大數據的分析挖掘主要面臨的什麼挑戰

⑴ 大數據的發展所面臨的挑戰有哪些

挑戰一：業務來部門沒有清晰的大自數據需求。

挑戰二：企業內部數據孤島嚴重。

挑戰三：數據可用性低，數據質量差。

挑戰四：數據相關管理技術和架構。

挑戰五：數據安全。

⑵ 每日思考|醫療大數據面臨的挑戰有哪些

【導讀】醫療保健中大數據分析的妨礙已逾越了可能性。醫療保健中的大數據具有其本身的特徵，包含異構性，不足性，及時性和持久性，匿名性和管理性。為了促進與健康相關的科學，這些功能給數據存儲，挖掘和同享帶來了許多挑戰。那麼思考一下醫療大數據面臨的挑戰有哪些呢?

因為缺少有效的數據管理程序，捕獲數據是醫療保健組織的最大妨礙之一。為了更有效地運用數據，數據有必要干凈，准確，格式正確，以便可以在各種醫療保健系統中運用。

現在，大多數患者記載都保存在集中式資料庫中，以便快速，輕松地進行拜訪，但真實的問題出在何時需要與外部醫療保健專業人員同享此信息。

關於大多數醫療保健提供者來說，數據安全性是常常被黑客入侵和違背安全性行為的頭號問題，需要繼續對其進行處理。

在處理重要的高度敏感數據乃至患者數據時，醫療保健行業有必要十分慎重。泄漏細節不只會使醫療保健公司支付昂揚的價值，並且未經事前授權而發表這些信息也是不道德的。

雖然數據剖析帶來了很多優點，但醫療保健組織需要保證正確運用其數據。要注意的關鍵項是為相關工作人員提供拜訪數據的資源，以使他們可以獨立做出數據驅動的決議計劃，並保證所獲取的數據盡可能實時。大數據和數據剖析十分有效。它只需要具有在控制輪後面如何運用它的經歷的人。

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⑶ 基因大數據深度挖掘面臨挑戰

基因大數據深度挖掘面臨挑戰
作為一種新型基因檢測技術，基因測序能從血液或唾液中分析測定基因全序列，預測罹患多種疾病的可能性、個體的行為特徵及行為合理性。基因測序技術能鎖定個人病變基因，予以提前預防和治療。正因如此，今年華大基因的上市，就引發了資本市場的熱烈追捧。
在日前於北京召開的第四屆全國功能基因組學高峰論壇上，眾多與會專家就基因技術發展方向及面臨的機遇與挑戰進行了深入交流。
基因測序用途廣泛
當前，基因測序相關產品和技術已由實驗室研究演變到臨床應用。有學者甚至認為，基因測序技術可能是下一個改變世界的技術，因為在自然界乃至人類世界，基因測序都有著無可替代的作用。
今年5月，由中科院昆明植物所牽頭的聯合科研團隊通過基因組建庫與測序等一系列關鍵技術，攻克了茶樹基因組測序難題，在國際上率先獲得高質量茶樹基因組序列。
中科院昆明植物所研究員高立志坦言，這對揭示決定茶葉適制性、風味和品質以及茶樹全球生態適應性的遺傳基礎，都有重要促進作用。
再比如，華中農業大學張獻龍團隊對棉花栽培品種和野生品種進行了全基因組重測序，發現棉花在人工選擇過程中存在明顯的亞基因組不對稱選擇過程。「10多年的功能基因組研究發現20多個與重要性狀形成有關的基因，這將在棉花分子設計育種中發揮重要作用。」張獻龍團隊成員王茂軍告訴《中國科學報》記者。
基因測序對人類醫學發展也有重要作用。中科院生物物理所研究員、中科院院士陳潤生介紹，基於組學大數據的精準醫療作為劃時代的產業，已被各國列入戰略規劃。它有著直接解決當前醫療行業面臨的諸多困難的潛力，在接下來的幾年將會爆發式增長，預計到2018年全球市場規模將達2238億美元。
基因大數據時代開啟
華大基因科技服務原負責人、北京百邁客生物科技有限公司董事長鄭洪坤指出，隨著基因測序技術的不斷發展和成本的大幅下降，以及國家在基因研究領域的大力支持和投入，如今，科學家在基因領域的研究越來越深入，基因大數據的積累越來越多，「全世界累計花費數百億，已經產出了近20Pb的海量基因數據」。
「測序技術的發展讓基因數據以遠超摩爾定律的速度在積累，海量數據對科研工作者提出了新的要求。」中科院北京基因組所研究員章張表示。
章張介紹，據不完全統計，我國生命組學數據產量約佔全球的40%，但這些寶貴的數據資源卻交給了他人管理，主要原因在於，我國長期缺乏涵蓋多組學數據資源的生物大數據中心。為此，中科院北京基因組所生命與健康大數據中心圍繞國家精準醫學和重要戰略生物資源的組學數據，建立海量生命組學大數據儲存、整合與挖掘分析研究體系，並已初步建成生命與健康多組學數據匯交與共享平台。
亟待深度挖掘與科學解讀
與國外相比，目前國內的基因組學、基因測序的推進速度並不慢。從學術角度看，中科院北京基因組所、農科院基因組所等機構實力雄厚，華大基因、百邁客等一批從事基因測序的相關企業也在逐漸成長。但在專家們看來，基因組學面臨的挑戰依然不小，因為隨著信息、儀器等各個領域的快速發展，數據總量越來越多，加上各種新指標、參數的加入，數據也變得越來越復雜。
「在海量測序結果面前，數據深度挖掘和解讀方面存在的嚴峻挑戰日益明顯。如何在基因大數據時代利用好這些數據資源，已經成為生物科研新時代的重要課題。」鄭洪坤表示。
陳潤生也指出，當前，快速積累的數據並未得到高效解讀；高度異質化數據之間的整合尚處於起步階段。樣品端的挑戰直接威脅到數據質量。但他同時表示，「這些挑戰往往意味著機遇，大量未解讀的數據同時也帶來了無限創新的可能。」

