大数据有哪些困难

‘壹’ 大数据存在哪些问题

数据存储问题：随着技术不断发展，数据量从TB上升至PB，EB量级，如果还用传统的数据存储方式，必将给大数据分析造成诸多不便，这就需要借助数据的动态处理技术，即随着数据的规律性变更和显示需求，对数据进行非定期的处理。同时，数量极大的数据不能直接使用传统的结构化数据库进行存储，人们需要探索一种适合大数据的数据储存模式，也是当下应该着力解决的一大难题。

分析资源调度问题：大数据产生的时间点，数据量都是很难计算的，这就是大数据的一大特点，不确定性。所以我们需要确立一种动态响应机制，对有限的计算、存储资源进行合理的配置及调度。另外，如何以最小的成本获得最理想的分析结果也是一个需要考虑的问题。

专业的分析工具：在发展数据分析技术的同时，传统的软件工具不再适用。目前人类科技尚不成熟，距离开发出能够满足大数据分析需求的通用软件还有一定距离。如若不能对这些问题做出处理，在不久的将来大数据的发展就会进入瓶颈，甚至有可能出现一段时间的滞留期，难以持续起到促进经济发展的作用。

‘贰’ 盘点2021年大数据分析常见的5大难点！

2021年已经到来，现在是深入研究大数据分析面临的挑战的时候了，需要调查其根本原因，本文重点介绍了解决这些问题的潜在解决方案。

1、解决方案无法提供新见解或及时的见解

（1）数据不足

有些组织可能由于分析数据不足，无法生成新的见解。在这种情况下，可以进行数据审核，并确保现有数据集成提供所需的见解。新数据源的集成也可以消除数据的缺乏。还需要检查原始数据是如何进入系统的，并确保所有可能的维度和指标均已经公开并进行分析。最后，数据存储的多样性也可能是一个问题。可以通过引入数据湖来解决这一问题。

（2）数据响应慢

当组织需要实时接收见解时，通常会发生这种情况，但是其系统是为批处理而设计的。因此有些数据现在仍无法使用，因为它们仍在收集或预处理中。

检查组织的ETL(提取、转换、加载)是否能够根据更频繁的计划来处理数据。在某些情况下，批处理驱动的解决方案可以将计划调整提高两倍。

（3）新系统采用旧方法

虽然组织采用了新系统。但是通过原有的办法很难获得更好的答案。这主要是一个业务问题，并且针对这一问题的解决方案因情况而异。最好的方法是咨询行业专家，行业专家在分析方法方面拥有丰富经验，并且了解其业务领域。

2、不准确的分析

（1）源数据质量差

如果组织的系统依赖于有缺陷、错误或不完整的数据，那么获得的结果将会很糟糕。数据质量管理和涵盖ETL过程每个阶段的强制性数据验证过程，可以帮助确保不同级别(语法、语义、业务等)的传入数据的质量。它使组织能够识别并清除错误，并确保对某个区域的修改立即显示出来，从而使数据纯净而准确。

（2）与数据流有关的系统缺陷

过对开发生命周期进行高质量的测试和验证，可以减少此类问题的发生，从而最大程度地减少数据处理问题。即使使用高质量数据，组织的分析也可能会提供不准确的结果。在这种情况下，有必要对系统进行详细检查，并检查数据处理算法的实施是否无故障

3、在复杂的环境中使用数据分析

（1）数据可视化显示凌乱

如果组织的报告复杂程度太高。这很耗时或很难找到必要的信息。可以通过聘请用户界面(UI)/用户体验(UX)专家来解决此问题，这将帮助组织创建引人注目的用户界面，该界面易于浏览和使用。

（2）系统设计过度

数据分析系统处理的场景很多，并且为组织提供了比其需要还要多的功能，从而模糊了重点。这也会消耗更多的硬件资源，并增加成本。因此，用户只能使用部分功能，其他的一些功能有些浪费，并且其解决方案过于复杂。

