大數據技術瓶頸

⑴ 大數據存在哪些問題

數據存儲問題：隨著技術不斷發展，數據量從TB上升至PB，EB量級，如果還用傳統內的數據存儲方式容，必將給大數據分析造成諸多不便，這就需要藉助數據的動態處理技術，即隨著數據的規律性變更和顯示需求，對數據進行非定期的處理。同時，數量極大的數據不能直接使用傳統的結構化資料庫進行存儲，人們需要探索一種適合大數據的數據儲存模式，也是當下應該著力解決的一大難題。

分析資源調度問題：大數據產生的時間點，數據量都是很難計算的，這就是大數據的一大特點，不確定性。所以我們需要確立一種動態響應機制，對有限的計算、存儲資源進行合理的配置及調度。另外，如何以最小的成本獲得最理想的分析結果也是一個需要考慮的問題。

專業的分析工具：在發展數據分析技術的同時，傳統的軟體工具不再適用。目前人類科技尚不成熟，距離開發出能夠滿足大數據分析需求的通用軟體還有一定距離。如若不能對這些問題做出處理，在不久的將來大數據的發展就會進入瓶頸，甚至有可能出現一段時間的滯留期，難以持續起到促進經濟發展的作用。

⑵ 大數據時代的數據分析技術面臨的挑戰

數據分析是整個大數據處理流程的核心，大數據的價值產生於分析過程。從異構數據源抽取和集成的數據構成了數據分析的原始數據。根據不同應用的需求可以從這些數據中選擇全部或部分進行分析。小數據時代的分析技術，如統計分析、數據挖掘和機器學習等，並不能適應大數據時代數據分析的需求，必須做出調整。

大數據時代的數據分析技術面臨著一些新的挑戰，主要有以下幾點。

（1）數據量大並不一定意味著數據價值的增加，相反這往往意味著數據噪音的增多。因此，在數據分析之前必須進行數據清洗等預處理工作，但是預處理如此大量的數據，對於計算資源和處理演算法來講都是非常嚴峻的考驗。

（2）大數據時代的演算法需要進行調整。首先，大數據的應用常常具有實時性的特點，演算法的准確率不再是大數據應用的最主要指標。在很多場景中，演算法需要在處理的實時性和准確率之間取得一個平衡。其次，分布式並發計算系統是進行大數據處理的有力工具，這就要求很多演算法必須做出調整以適應分布式並發的計算框架，演算法需要變得具有可擴展性。許多傳統的數據挖掘演算法都是線性執行的，面對海量的數據很難在合理的時間內獲取所需的結果。因此需要重新把這些演算法實現成可以並發執行的演算法，以便完成對大數據的處理。最後，在選擇演算法處理大數據時必須謹慎，當數據量增長到一定規模以後，可以從小量數據中挖掘出有效信息的演算法並一定適用於大數據。

（3）數據結果的衡量標准。對大數據進行分析比較困難，但是對大數據分析結果好壞的衡量卻是大數據時代數據分析面臨的更大挑戰。大數據時代的數據量大，類型混雜，產生速度快，進行分析的時候往往對整個數據的分布特點掌握得不太清楚，從而會導致在設計衡量的方法和指標的時候遇到許多困難。

⑶ 現代大數據技術存在什麼弊端

1、現如今，大數據技術存在最大的兩個弊端就是隱私和限制。
2、大數據技術的利也建立在兩個弊端之中，大數據技術的利大多時候體現出「便利」這兩個字，而「便利」的前提就需要貢獻我們的數據;而很多時候看似大數據非常方便，但它也有諸多的限制，比如你搜索了什麼類型的詞條各類應用接收到這一數據後也只會推送與這個詞條相關的東西，就局限在了這一個范圍內。
3、比起限制，很多人更擔心隱私這一問題。現代人的消遣方式更多的是使用電子設備連接網路來娛樂，比如看劇、看小說、玩游戲、逛某寶、刷某音等等，無論是前面哪一種，我們使用過這些應用的數據都會被接收到後台，從而通過計算又給我們推薦相關的我們可能感興趣的東西。

⑷ 大數據發展遇到的困境

大數據的理念已經被追捧多年，但是還遠未達到人們想像的完全實用的程度。大數據的發展受阻主要表現在以下幾個方面:

