专业大数据挖掘分析——助力小微企业发现价值
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一、目前数据分析技术存在的不足有哪些
在当今数据驱动的时代，数据分析技术的发展和应用已经深入到我们日常生活的方方面面。然而，尽管数据分析技术取得了显著的进步，但仍然存在一些不足之处。以下是目前数据分析技术存在的一些主要问题：
- 数据质量问题：数据质量是影响数据分析结果准确性的关键因素。数据质量问题包括数据缺失、数据错误和数据不一致等，这些问题可能导致分析结果不准确或产生误导性结论。
- 数据处理能力限制：随着数据量的增长，对数据处理能力的要求也在不断提高。然而，现有的数据分析技术在处理大规模数据集时可能面临性能瓶颈和扩展性问题，导致分析效率低下。
- 高维数据处理困难：在许多实际应用中，我们需要处理的数据往往具有高维度特征，如图像、语音和文本等。高维数据处理给数据分析带来了挑战，因为高维数据往往伴随着稀疏性和维度灾难等问题。
- 模型泛化能力不足：现有数据分析模型在面对不同类型或分布的数据时，可能存在泛化能力不足的问题。这意味着模型在新的数据上的表现可能会下降，从而影响到分析结果的可靠性。
- 隐私保护问题：数据挖掘和分析过程中可能会涉及到敏感信息，如何确保数据的安全和隐私成为一大挑战。现有的数据分析技术在保护用户隐私方面仍存在一定的局限性。
- 解释性不足：许多先进的数据分析方法，如深度学习，往往具有较高的复杂度和黑箱特性，导致分析结果难以解释。这在一定程度上限制了这些方法在实际应用中的推广和应用。
- 人才短缺：数据分析领域需要具备专业技能的人才来开发和应用相关技术。然而，当前市场上数据分析人才的供应量相对有限，导致了人才短缺的问题。
二、大数据分析工具面临哪些挑战
大数据发展的挑战：
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
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