⑷ 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。

⑸ 大數據的分析挖掘主要面臨的什麼挑戰

時每刻產生大量的數據。在此背景下，大數據時代（Big Data Era）將會面臨新的挑戰。
1、大數據時回代的基答本特徵
所謂大數據，就是人類在生產和生活中產生的海量數據信息。
大數據時代的到來，毫無疑問會給人們帶來空前便利。據統計，2010年以互聯網為基礎所產生的數據比之前所有年份的總和還要多；而且不僅是數據量的激增，數據結構亦在演變。Gartner預計，2012年半結構和非結構化的數據，諸如文檔、表格、網頁、音頻、圖像和視頻等將佔全球網路數據量的85%左右；而且，整個網路體系架構將面臨革命性改變。由此，所謂大數據時代已經臨。對於大數據時代，目前通常認為有下述四大特徵：
第一：數據量大：數據量級已從TB（1012位元組）發展至PB乃至ZB，可稱海量、巨量乃至超量。
第二：類型繁多：愈來愈多為網頁、圖片、視頻、圖像等半結構化和非結構化數據信息。
第三：價值密度低：以視頻安全監控為例，連續不斷的監控流中，有重大價值者可能僅為一兩秒的數據流；360°全方位視頻監控的「死角」處，可能會挖掘出最有價值的圖像信息。