1.數據基礎的缺失

大數據發展的前提條件是要有豐富的數據源，對於製造業，IT行業數據化程度比較高，雖然缺少資源共享和信息交換，但至少可以在公司內部探索和嘗試。

但對於教育，醫療行業數據化程度還是遠遠落後於大數據時代的需求。單從患者的角度考慮，自己在各個醫院的病例和居家檢測的醫學數據。如果將這些數據利用起來，就會遇到數據源不算，數據格式不統一，隱私問題等等。

2.數據孤島之踵

不同的數據源獨立存在，不能夠互相共享，形成了一個個數據孤島。

政府部門缺乏數據開放的動力，由於其掌握的數據有一定的敏感性而趨於保守態度。比如稅務部門的個人納稅信息會涉及到個人隱私，公安部門的監控信息更是涉及到個人的人身安全問題。

各大企業不會隨便開放自身有價值的數據，因為它有巨大的商業價值，也關繫到企業的生死存亡。比如搜索引擎，谷歌的搜尋效果比其他的好，其實他們的技術差別不大。真正的差異是谷歌的數據量大，能夠找到最佳的搜索策略。而其他的搜索引擎則相反，從而造成惡性循環。

即使沒有商業競爭，企業也會盡量獨占數據。比如航空公司的航班晚點，他不會提前通知，而會出於商業利益選擇在乘客登記結束後廣播通知。

3.難以突破創新的瓶頸

對於相應行業數據壟斷的大企業，利用自身壟斷地位阻礙創新使壟斷地位更加堅固。搜索引擎就是一個很好的案例，還有某互聯網公司利用資源優勢模仿競爭對手的創新產品，並且擠垮對手。

4.個人隱私

個人信息越來越多的被別人掌握，我們既不能阻止，也不知道會產生怎樣的後果。一方面，我們的虛擬世界和實際生活軌跡可以通過大數據洞察一切，預測我們的行為。另一方面，作為數據的主人，卻不知道數據如何被記錄，流向哪裡，被誰利用，這個過程我們一無所知。

大數據的發展需要解決個人隱私問題。一方面不能被無限制的使用，每個人都有對個人隱私有知情權，拒絕的權利。另一方面需要將個人隱私數據找到安全，可靠的方法共享，這樣大數據才能夠發展。

5.其他方面

數據的泛濫，盲目的崇拜等

⑸ 大數據工程面臨哪些挑戰

基礎平台的改變

大數據挑戰的就是企業的存儲系統，大數據爆炸式的增長使得存儲系統的容量、擴展能力、傳輸瓶頸等方面都面臨著挑戰。與之相連的還有伺服器的計算能力，內存的存儲能力等等都面臨著新的技術攻關。

商業模式的挑戰

大數據具有強大的數據價值，當我們可以利用大數據挖掘到需要信息的時候，則需要我們根據得到的信息對企業的商業模型、產品和服務等方面進行創新，這樣才能夠真正的讓大數據的價值得到體現。

⑹ 大數據面臨的技術挑戰

上周在大數據的趨勢和特點中，說到了人類這次面臨的問題不是問題無法解決，而是問題過於復雜。採用機械思維，其速度和效率已經趕不上新問題的產生。正是在這種分工越來越細，協作越來越緊密，問題越來越復雜的背景下，產生了大數據思維。大數據思維也由其獨特的體量大、多樣性和完備性，使得過去看來很復雜很難處理的問題變得可以解決了。

其實早在20世紀60年代就有研究學者提出採用人工智慧的方法來解決社會問題。當時的人工智慧方法還是局限於通過首先了解人類是如何產生智能，然後讓計算機按照人的思路去做。吳軍老師在《智能時代》中說到：「在人類發明的歷史上，很多領域早期的嘗試都是模仿人或者動物的行為，因為這是我們的直覺最容易想到的方法。」 但是經過十幾年的發展，科學家們發現採用上面的思路去發展人工智慧，似乎解決不了什麼實際問題。很多科學家開始反思人工智慧的發展，而在之後的20年左右的時間，在人工智慧學術界的研究是處於低谷的。20世紀70年代，人類開始嘗試智能的另一條發展道路，即採用數據驅動和超級計算的方法。即便在10年前，那時我還在念書，也曾接觸過人工神經網路演算法。很顯然，當時對機器智能的概念大家都還是比較模糊的，人工智慧也還沒有被我們提高到現在的高度。

