2021年已經到來，現在是深入研究大數據分析面臨的挑戰的時候了，需要調查其根本原因，本文重點介紹了解決這些問題的潛在解決方案。
在開始使用大數據分析系統時，組織最好考慮周全。因為一旦大數據分析已經啟動運行，云主機，任何修復都可能成本高昂。
在當今的數字世界中，很多組織采用大數據分析系統改進業務決策、增強責任感、提高生產率、做出更好的預測、監控績效，并獲得競爭優勢。然而，許多組織在戰略層面上使用商業智能分析存在一些問題。根據調研機構Gartner公司的調查，87%的組織表示商業智能(BI)和分析成熟度較低，缺乏數據指導和支持。業務數據分析面臨的問題不僅與分析本身有關，還可能與深層次的系統或基礎設施問題有關。
1.解決方案無法提供新見解或及時的見解
很多組織投資采用新的大數據業務分析解決方案，力求獲得獨特的見解，以幫助領導者做出更明智的業務決策。但有時，新系統提供的見解似乎還不如以往采用的系統提供的見解水平和質量。組織可以從業務或技術的角度來解決這個問題。
(1)數據不足
有些組織可能由于分析數據不足，無法生成新的見解。這可能是由于缺乏數據集成或數據組織不當造成的。
在這種情況下，可以進行數據審核，并確?，F有數據集成提供所需的見解。新數據源的集成也可以消除數據的缺乏。還需要檢查原始數據是如何進入系統的，并確保所有可能的維度和指標均已經公開并進行分析。最后，數據存儲的多樣性也可能是一個問題?？梢酝ㄟ^引入數據湖來解決這一問題。
(2)數據響應慢
當組織需要實時接收見解時，通常會發生這種情況，但是其系統是為批處理而設計的。因此有些數據現在仍無法使用，因為它們仍在收集或預處理中。
檢查組織的ETL(提取、轉換、加載)是否能夠根據更頻繁的計劃來處理數據。在某些情況下，批處理驅動的解決方案可以將計劃調整提高兩倍。另一個選擇是使用一種稱為Lambda架構的方法，該方法允許組織將傳統的批處理管道與快速的實時流結合起來。
(3)新系統采用舊方法
雖然組織采用了新系統。但是通過原有的辦法很難獲得更好的答案。這主要是一個業務問題，并且針對這一問題的解決方案因情況而異。最好的方法是咨詢行業專家，行業專家在分析方法方面擁有豐富經驗，并且了解其業務領域。
2.不準確的分析
對組織來說，沒有什么比不正確的分析更糟糕的事情了，這個問題需要盡快解決。
(1)源數據質量差
如果組織的系統依賴于有缺陷、錯誤或不完整的數據，那么獲得的結果將會很糟糕。數據質量管理和涵蓋ETL過程每個階段的強制性數據驗證過程，可以幫助確保不同級別(語法、語義、業務等)的傳入數據的質量。它使組織能夠識別并清除錯誤，并確保對某個區域的修改立即顯示出來，從而使數據純凈而準確。
(2)與數據流有關的系統缺陷
當由于開發、測試或驗證過程中的人為錯誤而忽略或沒有完全滿足系統的需求時，就會發生這種情況。
通過對開發生命周期進行高質量的測試和驗證，可以減少此類問題的發生，從而最大程度地減少數據處理問題。即使使用高質量數據，組織的分析也可能會提供不準確的結果。在這種情況下，有必要對系統進行詳細檢查，并檢查數據處理算法的實施是否無故障。
3.在復雜的環境中使用數據分析
這個問題可能會使為創建有效解決方案而投入的所有努力付諸東流。如果使用的數據分析變得太復雜，可能會發現很難從數據中提取價值。復雜性問題通常歸結為用戶體驗(當用戶很難瀏覽系統并從報告中獲取信息時)或技術方面(當系統設計過度時)。
(1)數據可視化顯示凌亂
如果組織的報告復雜程度太高。這很耗時或很難找到必要的信息?？梢酝ㄟ^聘請用戶界面(UI)/用戶體驗(UX)專家來解決此問題，這將幫助組織創建引人注目的用戶界面，該界面易于瀏覽和使用。
(2)系統設計過度
數據分析系統處理的場景很多，并且為組織提供了比其需要還要多的功能，從而模糊了重點。這也會消耗更多的硬件資源，并增加成本。因此，用戶只能使用部分功能，其他的一些功能有些浪費，并且其解決方案過于復雜。
確定多余的功能對于組織很重要。使組織的團隊定義關鍵指標：希望可以準確地測量和分析什么，經常使用哪些功能以及關注點是什么。然后摒棄所有不必要的功能。讓業務領域的專家來幫助組織進行數據分析也是一個很好的選擇。
4.系統響應時間長