⑹ 大數據分析工具面臨哪些挑戰

大數據分析工具面臨哪些挑戰

在大數據時代，傳統的智能BI和報表工具已經很難承擔大數據的市場應用任務。新一代的大數據處理工具將取代傳統的數據處理軟體，並引領新時代的數據挖掘浪潮。那麼，在信息時代背景下，大數據分析工具又將會面臨哪些挑戰呢？
數據搜集與兼容
數據的搜集與整合是數據處理的第一步，在數據源充足的情況下，如何更好更快的檢索並搜集到足夠的數據成為數據分析過程的關鍵。對於大數據分析工具來說，有時甚至要面對數十種格式的數據源或資料庫，能否快速兼容就成了關鍵。
新時代的大數據分析工具必須擁有強大的數據兼容能力，包括對非結構化數據的處理。即使在數據量龐大而雜亂的情況下，大數據分析工具也要能快速反應，整合與甄別數據，為接下來的數據分析工作打好基礎。
大數據壞境下的數據分析速率
數據分析效率直接反映大數據分析工具的性能優劣，新時代的大數據分析工具在面對海量數據時不僅要能快速分析、快速得出結果，還要能保證數據分析結果的准確與客觀（基於數據）。而傳統的數據分析工具因為軟體設計架構的落後已難以勝任大數據分析工作。
傳統的技術架構不能滿足大數據分析工具的性能要求，在眾多大數據解決方案中，國雲數據開發的大數據魔鏡採用新穎的「三層架構」模式，將大數據分析工具的功能選項做進一步細分，不得不說是一種大膽的嘗試與創新。
數據分析方法的革新
與傳統的數據處理流程相比，因為數據量的龐大和非結構化數據的增加，大數據分析工具必須具有更強的並行處理能力。以便查詢、分解及數據分析進行分布式處理，將處理任務分配到不同的處理節點，提高數據處理深度與寬度。
在數據分析過程中，數據分析模型扮演著分析「路徑」的角色。大數據分析工具必須內嵌有多種數據分析模型才能滿足不同目的的數據分析需求。這個要求從技術層面上來說問題不大，關鍵是隨著大數據應用范疇的拓展，大數據分析工具能否趕上市場需求的步伐。
數據可視化技術（末端展示）
數據可視化可謂是新時代數據分析工具必備的功能了。數據可視化就是將數據或者數據分析結果以圖表的形式展示在各種平台上。這要求大數據分析工具有著強大的數據圖表渲染功能，並且要內置豐富的可視化效果，以滿足用戶的不同展示需求。
除了末端展示的需要，數據可視化也是數據分析時不可或缺的一部分，即返回數據時的二次分析。大數據魔鏡僅可視化效果就有數百種，能為客戶提供完美的數據可視化解決方案，可見數據可視化技術已成為主流大數據分析工具的「標配」。
時代在變化中發展，科技在爭議中進步。大數據分析工具作為重要的大數據應用技術而影響著未來大數據產業的發展，可謂舉足輕重。但只要順應時代發展和社會需求，大數據分析工具的前途還是一片明朗的。

⑺ 大數據應用都面臨什麼挑戰

第一個挑戰就是對數據資源及其價值的認識不足。這是因為全社會尚未形成對大數據客觀、科學的認識，對數據資源及其在人類生產、生活和社會管理方面的價值利用認識不足，存在盲目追逐硬體設施投資、輕視數據資源積累和價值挖掘利用等現象。所以說這是我國大數據長期內最大的挑戰，但也是比較容易實現的目標。

第二個挑戰就是技術創新與支撐能力不夠。這主要是因為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，對開源技術和相關生態系統的影響力仍然較弱，總體上難以滿足各行各業大數據應用需求。而這是大數據短期內最大的挑戰。

第三個挑戰就是數據資源建設和應用水平不高。這是因為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。而且數據資源普遍存在質量差，標准規范缺乏，管理能力弱等現象。在很多跨部門、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。數據價值難以被有效挖掘利用，所以說，大數據應用整體上處於起步階段，潛力遠未釋放。

第四個挑戰就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。

第五個挑戰就是人才隊伍建設還需加強。就目前而言，我國的綜合掌握數學、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。

⑻ 大數據工程面臨挑戰有哪些

基礎平台的改變

首先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。目前快閃記憶體技術的發展以及英特爾、IBM等公司在大數據方面都已經投入相當大的資金進行研發，主要也是為了解決大數據對基礎平台所帶來的挑戰。

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。

⑼ 如何應對大數據的挑戰

合理獲取數據，存儲應需而變，篩選和分析大數據，理性面對大數據的誘惑，雲計算和大數據相輔相成，處理好非結構化數據，與硬體保持距離，提高大數據的可視化，安全防範必不可少。