機器智能的概念在60多年就被提出來了，真正的突破卻在具有了大數據的今天。為什麼大數據的拐點會發生在今天？大數據到底面臨何種技術挑戰？

過去的10年，最容易看到的特徵就是全球數據量呈爆炸式增長。大數據的第一個來源是電腦本身；第二個來源是感測器；第三個來源是將那些過去已經存在的、以非數字化形式儲存的信息數字化。據2015年思科公司的統計數據顯示，從2009~2015年的6年時間內，企業級數據增長了50倍。當然數據的爆炸式增長，離不開電腦硬體、軟體、互聯網、數據儲存、數據處理等一系列配套技術的發展和支撐。大數據實際上是對計算機科學、電機工程、通信、應用數學和認知科學發展的一個綜合考量。目前這些技術難題不一定有最佳的解決方案，甚至不存在什麼絕對好的解決辦法。

一、數據收集

傳統的數據方法常常是先有一個目的，然後開始收集數據。比如，海王星的發現就是在人們發現天王星運動軌跡和牛頓力學預測出來的不一樣之後，天文學家拍了很多星空的照片後發現的；心理學研究也是在有了一個明確的研究課題後，再通過實驗的方法採集數據，如 「棉花糖測驗」系列實驗，以及關於認知失調的「追隨者案例」等等。大數據則避免了采樣之苦，因為大數據常常以全集（大數據的特徵之一）作為樣本集。

但是，如何收集到全集就是一件很有挑戰的事情了。目前一些聰明公司，比如Google, Facebook, 網路，京東都是繞一個彎子，間接地去收集數據，然後利用數據的相關性，導出自己想要的結論。但是即便是這些如此成功的公司，仍然也有很多失敗的案例。2010年，Google推出了自己的電視機頂盒Google TV，為了獲取數據為進入電視廣告做准備。但是，由於Google TV銷售得很差，最終Google徹底地放棄了這產品。到目前為止，無論是Google過去的機頂盒，還是後來的Chromecast，蘋果的Apple TV，除了統計一下收視率，計算一下可能的廣告觀眾，並沒有什麼大的作為。數據收集是一個開放性的話題，不存在唯一性或最佳方法，目前仍然面臨著很大的挑戰。

二、數據儲存

僅Google街景地圖每天產生的數據量就有1TB，假如一份數據存三個拷貝，一年下來就1PB。即使使用當今最大容量的10TB硬碟，也需要用100個。因此，不能簡單地依靠設備來解決數據儲存的問題，而是需要技術解決方案來提高儲存效率，保證不斷產生出來的數據都能存得下。目前的數據儲存手段主要是從如下2個方面考慮：去除數據冗餘和便於使用。去除數據冗餘可以簡單理解為去除數據中的重復部分，比如同一份附件在所有的郵件中只儲存一次。這樣，在去除數據冗餘的過程中，相應的數據讀寫處理就要改變。是否有比現在更有效率的儲存格式或方式，仍然是大數據所面臨的挑戰。另外，便於使用的思路是從使用者的角度就去考慮數據的儲存。大數據之前，數據在設計文件系統的數據儲存格式時，主要考慮的是規模小、維度少的結構化數據。到了大數據時代，不僅數據量和維度都劇增，而且大數據在形式上也沒有固定模式，因此需要重新設計通用、有效和便捷的數據表示方式和儲存方式。

三、數據處理

大數據由於體量大、維度多，處理起來計算量巨大，其處理效率是一大技術挑戰。並行計算是目前解決計算量巨大的重要手段，但仍然存在一些的問題。例如，任何一個問題總用一部分計算是無法並行計算的，這類計算佔比越大，並行處理的效率就越低；再次，並行計算中無法保證每一個小任務的計算量是相同的，這樣一來，並行計算的效率也會大打折扣，即完成了自己計算任務的伺服器需要等待個別尚未完成的伺服器，最終的計算速度取決於最後完成的子任務。

