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数据|盘点2021年大数据分析常见的5大难点，及解决对策！

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2021年已经到来 ， 现在是深入研究大数据分析面临的挑战的时候了 ， 需要调查其根本原因 ， 本文重点介绍了解决这些问题的潜在解决方案 。
1、解决方案无法提供新见解或及时的见解
（1）数据不足
有些组织可能由于分析数据不足 ， 无法生成新的见解 。 在这种情况下 ， 可以进行数据审核 ， 并确保现有数据集成提供所需的见解 。 新数据源的集成也可以消除数据的缺乏 。 还需要检查原始数据是如何进入系统的 ， 并确保所有可能的维度和指标均已经公开并进行分析 。 最后 ， 数据存储的多样性也可能是一个问题 。 可以通过引入数据湖来解决这一问题 。
（2）数据响应慢
当组织需要实时接收见解时 ， 通常会发生这种情况 ， 但是其系统是为批处理而设计的 。 因此有些数据现在仍无法使用 ， 因为它们仍在收集或预处理中 。
检查组织的ETL(提取、转换、加载)是否能够根据更频繁的计划来处理数据 。 在某些情况下 ， 批处理驱动的解决方案可以将计划调整提高两倍 。
（3）新系统采用旧方法
虽然组织采用了新系统 。 但是通过原有的办法很难获得更好的答案 。 这主要是一个业务问题 ， 并且针对这一问题的解决方案因情况而异 。 最好的方法是咨询行业专家 ， 行业专家在分析方法方面拥有丰富经验 ， 并且了解其业务领域 。
2、不准确的分析
（1）源数据质量差
如果组织的系统依赖于有缺陷、错误或不完整的数据 ， 那么获得的结果将会很糟糕 。 数据质量管理和涵盖ETL过程每个阶段的强制性数据验证过程 ， 可以帮助确保不同级别(语法、语义、业务等)的传入数据的质量 。 它使组织能够识别并清除错误 ， 并确保对某个区域的修改立即显示出来 ， 从而使数据纯净而准确 。
（2）与数据流有关的系统缺陷
过对开发生命周期进行高质量的测试和验证 ， 可以减少此类问题的发生 ， 从而最大程度地减少数据处理问题 。 即使使用高质量数据 ， 组织的分析也可能会提供不准确的结果 。 在这种情况下 ， 有必要对系统进行详细检查 ， 并检查数据处理算法的实施是否无故障
3、在复杂的环境中使用数据分析
【数据|盘点2021年大数据分析常见的5大难点，及解决对策！】（1）数据可视化显示凌乱
如果组织的报告复杂程度太高 。 这很耗时或很难找到必要的信息 。 可以通过聘请用户界面(UI)/用户体验(UX)专家来解决此问题 ， 这将帮助组织创建引人注目的用户界面 ， 该界面易于浏览和使用 。
（2）系统设计过度
数据分析系统处理的场景很多 ， 并且为组织提供了比其需要还要多的功能 ， 从而模糊了重点 。 这也会消耗更多的硬件资源 ， 并增加成本 。 因此 ， 用户只能使用部分功能 ， 其他的一些功能有些浪费 ， 并且其解决方案过于复杂 。
确定多余的功能对于组织很重要 。 使组织的团队定义关键指标：希望可以准确地测量和分析什么 ， 经常使用哪些功能以及关注点是什么 。 然后摒弃所有不必要的功能 。 让业务领域的专家来帮助组织进行数据分析也是一个很好的选择 。
4、系统响应时间长
（1）数据组织效率低下
也许组织的数据组织起来非常困难 。 最好检查其数据仓库是否根据所需的用例和方案进行设计 。 如果不是这样 ， 重新设计肯定会有所帮助 。
（2）大数据分析基础设施和资源利用问题
问题可能出在系统本身 ， 这意味着它已达到其可扩展性极限 ， 也可能是组织的硬件基础设施不再足够 。
这里最简单的解决方案是升级 ， 即为系统添加更多计算资源 。 只要它能在可承受的预算范围内帮助改善系统响应 ， 并且只要资源得到合理利用就很好 。 从战略角度来看 ， 更明智的方法是将系统拆分为单独的组件 ， 并对其进行独立扩展 。 但是需要记住的是 ， 这可能需要对系统重新设计并进行额外的投资 。
5、维护成本昂贵
（1）过时的技术
组织最好的解决办法是采用新技术 。 从长远来看 ， 它们不仅可以降低系统的维护成本 ， 还可以提高可靠性、可用性和可扩展性 。 逐步进行系统重新设计 ， 并逐步采用新元素替换旧元素也很重要 。
（2）并非最佳的基础设施
基础设施总有一些优化成本的空间 。 如果组织仍然采用的是内部部署设施 ， 将业务迁移到云平台可能是一个不错的选择 。 使用云计算解决方案 ， 组织可以按需付费 ， 从而显著降低成本 。
（3）选择了设计过度的系统
如果组织没有使用大多数系统功能 ， 则需要继续为其使用的基础设施支付费用 。 组织根据自己的需求修改业务指标并优化系统 。 可以采用更加符合业务需求的简单版本替换某些组件 。

数据|盘点2021年大数据分析常见的5大难点，及解决对策！
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