京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17