确定多余的功能对于组织很重要。使组织的团队定义关键指标：希望可以准确地测量和分析什么，经常使用哪些功能以及关注点是什么。然后摒弃所有不必要的功能。让业务领域的专家来帮助组织进行数据分析也是一个很好的选择。

4、系统响应时间长

（1）数据组织效率低下

也许组织的数据组织起来非常困难。最好检查其数据仓库是否根据所需的用例和方案进行设计。如果不是这样，重新设计肯定会有所帮助。

（2）大数据分析基础设施和资源利用问题

问题可能出在系统本身，这意味着它已达到其可扩展性极限，也可能是组织的硬件基础设施不再足够。

这里最简单的解决方案是升级，即为系统添加更多计算资源。只要它能在可承受的预算范围内帮助改善系统响应，并且只要资源得到合理利用就很好。从战略角度来看，更明智的方法是将系统拆分为单独的组件，并对其进行独立扩展。但是需要记住的是，这可能需要对系统重新设计并进行额外的投资。

5、维护成本昂贵

（1）过时的技术

组织最好的解决办法是采用新技术。从长远来看，它们不仅可以降低系统的维护成本，还可以提高可靠性、可用性和可扩展性。逐步进行系统重新设计，并逐步采用新元素替换旧元素也很重要。

（2）并非最佳的基础设施

基础设施总有一些优化成本的空间。如果组织仍然采用的是内部部署设施，将业务迁移到云平台可能是一个不错的选择。使用云计算解决方案，组织可以按需付费，从而显着降低成本。

（3）选择了设计过度的系统

如果组织没有使用大多数系统功能，则需要继续为其使用的基础设施支付费用。组织根据自己的需求修改业务指标并优化系统。可以采用更加符合业务需求的简单版本替换某些组件。

‘叁’ 大数据安全面临哪些风险及如何防护

现如今大数据已经逐渐改变了我们的生活方式，成为必不可少的存在，在我们享野首受大数据给我们带来的便利时，安全性无论对于企业还是个人都是必须要解决的重大课题。

总结大数据面临的三大风险问题如下

1.个人隐私问题凸显

例如大数据中的精准营销定位功能，通常是依赖于高度采集个人信息，通过多种关联技术分析来实现信息推广，精准营销。企业会掌握用户大量的数据，不排除隐私部分的敏感数据，一旦服务器遭到不法分子攻击导致数据泄露，很可能危及用户的隐私、财产甚至是人身安全。

2.数据准确与权威性

大数据通过各种渠道获取大量数据进行计算分析，企业通常直接通过分析结果进行支持决策，有时候企业只看结果，却忽略了源头数据的准确性，不准确的数据直接影响大数据分析的结果和企业的利益，错误的指导会对企业带来一定的风险与损失。

3.基础设施维护压力

数据量越大，对基础设施的性能要求就越高，同样对于网络的安全、恢复、防范依赖性就越强，一定程度上对企业设施安全的维护造成了压力，基础设施建设不完善、维护不到位，抱有没出问题就得过且过的态度，时刻面临被攻击的危险可能。

针对上述问题的防护措施如下

1.对用户早脊哗而言

虽然在互联网时代下要完全保护自己的隐私是比较困难的，但也要加强自身信息的防范意识。注册账号时，遵循最少原则，不要随意泄露敏感信息，降陆行低隐私信息被泄露的危险；

2.对企业而言

加强数据安全管理，实现数据的治理与清洗，从源头保证数据的一致性、准确性。首先升级基础服务器环境，建立多重防护、多级互联体系结构，确保大数据处理环境可信度。其次全方位实时监控、审计、防护，防止敏感数据泄露、丢失，确保数据风险可控，并不断通过体系化的大数据安全评估，形成数据安全治理的闭环管理；

