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一、你认为数据采集和分析的困难是什么?
数据采集和分析的困难是：
1、信息系统的数据无法导出和备份。有的软件没有数据导出和备份功能，信息系统的操作及管理人员没有权限登录后台数据库，无法采集数据。
2、信息系统没有数据库结构和数据字典。有的信息系统没有单独的数据结构表，不能提供数据库结构和数据字典。
3、不同种类不同版本的软件在后台数据库配备和数据结构方面各不相同，有些系统的数据库还采取特别加密，使软件无法访问系统的资料，电子资料的获取成了计算机审计发展的瓶颈。
扩展资料：
数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：
①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；
②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析；
③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；
④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；
⑤数据分析所需资源是否得到保障。
参考资料：百度百科-数据分析
二、目前我国在数据分析方法与技术上面临的问题有哪些
最大的问题有2个：
1、算法源生的舶来性。因为所有的算法都离不开数学，其背后的比较有深度的数学原理都不是中国人开发的。导致一个最大的问题，同样的算法被不同的人理解后会产生不同的结果，但是却不知道为什么。举个简单例子，聚类分析在上个世纪就产生了，但是同样的数据在SPSS，R，Python等各个软件计算出来后，都或多或少有差异。为什么？没人说的出来。
三、人工智能与数据挖掘结合目前还有什么困难
1.数据隐私和安全
AI系统，即使是最基本的形式，也是非常复杂的，大量的算法掩盖了系统实际上在底层做了什么。因此，用于这种处理的任何数据通常是隐藏的，这引发了关于这种数据的透明性和隐私性的问题。
以Cookie为例，这是用于从网站收集用户数据以进行高级分析的代码段。虽然许多国家现在要求网站通知用户使用cookie从浏览器收集数据，但是没有办法知道通过这些网站收集了多少数据或特定类型的数据。
另外，当AI系统在联网的分布式数据库中处理海量数据时，总会存在数据安全问题。在诸如电信行业的许多自动化行业中，例如，被窃取的数据可用于发布自动垃圾邮件呼叫，例如全球许多国家都存在的垃圾邮件。
2.有限的技术能力
尽管迄今为止我们已经成功地构建了更快更好的处理器以提高计算能力，但这些能力不断受到日益苛刻的处理任务和大量待处理数据的挑战。
人工智能算法通常非常复杂，通常需要数以千计的计算，有时甚至每秒计算一次。随着云计算和分布式处理在过去十年的发展，处理这些算法变成了现实，也迎来了人工智能驱动数据分析的当前时代。
然而，随着对更强大处理器需求的增加，瓶颈将开始出现，企业很难采用这种技术。对于创业公司和中小型企业来说，这意味着需要筹集大笔资金，以使用更好的处理器和更大的存储服务器，这是很多中小型企业难以做到的。
这一趋势也意味着企业将难以跨越多个不断发展的非关系数据库来保护数据。
3.缺乏人力资本
数据分析是一个复杂的领域，当考虑到机器学习，深度学习和常用于分析数据的AI的其他组件时，事实会变得更加复杂。
因此，对于在各个领域有才能的数据科学家有着巨大的需求，纯粹是因为这项工作是多学科的。麦肯锡的一项研究预测，到2018年，仅美国就有大约20万个跨行业的大数据科学家和专业人员就业岗位。随着数据收集和先进的基于人工智能的分析方法的不断增加的途径，这种需求将会增长，如何找到合适的专业人员来处理这些数据，这会给企业增加压力。
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