四、數據挖掘

如何從一堆雜亂無章的數據中挖掘出有價值的信息，是機器智能的關鍵，也是大數據的使命。數據在進行降噪處理之後，基本就可以直接使用了，接下來的關鍵一步就是機器學習。目前廣泛使用的機器學習演算法有人工神經網路演算法、最大熵模型、邏輯自回歸等。Google公司的AlphaGo的訓練演算法就是人工神經網路。機器學習的過程是一個不斷迭代、不斷進化的過程，只要事先定出一個目前，這些演算法就會不斷地優化模型，讓它越來越接近真實的情況。尋找更優演算法一直也是科學家們探索的難題。

五、數據安全

大數據應用的一個挑戰還來自數據安全的擔憂和對隱私的訴求。2014年爆出的索尼公司丟失數據時，造成的損失高達1億美元。比商業數據丟失後損失更大的是醫療數據的被盜。在中國，除了在北京建立了大數據中心，還在貴陽建立了大數據災備中心，而且正籌備在內蒙古再建立另一個數據災備中心。而關於數據隱私，我想大家應該是深有感觸，由於信息泄露而帶來的騷擾電話以及電信詐騙，就發生在我們每個人身上。據《智能時代》中記載：「在美國的黑市上，一個醫療記錄的賣家是商業數據的50倍左右」。可見，數據安全已然成為大數據發展的一大隱患和難題。

上述大數據5個方面的技術挑戰並不是獨立的，而是相輔相成、互相影響的。關於大數據的技術挑戰在此僅談談個人的一點認識，希望對大家在這方面的思考有所幫助。下周我們繼續聊，大數據給我們帶來便利以及隱患。

⑺ 認清現實吧 中國大數據產業的痛點和困難

認清現實吧 中國大數據產業的痛點和困難

大數據作為一個新興的產業，一直在處於輿論的風口浪尖。就像互聯網＋的概念一樣，大數據被神話了，被送上了「宗教」的神壇。大數據企業總是有一個擔心，生怕大數據被捧得的太高，將來可能會被摔的很慘。

2015年中國大數據產業的熱度從貴陽大數據交易所開始，到9月國務院的2015第50號文《促進大數據發展行動綱要》進入高峰，相信10月份的烏鎮互聯網大會上，大數據還會是一個大的熱點。

大數據論壇上，數據產品和解決方案被介紹的很多。數據給企業帶來的具體價值、數據應用場景、大數據產業的痛點介紹的很少。中國大數據產業經歷著很多痛苦，大數據產業前景很好，但是大數據企業卻很難做大，很難實現質的飛躍。中國大數據產業的痛點和困難如下。

中國大數據企業大概有200多家，將近60%集中在北京，以小微企業為主，年銷售額達到十億人民幣的企業幾乎沒有。大數據產業處於春秋時代早期，各家諸侯割地而立，每家佔領了一塊小的細分領域，很難做大，都面臨著同行的激烈競爭，有的領域例如輿情監控已成為紅海。

大數據企業人數大多在幾十人到幾百人，少有千人以上的企業。沒有一家大數據企業可以統領一個行業，沒有一家企業佔有細分市場10%的份額，沒有一家大數據企業建立了行業標准，領導行業發展。

中國大數據產業處於極度分散狀態，優秀的人才分布在不同企業，很難形成人才合力。各家企業規模小，很難在企業做深做大，很難利用大數據幫助企業實現業務提升。大多數企業的工具和數據很難滿足企業整體的數據要求，中國的數據挖掘和分析產品也很難和國外的產品進行競爭。

大數據產業如果要形成產業優勢，必須需要一批領軍企業。參考國外大數據產業，中國在大數據基礎架構，數據產品，數據工具、數據清洗和數據挖掘、數據分析、數據人才都需要產生一批標桿企業。每個領軍企業都規模應該在千人以上，銷售額應該在百億以上，否則很難形成技術和人才優勢，也很難利用大數據幫助客戶實現業務提升。

