
大数据面临地问题与挑战_数据分析师
几大数据问题与挑战仍不小
不过作为一个新生领域,尽管大数据意味着大机遇,拥有巨大的应用价值,但同时也遭遇工程技术、管理政策、资金投入、人才培养等诸多领域的大挑战。只有解决这些基础性的挑战问题,才能充分利用这个大机遇,让大数据为企业为社会充分发挥的最大价值与贡献。
一、当今大数据的运用仍面临多种技术难关的束缚。主要有大数据的去冗降噪技术;大数据的新型表示方法;高效率低成本的大数据存储;大数据的有效融合;非结构化和半结构化数据的高效处理;适合不同行业的大数据挖掘分析工具和开发环境;大幅度降低数据处理、存储和通信能耗的新技术等。这些技术问题目前都难于有效解决与完善。
有些行业的数据涉及上百个参数,其复杂性不仅体现在数据样本本身,更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性,而当前技术尚难以用传统的方法描述与度量,处理的复杂度很大。
二、全社会开放与共享数据还很难,这让数据质量大打折扣。数据增值的关键在于整合,但自由整合的前提是数据的开放。在大数据的时代,开放数据的意义,不仅仅是满足公民的知情权,更在于让大数据时代最重要的生产资料、生活数据自由地流动起来,准确全面应用起来,以推动知识经济和网络经济的发展,促进中国的经济增长由粗放型向精细型转型升级。然而战略观念上的缺失、政府机构协调困难、企业对数据共享的认识不足及投入不够、科学家对大数据的渴望无法满足等都是大数据在当前我国发展应用中不得不面对的困难。
三、大数据应用领域仍窄小,应用费用过高,制约大数据应用。国内能利用大数据背后产业价值的行业主要集中在金融、电信、能源、证券、烟草等超大型、垄断型企业,其他行业谈大数据价值为时尚早。随着企业内部的资料量愈来愈大,日后大数据将成为IT支出中的主要因素,特别是数据储存所耗费的成本,很可能造成企业负担,甚至望而却步。因此有远见的CIO必须预先做好准备。
四、开放与隐私如何平衡,亦是一大难题。任何技术都是双刃剑,大数据也不例外。如何在推动数据全面开放、应用和共享的同时有效地保护公民、企业隐私,逐步加强隐私立法,将是大数据时代的一个重大挑战。
总之,谁率先具备从各种各样类型的数据中快速获得有价值信息的能力与机会,谁就是赢家!
文章来自: CDA数据分析师培训官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05