為什么大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)監(jiān)控很難？大數(shù)據(jù)分析工具面臨哪些挑戰(zhàn)？大數(shù)據(jù)發(fā)展的挑戰(zhàn):目前大數(shù)據(jù)發(fā)展還存在諸多挑戰(zhàn)，包括七大挑戰(zhàn):業(yè)務(wù)部門沒有明確的大數(shù)據(jù)需求，導(dǎo)致數(shù)據(jù)資產(chǎn)逐漸流失；企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)孤島嚴(yán)重，導(dǎo)致數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘不足；數(shù)據(jù)可用性低，數(shù)據(jù)質(zhì)量差，使數(shù)據(jù)無法使用；數(shù)據(jù)相關(guān)管理技術(shù)和架構(gòu)落后，導(dǎo)致大數(shù)據(jù)處理能力不足；數(shù)據(jù)安全能力和防范意識(shí)差，導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露；大數(shù)據(jù)人才缺乏，大數(shù)據(jù)工作難以開展；大數(shù)據(jù)越開放，越有價(jià)值。而大數(shù)據(jù)相關(guān)政策法規(guī)的缺失，使得數(shù)據(jù)開放和隱私難以平衡，也難以更好的開放。

大數(shù)據(jù)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn):目前大數(shù)據(jù)發(fā)展仍面臨諸多挑戰(zhàn)，包括七大挑戰(zhàn):業(yè)務(wù)部門缺乏明確的大數(shù)據(jù)需求，導(dǎo)致數(shù)據(jù)資產(chǎn)逐漸流失；企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)孤島嚴(yán)重，導(dǎo)致數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘不足；數(shù)據(jù)可用性低，數(shù)據(jù)質(zhì)量差，使數(shù)據(jù)無法使用；數(shù)據(jù)相關(guān)管理技術(shù)和架構(gòu)落后，導(dǎo)致大數(shù)據(jù)處理能力不足；數(shù)據(jù)安全能力和防范意識(shí)差，導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露；大數(shù)據(jù)人才缺乏，大數(shù)據(jù)工作難以開展；大數(shù)據(jù)越開放，越有價(jià)值。而大數(shù)據(jù)相關(guān)政策法規(guī)的缺失，使得數(shù)據(jù)開放和隱私難以平衡，也難以更好的開放。

由于業(yè)務(wù)部門需求不明確，而大數(shù)據(jù)部門是非盈利部門，企業(yè)決策者擔(dān)心成本相對(duì)較高，導(dǎo)致很多企業(yè)在建設(shè)大數(shù)據(jù)部門時(shí)猶豫不決，或者很多企業(yè)處于觀望狀態(tài)，從根本上影響了企業(yè)向大數(shù)據(jù)方向發(fā)展，也阻礙了企業(yè)對(duì)自身數(shù)據(jù)資產(chǎn)的積累和挖掘。甚至因?yàn)閿?shù)據(jù)沒有應(yīng)用場景，很多有價(jià)值的歷史數(shù)據(jù)被刪除，造成企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的流失。

大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略案例分析及結(jié)論我們將迎來一個(gè)“大數(shù)據(jù)時(shí)代”。中國企業(yè)離這場革命還有多遠(yuǎn)？還有追上領(lǐng)導(dǎo)要多快？{研究結(jié)論} ■大數(shù)據(jù)營銷的本質(zhì)是影響消費(fèi)者購物前心理路徑的問題，這在大數(shù)據(jù)時(shí)代之前很難做到。■對(duì)于傳統(tǒng)企業(yè)來說，打通線上線下營銷，實(shí)現(xiàn)新的商業(yè)模式，都離不開大數(shù)據(jù)，比如O2O?！鲭m然大數(shù)據(jù)應(yīng)用傾向于大數(shù)據(jù)營銷，但對(duì)于一些企業(yè)來說，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用早已超出了營銷的范疇，進(jìn)入了企業(yè)供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、物流、庫存、網(wǎng)站、店內(nèi)運(yùn)營的各個(gè)環(huán)節(jié)。

大數(shù)據(jù)時(shí)代信息技術(shù)日存在的問題:一是運(yùn)營商的帶寬能力和對(duì)數(shù)據(jù)洪流的適應(yīng)能力面臨前所未有的挑戰(zhàn)；二是大數(shù)據(jù)處理和分析能力遠(yuǎn)低于理想水平，數(shù)據(jù)量的快速增長對(duì)存儲(chǔ)技術(shù)提出了挑戰(zhàn)；同時(shí)需要高速的信息傳輸能力和低密度有價(jià)值數(shù)據(jù)的快速分析處理能力的支持。第三，一些早期的Hadoop項(xiàng)目會(huì)面臨挑戰(zhàn)；第四，通過對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下用戶數(shù)據(jù)的深入分析，很容易了解用戶行為和偏好，甚至企業(yè)用戶的商業(yè)秘密，必須充分重視個(gè)人隱私問題；第五，大數(shù)據(jù)時(shí)代的基本特征決定了它在技術(shù)和商業(yè)模式上有著巨大的創(chuàng)新空間。如何創(chuàng)新成為大數(shù)據(jù)時(shí)代的首要問題；第六，大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)政府制定規(guī)則和監(jiān)管部門發(fā)揮作用提出了新的挑戰(zhàn)。應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代挑戰(zhàn)的策略如下:1。合理獲取數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度很快，數(shù)據(jù)量巨大，通常以TB或YB甚至ZB來衡量。