貴陽大數據交易所《2015年中國大數據交易白皮書》提到2014年中國大數據市場規模為767億元。這個數字看上去不錯，估計其實真正和大數據工具和大數據產品相關的不足20%（業務價值提升）。大多數的經費都用於大數據基礎平台（存儲和計算）、咨詢、報告等和業務價值提升相關度不大的領域。中國大數據市場銷售額大多數集中在傳統的IT企業例如IBM，Oracle，EMC，Intel，華為，聯想等。真正大數據企業所有市場份額加起來可能就在百億元左右。

中國大數據企業規模過小，領軍企業缺少，行業過於分散，這些都是制約中國大數據產業發展的因素，也是產業做大的一個痛點。

數據是大數據產業發展的基礎，具有商業價值的數據可以幫助企業洞察客戶、數字化運營、風險管控、精準營銷、預測和決策等。具有商業價值的數據和商業分析真正能夠幫助企業提升業務，創造出新的價值。

中國的大數據市場還不成熟，很多大數據企業擁的數據都是片段的數據，很難形成完整的，具有商業價值的數據。大數據市場的數據質量和企業的數據需求有較大的差距。外部數據大多處於孤島狀態，數據之間很少流動和整合；孤立、不流動、沒有整合的數據很難幫到企業，很多需要數據的企業不得不從多個大數據企業采購數據，效率很低，采購來的數據價值不高，數據整合的難度較大，數據采購的整體費用過高。

大家都看到了數據分散的弊端，於是很多地方都建立了大數據交易市場，幫助大家進行數據交易和數據采購。由於缺少法律保護，很多企業不太想在交易市場進行數據交易，往往還是採用一對一的數據交易，這種交易方式可以保護交易雙方的利益。具有商業價值的數據還在開發中，大數據交易市場，缺少大量可以進行交易的數據。大數據交易市場這種商業模式，還需要用很長的時間去證明。

中國質量最好的數據在金融行業、BAT、電信運營商，這些企業比較謹慎，很難向外部輸出數據。這三大行業自身的主營業務也不在數據，其數據產品生產和輸出的願望也不強烈。政府的數據正在逐步開放，但是其數據質量、集中度、輸出方式等多存在很大多挑戰。在中國大規模的數據開放，至少需要3年時間才能達到商業應用要求。

大多數企業對數據有需求，但是其對數據商業敏感度很低。對數據商業應用的場景以及數據技術了解很少。即使是數據商業敏感度較高的銀行，至少要溝通三次以上，其才能夠建立起數據價值理念。其他行業例如製造業，房地產業，零售業，他們的數據商業敏感度更低。甚至萬科的王石也大聲疾呼，不要和房地產業談大數據應用，房產行業數據還不全，很多還是手工數據。於是某個領先的電商開始幫助萬科進行數據規劃建設，研究大數據在房地產行業的應用。

已有的大數據企業商業案例中，大部分都是大數據企業主動去找客戶談合作，為企業提供數據產品、數據工具或數據技術，目的是幫助企業提升業務。但是這種商業模式很累，市場很難被引爆，被動的數據商業應用，往往和業務結合較弱，無法迅速幫助企業利用數據提升業務，同時也無法解決業務發展瓶頸。

企業內部人士深度了解業務需求，他們缺少的是市場數據和消費者反饋，缺少的數據分析方法和工具。企業內部人士更應該成為大數據商業應用的主力，參加一些行業活動，從需求出發，主動尋找數據和解決方案。移動互聯網時代，商業競爭策略很清晰，一個是快，一個是要利用數據進行決策。

大數據產業的發展，不僅僅是大數據企業自身的事情，也是各家企業自身的事情。企業客戶也應該依據業務需要，主動到市場尋找數據和解決方案，提升數據商業敏感度，從業務場景出發，尋找具有價值的數據。

市場上所有大數據企業和客戶都面臨一個難題，就是數據解決方案同客戶業務結合的深度不夠，數據對業務整體推動效果不如期望，這也是大數據產業爆發的一個痛點。由於外部數據質量、企業用戶數據敏感度、企業管理方式、商業數據人才等問題，大數據解決方案很難和業務深度結合。

大數據核心價值就是揭示事務發展規律，幫助企業利用數據進行科學決策。目前大數據的商業應用領域主要集中在數據採集、數據存儲、數據計算、用戶畫像、精準營銷等領域。大數據最具商業價值的預測和輔助決策功能並沒有被充分利用。特別是在重大戰略決策方面，大數據的作用並不明顯。企業的產品開發，市場策略，戰略決策還是依靠過去的精英決策和經驗主義。未來社會只有兩類企業，一種是利用數據發展的企業，另外一種是不重視數據被淘汰的企業。