3.对政策而言

应该加强对数据信息的保护，对数据的使用进行一定的监管与限制，对非法盗用、滥用数据信息者严惩，之后加强对技术安全研发使用的推广与实施，保证数据安全，加强对数据治理的力度。

大数据时代的到来，可以为我们的生活带来切实的利益，行业的数据规范正在建立并逐步趋于完善，对于我们来说，既不要因为安全风险问题而排斥大数据，也不要疏忽于对个人/企业信息的保护，合理看待和利用大数据，让其发挥真正的价值。

‘肆’ 工业大数据应用难点有

工业大数据应用难点有下面这些：

一是大数据技术的运用困难，存在数据不足、数据信噪比低以及数据分析难度高等问题；

二是大数据给信息安全带来新挑战，如工业大数据加大了隐私泄露的风险，对现有存储和安全措施提出了更高要求，以及大数据正在被运用到新的攻击手段中；纯升

此一词语在2012年随着工业4.0的概念而出现，也和信息技术行销流行的大数据有关，工业大数据也意味着工业设备产生的大量数据有其潜在的商业价值。工业大数据会配合工业互联网的技术，利用原始资料来支援管理上的决策，例如降低维护成本以及提升对客户的服务。

工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。

其以产品数据为核液蠢心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。其主要来源可分为以下三类：第一类是生产经营相关业务数据。第二类是设备物联数据。第三闹裤陪类是外部数据。

‘伍’ 大数据分析中有哪些难点

1.很难取得用户操作行为完好日志

现阶段数据剖析以统计为主，如用户量、使用时间点时长和使用频率等。一是需要辨认用户，二是记录行为简单引起程序运转速度，三是开发本钱较高。

2.需要剖析人员足够的了解产品

产品有了核心方针，拆分用户操作任务和意图，剖析才会有意图，否则拿到一堆数据不知怎么下手。比方讲输入法的核心方针设为每分钟输入频率，顺着这个方针可以剖分出哪些因素正向影响(如按键简单点击)和反向影响(如模糊音、误点击和点击退格键的次数)核心方针。

3.短期内可能难以发挥作用

数据剖析需要不断的试错，很难在短期内证明方法的有效性，可能难以取得其他人物的支撑。

4.将剖析转化为有指导意义的定论或者规划

看过某使用的近四十个设置项的使用比例，修正皮肤使用率较高，而单个选项使用率不到0.1%，顺次数据可以调整设置项的层级关系，重要的选项放置到一级着重显现，低于5%的可以放置二三级。功能使用率的剖析是比较简单的切入点。

5.明确用户操作意图

功能对于用户而言，使用率不是越高越好。添加达到的方针的途径，用户考虑本钱添加，操作次数会添加，比方查找。在使用中使用查找可能阐明用户没有经过浏览找到想要的内容，如果用户查找热门内容，阐明使用展示信息的方法出现问题。

关于大数据分析中有哪些难点，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

‘陆’ 工业大数据应用难点有哪些

工业大数据应用难点有：樱困如

一是大数据技术的运用困难，存在数据不足、数据信噪比低以及数据分析难度高等问题。

二是大数据给信息安全带来新挑战，如工业大数据加大了隐私泄露的风险，对现有存储和安全措施提出了更高要求，以及大数据正在被运用到新的攻击手段中。

目前，工业大数据在产品创新设计、产品故障诊断与预测、供应链的分析和优化、产品销售预测与大数据营销、生产计划与排程、产品质量管理与分析等场景有广泛的应用。“数据是工业互联网的血液。”何友如此描述大数据与工业互联网的互为动力。

不过，由于工业大数据数据价值密度高，数据类型繁多，多尺庆源异构的机构化数据和非结构化数据并存，数据处理实行性要求也非常高，数据关系和关联性异常复杂等特征，脊启企业如何从数据统计分析能力转变为大数据分析、预测和决策能力，促进传统工业升级改造和产业整合，是目前要解决的核心关键问题。