大資料分析存在哪些困難

　　今的資料具有多種多樣的形式，而且來自許多不同的資料來源。更為重要的是，除非有需要的那些人易於獲得大資料，除非能迅速獲得洞察力，否則大資料分析工具的用處並不是很大。那麼大資料分析將遇到哪些困難?

　　1、解決方案無法提供新見解或及時的見解

　　(1)資料不足

　　有些組織可能由於分析資料不足，無法生成新的見解。在這種情況下，可以進行資料稽核，並確保現有資料整合提供所需的見解。新資料來源的整合也可以消除資料的缺乏。還需要檢查原始資料是如何進入系統的，並確保所有可能的維度和指標均已經公開並進行分析。最後，資料儲存的多樣性也可能是一個問題。可以通過引入資料湖來解決這一問題。

　　(2)資料響應慢

　　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。因此有些資料現在仍無法使用，因為它們仍在收集或預處理中。

　　檢查組織的ETL(提取、轉換、載入)是否能夠根據更頻繁的計劃來處理資料。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。

　　(3)新系統採用舊方法

　　雖然組織採用了新系統。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，並且針對這一問題的解決方案因情況而異。最好的方法是諮詢行業專家，行業專家在分析方法方面擁有豐富經驗，並且瞭解其業務領域。

　　2、不準確的分析

　　(1)源資料質量差

　　如果組織的系統依賴於有缺陷、錯誤或不完整的資料，那麼獲得的結果將會很糟糕。資料質量管理和涵蓋ETL過程每個階段的強制性資料驗證過程，可以幫助確保不同級別(語法、語義、業務等)的傳入資料的質量。它使組織能夠識別並清除錯誤，並確保對某個區域的修改立即顯示出來，從而使資料純淨而準確。

　　(2)與資料流有關的系統缺陷

　　過對開發生命週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資料處理問題。即使使用高質量資料，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，並檢查資料處理演算法的實施是否無故障

　　3、在複雜的環境中使用資料分析

　　(1)資料視覺化顯示凌亂

　　如果組織的報告複雜程度太高。這很耗時或很難找到必要的資訊。可以通過聘請使用者介面(UI)/使用者體驗(UX)專家來解決此問題，這將幫助組織建立引人注目的使用者介面，該介面易於瀏覽和使用。

　　(2)系統設計過度

　　資料分析系統處理的場景很多，並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體資源，並增加成本。因此，使用者只能使用部分功能，其他的一些功能有些浪費，並且其解決方案過於複雜。

　　確定多餘的功能對於組織很重要。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麼，經常使用哪些功能以及關注點是什麼。然後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資料分析也是一個很好的選擇。

　　4、系統響應時間長

　　(1)資料組織效率低下

　　也許組織的資料組織起來非常困難。最好檢查其資料倉儲是否根據所需的用例和方案進行設計。如果不是這樣，重新設計肯定會有所幫助。

　　(2)大資料分析基礎設施和資源利用問題

　　問題可能出在系統本身，這意味著它已達到其可擴充套件性極限，也可能是組織的硬體基礎設施不再足夠。

　　這裡最簡單的解決方案是升級，即為系統新增更多計算資源。只要它能在可承受的預算範圍內幫助改善系統響應，並且只要資源得到合理利用就很好。從戰略角度來看，更明智的方法是將系統拆分為單獨的元件，並對其進行獨立擴充套件。但是需要記住的是，這可能需要對系統重新設計並進行額外的投資。

　　5、維護成本昂貴

　　(1)過時的技術

　　組織最好的解決辦法是採用新技術。從長遠來看，它們不僅可以降低系統的維護成本，還可以提高可靠性、可用性和可擴充套件性。逐步進行系統重新設計，並逐步採用新元素替換舊元素也很重要。

　　(2)並非最佳的基礎設施

　　基礎設施總有一些優化成本的空間。如果組織仍然採用的是內部部署設施，將業務遷移到雲平臺可能是一個不錯的選擇。使用雲端計算解決方案，組織可以按需付費，從而顯著降低成本。

　　(3)選擇了設計過度的系統

　　如果組織沒有使用大多數系統功能，則需要繼續為其使用的基礎設施支付費用。組織根據自己的需求修改業務指標並優化系統。可以採用更加符合業務需求的簡單版本替換某些元件。

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