大數據企業如果想發展壯大，如果想成為行業領先的企業，其必須放棄短期利益，深入到客戶的運營中去，了解客戶的數據，了解客戶的業務，了解客戶的商業需求。同時利用數據了解客戶，了解市場，了解業務場景。數據和業務深度結合的核心是掌握正確的數據、正確的方法、正確的工具。業務人員要懂數據，技術人員要懂業務。復合型數據人才是數據生意的關鍵，業務人員掌握數據技術的門檻較高，但是技術人員了解業務的門檻很低，復合性人才傾向於從技術人才培養開始。

企業內部的數據人才和大數據企業的數據人才需要互相學習，了解對方環境和需求，在同一個平台上進行對話和溝通。數據團隊需要深入了解業務場景和背後的規律，從業務出發，從場景出發，從數據出發，將大數據解決方案同業務深度結合，利用數據推動業務發展，發揮大數據預測規律的核心價值。

傳統的數據挖掘工具和BI系統存在很久了，通過各類報表展示，讓管理層了解企業運營信息，過去的確幫助企業提高管理水平，達到了預期目的。

在大數據時代，企業需要的是實時數據，需要的是高效工具，需要的是決策支持和預測。傳統的數據挖掘工具的性能和靈活性已經不能滿足企業的需要，另外非機構化數據的應用也對傳統數據工具提出了挑戰。BI領域中的SAS，SPSS，TD等數據工具越來越被邊緣化，R語言正在成為數據統計和可視化的新寵。

數據的時間價值正在得到重視，特別是金融企業，所有的業務部門都期望在最短的時間里，看到資金使用情況，客戶交易情況，風險管控情況。企業越早了解信息，就會越早進行決策，時間就是Money。過去數據需求可能是T＋5或者T＋30，現在的數據需求往往是T＋1或者T＋0，數據實時性、准確性、相關度被提到了一個非常重要的地位。業務的需求已經很明顯了，但是數據工具和人才卻是一個很大的挑戰。

中國200多家大數據企業，看到了大數據產業的曙光，看到了大數據產業的價值，同時也在經歷著大數據企業的痛苦。大數據產業發展很快，市場正在逐步變大，但是其產業優勢不明顯，優勢企業很少，數據商業化較慢，市場還不成熟，客戶數據商業敏感度較低，缺乏高質量數據工具和人才。所有大數據企業內心的感受就是，站在了時代的風口，選對了方向和行業，但是發展壯大還是很難。200多家大數據企業正在努力耕耘著大數據產業，痛並快樂著。

以上是小編為大家分享的關於認清現實吧 中國大數據產業的痛點和困難的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

