大數(shù)據(jù)時(shí)代面臨的挑戰(zhàn)大數(shù)據(jù)時(shí)代面臨的挑戰(zhàn)大數(shù)據(jù)隨著時(shí)代的臨近，企業(yè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。如何開拓更大規(guī)模的企業(yè)-2 1，-2挖掘在數(shù)據(jù)的時(shí)代，數(shù)據(jù)的生成和收集是基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)-0，隨著“大-2”/分析工具數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)的出現(xiàn)，未來數(shù)據(jù)分析師會(huì)遇到哪些挑戰(zhàn)和機(jī)遇。

挑戰(zhàn)1: 數(shù)據(jù)來源復(fù)雜豐富數(shù)據(jù)來源是大的前提數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。然而，我國數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)資源總量遠(yuǎn)低于美國和歐洲，每年數(shù)據(jù)資源增量僅為美國的7%，歐洲的12%，其中政府和制造業(yè)的數(shù)據(jù)資源積累遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于國外。就數(shù)據(jù)有限的資源而言，仍然存在較低的標(biāo)準(zhǔn)化、準(zhǔn)確性和完備性，并且價(jià)值的利用率不高，大大降低了數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)的時(shí)代，我們需要更全面的數(shù)據(jù)來提高分析和預(yù)測的準(zhǔn)確性，所以我們需要更方便、廉價(jià)和自動(dòng)化的數(shù)據(jù)生產(chǎn)工具。

Da 數(shù)據(jù)乘著信息時(shí)代的快車來到了我們身邊，數(shù)據(jù) 價(jià)值越來越受到人們的關(guān)注，同時(shí)數(shù)據(jù) analyst的價(jià)值也成倍增長。隨著“大-2”/分析工具數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)的出現(xiàn)，未來數(shù)據(jù)分析師會(huì)遇到哪些挑戰(zhàn)和機(jī)遇？工具搶了人的飯碗？很多大型數(shù)據(jù)分析工具都是從非常高的起點(diǎn)設(shè)計(jì)的，定位了數(shù)據(jù)分析過程中需要的大部分功能。很多工具的功能涵蓋了整個(gè)數(shù)據(jù)分析過程從數(shù)據(jù)前期整合，收集到挖掘，分析甚至結(jié)束數(shù)據(jù)可視化，功能并不強(qiáng)大。

相反，Da 數(shù)據(jù)分析工具不是數(shù)據(jù)分析師的競爭對(duì)手，而是幫助者。工具是為人服務(wù)的。數(shù)據(jù)分析師的專業(yè)性使其能夠充分發(fā)揮分析工具的性能。數(shù)據(jù)他們相輔相成，是朋友而不是敵人。雖然“大數(shù)據(jù)”的概念已經(jīng)普及，但是很多企業(yè)還是有一些傳統(tǒng)的觀念。很多企業(yè)都聘請了數(shù)據(jù)分析師，甚至組建了數(shù)據(jù)分析師團(tuán)隊(duì)，但都沒有建立完善的數(shù)據(jù) 價(jià)值體系。

big 數(shù)據(jù)申請狀態(tài):從發(fā)現(xiàn)價(jià)值到創(chuàng)建價(jià)值從發(fā)現(xiàn)價(jià)值到創(chuàng)建價(jià)值，big /123。在過去，數(shù)據(jù) 價(jià)值主要用于決策領(lǐng)域，典型的應(yīng)用是商業(yè)智能(BI)在企業(yè)管理中的應(yīng)用，即對(duì)-2進(jìn)行收集、管理和分析。隨著數(shù)據(jù)的體量越來越大，處理能力越來越強(qiáng)，Da 數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種新的資產(chǎn)，其應(yīng)用場景也在不斷拓展，除了決策支持和效率提升的功能之外，大數(shù)據(jù)還可以創(chuàng)建價(jià)值的功能:一方面，大數(shù)據(jù)可以幫助提供傳統(tǒng)模式無法提供的產(chǎn)品，滿足用戶的需求，比如大數(shù)據(jù)完善個(gè)人征信系統(tǒng)，幫助金融機(jī)構(gòu)提供消費(fèi)金融。再比如錢芳旗下的張成科技，通過浮動(dòng)車模式提供實(shí)時(shí)交通信息服務(wù)；另一方面，大數(shù)據(jù)也可以創(chuàng)造需求，比如大數(shù)據(jù)可以幫助實(shí)現(xiàn)人工智能，這是new 技術(shù)創(chuàng)造的新需求。