大数据的挑战和趋势_数据分析师
大数据挑战和机遇并存,大数据在未来几年的发展将从前几年的预期膨胀阶段、炒作阶段转入理性发展阶段、落地应用阶段,大数据在未来几年将逐渐步入理性发展期。未来的大数据发展依然存在诸多挑战,但前景依然非常乐观。
目前大数据的发展依然存在诸多挑战,包括七大方面的挑战:业务部门没有清晰的大数据需求导致数据资产逐渐流失;企业内部数据孤岛严重,导致数据价值不能充分挖掘;数据可用性低,数据质量差,导致数据无法利用;数据相关管理技术和架构落后,导致不具备大数据处理能力;数据安全能力和防范意识差,导致数据泄露;大数据人才缺乏导致大数据工作难以开展;大数据越开放越有价值,但缺乏大数据相关的政策法规,导致数据开放和隐私之间难以平衡,也难以更好的开放。
挑战一:业务部门没有清晰的大数据需求
很多企业业务部门不了解大数据,也不了解大数据的应用场景和价值,因此难以提出大数据的准确需求。由于业务部门需求不清晰,大数据部门又是非盈利部门,企业决策层担心投入比较多的成本,导致了很多企业在搭建大数据部门时犹豫不决,或者很多企业都处于观望尝试的态度,从根本上影响了企业在大数据方向的发展,也阻碍了企业积累和挖掘自身的数据资产,甚至由于数据没有应用场景,删除很多有价值历史数据,导致企业数据资产流失。因此,这方面需要大数据从业者和专家一起,推动和分享大数据应用场景,让更多的业务人员了解大数据的价值。
挑战二:企业内部数据孤岛严重
企业启动大数据最重要的挑战是数据的碎片化。在很多企业中尤其是大型的企业,数据常常散落在不同部门,而且这些数据存在不同的数据仓库中,不同部门的数据技术也有可能不一样,这导致企业内部自己的数据都没法打通。如果不打通这些数据,大数据的价值则非常难挖掘。大数据需要不同数据的关联和整合才能更好的发挥理解客户和理解业务的优势。如何将不同部门的数据打通,并且实现技术和工具共享,才能更好的发挥企业大数据的价值。
挑战三:数据可用性低,数据质量差
很多中型以及大型企业,每时每刻也都在产生大量的数据,但很多企业在大数据的预处理阶段很不重视,导致数据处理很不规范。大数据预处理阶段需要抽取数据把数据转化为方便处理的数据类型,对数据进行清洗和去噪,以提取有效的数据等操作。甚至很多企业在数据的上报就出现很多不规范不合理的情况。以上种种原因,导致企业的数据的可用性差,数据质量差,数据不准确。而大数据的意义不仅仅是要收集规模庞大的数据信息,还有对收集到的数据进行很好的预处理处理,才有可能让数据分析和数据挖掘人员从可用性高的大数据中提取有价值的信息。Sybase的数据表明,高质量的数据的数据应用可以显著提升企业的商业表现,数据可用性提高10%,企业的业绩至少提升在10%以上。
挑战四:数据相关管理技术和架构
技术架构的挑战包含以下几方面:(1)传统的数据库部署不能处理TB级别的数据,快速增长的数据量超越了传统数据库的管理能力。如何构建分布式的数据仓库,并可以方便扩展大量的服务器成为很多传统企业的挑战;(2)很多企业采用传统的数据库技术,在设计的开始就没有考虑数据类别的多样性,尤其是对结构化数据、半结构化和非结构化数据的兼容;(3)传统企业的数据库,对数据处理时间要求不高,这些数据的统计结果往往滞后一天或两天才能统计出来。但大数据需要实时处理数据,进行分钟级甚至是秒级计算。传统的数据库架构师缺乏实时数据处理的能力;(4)海量的数据需要很好的网络架构,需要强大的数据中心来支撑,数据中心的运维工作也将成为挑战。如何在保证数据稳定、支持高并发的同时,减少服务器的低负载情况,成为海量数据中心运维的一个重点工作。
挑战五:数据安全
网络化生活使得犯罪分子更容易获得关于人的信息,也有了更多不易被追踪和防范的犯罪手段,可能会出现更高明的骗局。如何保证用户的信息安全成为大数据时代非常重要的课题。在线数据越来越多,黑客犯罪的动机比以往都来的强烈,一些知名网站密码泄露、系统漏洞导致用户资料被盗等个人敏感信息泄露事件已经警醒我们,要加强大数据网络安全的建设。另外,大数据的不断增加,对数据存储的物理安全性要求会越来越高,从而对数据的多副本与容灾机制也提出更高的要求。目前很多传统企业的数据安全令人担忧。
挑战六:大数据人才缺乏
大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造就一支掌握大数据技术、懂管理、有大数据应用经验的大数据建设专业队伍。目前大数据相关人才的欠缺将阻碍大数据市场发展。据Gartner预测,到2015年,全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位,且会有25%的组织设立首席数据官职位。大数据的相关职位需要的是复合型人才,能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。未来,大数据将会出现约100万的人才缺口,在各个行业大数据中高端人才都会成为最炙手可热的人才,涵盖了大数据的数据开发工程师、大数据分析师、数据架构师、大数据后台开发工程师、算法工程师等多个方向。因此需要高校和企业共同努力去培养和挖掘。目前最大的问题是很多高校缺乏大数据,所以拥有大数据的企业应该与学校联合培养人才。
挑战七:数据开放与隐私的权衡
在大数据应用日益重要的今天,数据资源的开放共享已经成为在数据大战中保持优势的关键。商业数据和个人数据的共享应用,不仅能促进相关产业的发展,也能给我们的生活带来巨大的便利。由于政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划,系统之间缺乏统一的标准,形成了众多“信息孤岛”,而且受行政垄断和商业利益所限,数据开放程度较低,这给数据利用造成极大障碍。另外一个制约我国数据资源开放和共享的一个重要因素是政策法规不完善,大数据挖掘缺乏相应的立法。无法既保证共享又防止滥用。因此,建立一个良性发展的数据共享生态系统,是我国大数据发展需要迈过去的一道砍。同时,开放与隐私如何平衡,也是大数据开放过程中面临的最大难题。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。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14