Ⅰ 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。
Ⅱ 我國發展大數據存在哪些問題
您好，一是信息孤島普遍存在。跨部門、跨行業的數據共享仍不順暢，有價值的公共信息資源和商業數據開放程度低，基本處於死鎖狀態，無法順暢流動。
二是對大數據產業發展規律認識不足。全社會尚未形成對大數據產業發展規律的客觀、科學的認識，一些地方誤將數據中心建設視為大數據產業發展重點，盲目追逐硬體設施投資，輕視了數據資源匯聚、積累、處理與應用能力建設，未能主動推進大數據產業發展與應用需求間的對接。
三是技術創新與支撐能力不足。大數據需要從底層晶元到基礎軟體再到應用分析軟體等信息產業全產業鏈的支撐，無論是新型計算平台、分布式計算架構，還是大數據處理、分析和呈現方面與國外均存在較大差距，難以滿足各行各業大數據應用需求。
四是數據資源建設和應用水平低。用戶普遍不重視數據資源的建設，即使有數據意識的機構也大多隻重視數據的簡單存儲，很少針對後續應用需求進行加工整理。數據資源普遍存在質量差，標准規范缺乏，管理能力弱，數據價值難以被有效挖掘利用的問題。
五是信息安全和數據管理體系尚未建立。數據所有權、隱私權等相關法律法規和信息安全、開放共享等標准規范缺乏，技術安全防範和管理能力不夠，尚未建立起兼顧安全與發展的數據開放、管理和信息安全保障體系，制約了大數據發展。
六是人才隊伍建設亟須加強。綜合掌握數學、統計學、計算機等相關學科及應用領域知識的綜合性數據科學人才缺乏，遠不能滿足發展需要，尤其是缺乏既熟悉行業業務需求，又掌握大數據技術與管理的綜合型人才。
Ⅲ 阿里大數據營銷存在哪些問題
問題有如下幾點：
1、數據存在失真情況。數據的失真主要體現在兩個方面：一方面，消費者在注冊時可能會輸入虛假的個人信息或者是一人使用多個賬戶、使用他人賬戶等，其在網路操作過程中產生的數據信息本身就不真實，另一方面，由於網路技術的發展和消費者的個性化需求促使阿里巴巴每隔一段時間就要進行網站維護與更新，在這個過程中，會有不少用戶因為不熟悉新的界面而進行錯誤的操作，這些錯誤的操作信息也被阿里巴巴記錄，造成資料庫中真假信息混雜，嚴重影響了大數據的質量。
2、消費者的個人權益難以保障。直至目前，阿里巴巴仍沒有提出有效預防用戶信息泄露的方法或是用戶信息泄露之後的維護方法。
3、大數據營銷效果易出現兩極化。用戶在使用淘寶的過程中會將自己的手機號碼、郵箱等聯系方式提供給阿里巴巴，為了擴大經營，阿里巴巴會進一步分析資料庫中的客戶需求，針對不同的客戶，通過簡訊、郵件等形式向客戶推銷產品，這在某些方面增加了客戶，然而大多情況下這些信息會被消費者無視，更有甚者，會引起消費者的反感，因此，大數據營銷的效果如何，仍存在極大的不確定性，效果難以預料。