大數(shù)據(jù)的概念炒作一向厲害，很多公司有著海量的數(shù)據(jù)流，有著大把的客戶和資金，技術(shù)也足以進(jìn)行處理大數(shù)據(jù)，但是大數(shù)據(jù)之所以能夠成功炒作上位，是因?yàn)槠淠軇?dòng)性，一切動(dòng)不起來的大數(shù)據(jù)都是發(fā)酵中的垃圾。

動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集以求真

大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)采集的環(huán)節(jié)常常忽略實(shí)際的數(shù)據(jù)采集環(huán)境問題。盡管在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，采集環(huán)境很少受到大幅的波動(dòng)影響，但是一旦涉及行業(yè)特征則很難保障。

大數(shù)據(jù)在行業(yè)中應(yīng)用時(shí)會受到協(xié)同性、跨尺度、多因素、因果性和機(jī)理性等影響，這就使得數(shù)據(jù)采集時(shí)必須入鄉(xiāng)隨俗，貼切真實(shí)的應(yīng)用場景。而不是簡單的從接觸到數(shù)據(jù)采集點(diǎn)時(shí)的單一數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)對于全面分析事件形成原因存在著一定的誤差導(dǎo)向因素。

解決這一問題的辦法在于行業(yè)應(yīng)用中，針對某一業(yè)務(wù)目標(biāo)可以動(dòng)用整個(gè)企業(yè)甚至行業(yè)鏈中的相關(guān)資源協(xié)同助陣，香港站群服務(wù)器 美國服務(wù)器，將不同時(shí)間尺度的信息集成采集，參考多種可能造成數(shù)據(jù)改變的因素和產(chǎn)生原因，進(jìn)行多層次的數(shù)據(jù)采集并且實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)來源的真實(shí)性和豐富性。

數(shù)據(jù)采集需要全面

同時(shí)，數(shù)據(jù)的采集不應(yīng)當(dāng)是階段性的，而應(yīng)該讓采集的數(shù)據(jù)保持動(dòng)態(tài)。一直以來大數(shù)據(jù)的分析過程都是一個(gè)冗長的過程，數(shù)據(jù)采集、管理、處理、存儲、分析到應(yīng)用的整個(gè)流程不僅漫長，而且很難做到實(shí)時(shí)處理，這樣的一個(gè)結(jié)果就是數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)很容易被迫過氣，導(dǎo)致分析偏差。

動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)管理以求新

數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)管理是很多企業(yè)為難的地方，因?yàn)椴杉降臄?shù)據(jù)集量非常大，而且其中絕大多數(shù)都是無意義數(shù)據(jù)，可是數(shù)據(jù)的拆分和篩選卻需要消耗大量資源才能完成。

數(shù)據(jù)管理不容易

數(shù)據(jù)的管理涵蓋了數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)提取等多個(gè)步驟，而如何能夠高效的管理數(shù)據(jù)成為影響大數(shù)據(jù)處理進(jìn)度的重要一環(huán)。數(shù)據(jù)采集過后，利用關(guān)系、鍵值、文檔、圖片、多媒體等屬性不同進(jìn)行打標(biāo)簽和歸類，預(yù)處理后形成數(shù)據(jù)集在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行分類存儲。

大數(shù)據(jù)采集之后的存儲也不盡相同，有的數(shù)據(jù)只需要進(jìn)行短存儲就需要提取并進(jìn)行處理，而多數(shù)數(shù)據(jù)則需要長期存儲，因此分類還需要根據(jù)用途進(jìn)行不同方式的區(qū)分。暫時(shí)性存儲的數(shù)據(jù)需要快速整理，而長久存儲的數(shù)據(jù)需要降低成本和保證調(diào)用時(shí)的快捷性。

不過，一部分?jǐn)?shù)據(jù)庫會囿于過去的數(shù)據(jù)影響，采集到的數(shù)據(jù)分析結(jié)果始終存在過去的數(shù)據(jù)在過去環(huán)境下的加持，從而會使得數(shù)據(jù)分析的最終結(jié)果出現(xiàn)偏差等問題。因此，在數(shù)據(jù)存儲時(shí)應(yīng)當(dāng)提供區(qū)域性和完整性多層數(shù)據(jù)。

動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)管理不僅僅是在數(shù)據(jù)庫層面之中形成動(dòng)態(tài)趨勢，而是在整體的數(shù)據(jù)管理中，利用自動(dòng)化和區(qū)塊化的技術(shù)將必要數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分和篩選，讓數(shù)據(jù)保持新鮮度，去除舊數(shù)據(jù)的影響。

動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)分析以求穩(wěn)

在采集和分析部分實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)后，數(shù)據(jù)分析才是真正的核心存在。毫無疑問，數(shù)據(jù)分析的核心是算法和數(shù)據(jù)，而在數(shù)據(jù)發(fā)分析時(shí)普遍可以先分為數(shù)據(jù)處理和分析兩個(gè)環(huán)節(jié)。

     數(shù)據(jù)分析的算法是十分挑剔的，其對于不同的數(shù)據(jù)要求不同，一般來講，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)就是典型的不同種類的數(shù)據(jù)，其處理方式相差甚遠(yuǎn)，因此需要先進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，將不同種類的數(shù)據(jù)根據(jù)分析目的進(jìn)行異構(gòu)解析或者壓縮，然后進(jìn)行分析得出指導(dǎo)性理論。

在分析方面，算法對分析結(jié)果的影響是十分明顯的。從數(shù)據(jù)中根據(jù)分析目的選取不同算法，獲得分析結(jié)果。但是問題在于，這種以目的驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析篩選過程所去除的數(shù)據(jù)難以確定是否真正的無關(guān)，這就導(dǎo)致最終分析出的結(jié)果很可能是出現(xiàn)偏差的。

此類問題的解決普遍采用的是利用算法進(jìn)行分析和精簡的，單一算法的偏差難以避免，片面數(shù)據(jù)的解析同理。而如果全面分析時(shí)，靜態(tài)數(shù)據(jù)難以保持新鮮度，全面分析計(jì)算量過大而且缺乏針對性。

數(shù)據(jù)分析面臨挑戰(zhàn)