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大数据仍需要统一的数据标准作为支撑，具体问题和落地场景仍在完善中。随着技术和时间的推移，大数据的应用越来越广泛，需要解决的问题也越来越多。可能的后续问题是大数据还解决不了什么问题。大数据行业目前面临的一个最重要的问题就是人才缺口。要让大数据技术从互联网领域逐步普及到广大传统行业，首先要解决的就是大数据人才的培养。

大数据可以解决的问题有哪些？

大数据具体可以分为数据采集数据分析和数据展现等几个部分，由于大数据采用的是非结构化的数据，与传统的数据分析相比价值密度数据量大，通俗来说就是传统的数据分析相当于顺藤摸瓜，大数据分析相当于画地为牢。可以举几个大数据的实际应用场景，比如商业营销，商家通过统一的数据标准在平台采集客户信息，分析客户偏好，有针对性的制定营销策略，这个模式目前在每个行业营销领域都很常见，再比如人工智能物联网方面，这两个方面都是本身数据就是非结构化的，利用传统的数据分析方式无法有效处理，只能通过大数据的手段进行分析。

总之，大数据解决的问题不是哪一个领域而是每一个领域，不是某一时刻影响我们的生活而是每一刻都在影响我们生活。大数据仍然需要统一的数据标准作为支撑，具体解决的问题以及落地场景，还在不断的完善，随着技术以及时间的推移，大数据应用越来越广泛，解决的问题也是越来越多，可能后续的问题就是大数据还有哪些不能解决的问题。

大数据面临哪些重要的技术问题？该怎样解决？

第一标准化目前的大数据的这个标准化是非常重要的，就是每一个公司的这个计算标准是不一样的，这样的话大数据呢，最后得到的这个答案也是不一样的。第二就是所谓的刘恒的数据那么牛行的数据呢很多，但是呢，大家可以看到这个刘恒的数据呢，通过大数据分析之后可以得到用户的一些信息啊，知道用户的一些取向喜爱的东西，那对于用户来说呢，其实呢，是不好的，所以说大数据呢，它适合于分析工业商业，但是呢，分析个人的话会产生的个人隐私，所以说大数据的安全这方面的话也是要考虑的。

大数据面临哪些挑战？

大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，我来回答一下这个问题。当前大数据技术体系已经逐渐趋于成熟，正处在落地应用的初期，在落地应用阶段，大数据面临的挑战主要集中在以下几个方面第一人才缺口。大数据行业目前面临的一个首要问题就是人才缺口问题，要想让大数据技术逐渐从互联网领域普及到广大的传统行业，首先应该解决的就是大数据人才培养的问题。

随着各大高校陆续开设大数据专业，未来人才短缺的问题将得到有效缓解，当然这需要一个过程，因为大数据人才培养目前也处在初期，相关的教育体系还有待完善。第二行业壁垒。大数据从互联网走向传统行业，一个重要的问题就是行业壁垒，企业不愿意开放自身的核心数据，因为这个通常会涉及到企业的核心竞争力，如何解决一系列类似的问题，是摆在大数据从业者面前的难题。

目前通过边缘计算能够在很大程度上解决数据应用边界的问题，这样能够把企业的核心数据留在企业的内部，从而保障企业的数据安全。第三产业配套。大数据的应用并不是孤立的，数据来源依赖于企业的信息系统和物联网系统的建设，所以如果要想发展大数据，首先就要完善相关的产业配套，形成一个完整的产业链条，这样才能促进大数据的落地应用。

另外，大数据与云计算人工智能等技术也存在密切的联系，而这些技术共同构成了产业互联网的技术解决方案。产业配套不仅需要构建企业自身的应用生态，同时要连接大数据的行业资源，包括提供数据分析服务的行业资讯公司，提供数据采集方案的智能硬件公司，提供存储服务的云计算服务商等等，所以大数据的发展需要产业链上一系列参与者的共同发展。

大数据安全问题该怎么解决？

目前云服务越来越多，各种大数据被收集上传到云端。一旦黑客攻击，发生数据泄露或数据篡改，后果将不堪设想。做生意的一切都是为了赚钱。数据可以让应用变得便捷和智能，让商业变得有利可图。因为安全是后效，只有出了问题，才能体会到问题的严重性。所以经常被商家忽视，所以安全防御不足。这从阿里、腾讯、百度等巨头的现象就可以看出来。先推广应用，再逐步加大安全投入。

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