⑻ 如何突破大數據發展的瓶頸

現在，制約企業發展的瓶頸不再是資金，而是企業是否擁有一支一流的人才隊伍以及怎樣來吸引和留住人才。許多企業絞盡腦汁、想盡法地引進人才，也投入許多人力、物力、財力去挖掘和培養企業內部員工的各方面能力，以形成企業獨特的人力資源優勢。」但是，同時也面臨這樣一種情形：企業在發展過程中，一方面越來越需要員工對企業的忠誠感，而另一方面員工對企業的忠誠感越來越弱。因此，企業化大力培養的人才流失了，這不但增加了企業的人力成本支出，影響企業正常的工作秩序，更有甚者還有可能隨著人員的流失帶走企業的商業機密、核心技術、管理密訣等企業的重要資源，給企業造成嚴重損失。那麼，企業怎樣來防止這種現象呢？那就是企業要通過一定手段和措施來增進員工對企業的忠誠感。特別地，在企業實施兼並、重組以及內部人事管理創新（如末尾淘汰制）時，培養員工對企業的忠誠感越發重要。一、強化企業文化建設所謂企業文化，是指組織在長期的生存和發展中所形成的為組織多數成員所共同遵循的基本信念、價值標准和行為規范。而企業文化建設就是要通過各種方法和機制，整合企業現有資源，在企業內部建立一種有利於企業發展、增進員工忠誠感的主導價值觀。以下主要從三方面說明企業文化建設在培養員工對企業忠誠感方面所起的作用。1、強化企業的經營理念理念對人有凝聚作用，並使人產生一種歸屬感。經營理念關繫到企業將是什麼樣的組織，企業的遠景目標是什麼，以及企業將樹立怎樣的公眾形象？也關繫到企業員工對企業的根本看法，決定著員工個人的發展前景。理念有指導人的行動的作用，企業擁有完善而正確的經營理念，就可以在這個理念的指引下，通過培訓、教育、開發，引導企業內部員工的行為，有意識的調整員工的個人需求使之與企業的遠景目標相一致，形成企業發展的強大推力。2、樹立「以人為本」的企業價值觀企業在生存和發展的每一過程中，都需要人、財、物等資源，在這里人力資源是處於首位的。企業應清楚地認識到人才是企業最重要的能不斷開發的資源，在實際中應改變過去那種視人力為成本的觀點，而應將人力看著是企業資本，科學的開發、使用這種具有創造性的資源，為企業創造財富。因此，對待員工應象麥格雷戈的「Y」理論所描述的那樣：他們是值得信賴和尊重的，是願意工作的，受到成就感、自尊感和自我實現等高層次需求的激勵，是有進取心和創造性的。「以人為本」不能是企業掛在口邊的一句空話，而應下工夫去擇人、用人、知人、培養人，要把「以人為本」的價值觀真正體現在企業的各項制度和文件之中。3、以誠信為凝聚力人們常說：「人無信則不立。」可見人之立於社會，誠信是何等重要。在商業社會中，這句話同樣對企業具有現實意義。企業對外參與競爭需要誠信，對內吸引人才、增強員工對企業的忠誠感更加需要誠信。誠信是企業生存、發展之根本，企業內部良好的人際關系必須基於誠信來建立。這種價值觀一但形成，就會在企業中產生強大的聚合力。能夠促進員工大膽地去創新、奮進，使他們在革新中無後顧之憂，給他們犯錯誤的機會，在不斷的實驗、實踐中為企業提供最新的產品技術、管理方法等，從而持續地增強企業參與競爭的優勢。二、建立公平競爭機制公平競爭機制主要體現在企業人力資源管理的人力使用與管理方面。為了使企業員工有的發展機會，使他們不斷的自我學習、自我提高。企業在擇人、用人方面應充分挖掘內部人員的潛力。而且，內部選拔有助於對參與競爭者進行全面的了解，迅速進入工作狀態，節約人員招聘成本等好處。另一方面，要防止「拉關系、走後門」等不良現象。在實施過程中，應把握公平競爭的原則，使每一位員工都有晉升的機會，以促進企業內部人員的合理流動。這主要從以下兩方面來進行：1、公開選拔晉升應打破企業內部的等級界限，充分挖掘內部的人才，公開招聘、平等競爭，讓有能力的人員都參與進來，才能達到良好的效果。一般經過以下幾個步驟：①、組織招聘人員。②、公開需要招聘的職位數量。③、公開需要招聘人員的任職資格。④、公開招聘人員的考評內容、方式。⑤、通過內部信息渠道作好宣傳工作。⑥、受理員工申請。⑦、考評測試，擇優錄用。⑧、對錄取人員的持續考察。2、明主監督要保證選拔過程中公平競爭、擇優用人。出了依靠招聘人員的自覺性，還必須依靠明主監督機制。