結果。
建設云計算平臺需要做扎實的基礎研究和系統的技術開發等工作，屬于典型的系統工程，涉及諸多專業，需要多方面的配合，要實現滿意的應用效果，需要長期的努力。
隨著生產力水平的不斷提高，近紅外光譜技術將成為一種必須的分析手段。
而將近紅外光譜技術與大數據進行融合，建立一套基于大數據的近紅外光譜分析管理技術，對于近紅外光譜在各行各業之中的深入發展，有著十分重要的意義。