員工參與監督不但體現了在企業中的主人翁地位；而且更重要的是通過參與能增強員工的責任感、自信心，親身了解企業內部管理機制，對人才使用的價值觀。從而提高員工對企業的認同感，加強員工的自律行為。明主監督體現在：員工應清楚招聘人員的資格，完整的招聘職位方面的信息，考評測試方式的公正性以及提出有建設性的見解等。這樣監督機制才能起到應有的作用。三、建立平等對待機制公平對待是企業人力資源管理中最令人頭疼的問題。員工認為是否公平由主觀判斷形成的，這要受其自身價值觀影響，往往高估自己的貢獻，看底別人的付出，即使客觀上公平，也會認為不公平。一旦他們認為不公，就會產生消極抵抗心理，改變對企業的看法，從而不利於企業內部良好人際關系的建立。因此，必須培養員工對公平的正確看法，通過相應的措施來完成。1、公平的績效考評機制績效考評在人力資源管理中佔有重要地位，它不僅是對員工完成工作任務的確認，員工使用情況的評定。而且，涉及到薪金確定、晉升機會等方面，總之影響每一員工將來在企業中的發展前景。因此，績效考評應充分把握公平、公開、公正、面向未來的原則，既要考評其現實能力，也要考評其發展潛力。具體從以下方面進行：①、考評指標應科學、全面、易操作。②、同一工種、同一崗位考評指標應統一。③、考評人員應具有良好素質，與被評價人員無厲害沖突。④、選擇科學的考評方法。⑤、作好考評的宣傳工作。⑥、建立相應的監督機制。⑦、科學合理的應用考評結果。2、完善的培訓機制企業培訓具有傳遞信息、改變觀念、更新知識、發展能力的作用，是為企業培養人才的有利手段。企業在發展過程中總要淘汰一些不合格的人員，引進一些人員，由於每一企業自身的獨特性，不可能總是能聘用到符合企業發展需要的人才，大部分人才還需靠長期不斷的培訓來提供。因此，應把握企業發展需要的總體原則，使所有員工都有接受培訓的機會。依據不同的職位、工種設計培訓方案，並對培訓結果進行科學的測試。使他們對企業經營理念、價值觀以及各種制度、規范有清楚的認識，樹立公正的、客觀的評價事物的態度。3、科學的薪金制度科學的薪金制度要考慮企業所處行業薪金狀況，企業工資總體水平，崗位差別等因素。首先，它不僅要考慮企業的現實情況，也要考慮企業的發展以及經濟的周期波動。因此，科學的薪金制度要有一定的彈性，這樣，在經濟出現周期性波動或企業進入戰略調整期，企業利潤降低。由於，員工薪金能夠作出相應調整，就不會導致裁員。這不僅可以降低培訓費用，更能增加員工的就業安全感，促進員工隊伍的穩定。其次，科學的薪金制度即要體現同工同酬、按勞分配的原則，又要體現激勵員工的作用。以防止過去那種吃大鍋飯的現象。第三，科學的薪金制度要在現有的薪金分配方法的基礎上，引進新的分配方法（如期權），以真正達到激勵經營者、員工的作用。四、健全的激勵機制增進員工對企業的忠誠感，目的是要在企業內形成一種凝聚力，留住企業真正需要的、符合企業價值觀和發展的人才，提高他們對企業的貢獻精神。因此，必須健全激勵機制，激勵的目的是調動員工的積極性，是個人潛力發揮最大化。激勵機制本身是一個廣泛的概念，其對象包括供應商、客戶、員工等與企業成長相關的各方面，在此，只探討企業對員工的激勵。健全的激勵機制應結合企業的整體制度，從企業中清除不利於激勵的因素，採取有利於激勵的因素。在現實中物資激勵雖有較大的激勵作用，但也要避免過多採用物資激勵的方式，應使物質與精神激勵相結合。除了高薪外，企業具有良好的人際關系、舒適的工作環境、競爭力及發展前景等也能對人才產生吸引。而企業內部採取相應的措施，如：員工職業規劃、績效管理、信息共享、末位淘汰、有獎建議等，都能對企業員工產生較大的激勵。因此，激勵不單是某一方面的問題，而是一個系統工程，應從企業的整體利益去考慮。只有這樣，建立的激勵機制才會達到企業期望的效果，「促進企業價值觀和標準的提升」。總之，樹立員工對企業的忠誠感應以企業文化為中心，公平競爭、平等對待、激勵機制為手段，使之貫穿於企業人力資源管理的各個方面，從而形成企業獨特的人才管理機制，避免人才流失，促進企業持續發展。

⑼ 大數據技術難點在哪裡

難點在於幾個方面：
1.大數據的存儲，數據量爆炸，如何低成本的存儲是個難點
2.大數據的查詢，數據量大的時候如何快速的查詢，是個難點
3.大數據分析和挖掘，如何從大數據中產出分析結論和挖掘出信息，這個是難點