EB级大数据分析的难题如何处理
新闻来源：优漫教育
日期：2021-06-19
由因特网到大数据，已进入了一个新的时代，随着大数据的发展，大数据分析也成为大数据技术不可缺少的一环。当前，市场上的数据分析人才缺口较大，调查显示，近60%的企业已建立了数据分析相关部门，超过三分之一的企业在日常的经营和销售中应用了大数据分析。
一、到底什么是大数据分析呢？大体上，大规模数据分析大致分为以下五个方面：
1、直观地分析。
对大数据分析最基本的要求是可视化分析，因为大数据可以直观地表现大数据的特征。
2、数据开采算法
大数据分析的理论核心是数据挖掘算法，各种基于不同数据类型和格式的数据挖掘算法都可以更科学地表现出数据本身所具有的特征。此外，由于存在这些数据挖掘算法，因此可以更有效地处理大数据。
3、预知分析能力
大数据分析最终落地的领域之一是预测性分析，从大数据中挖掘出自己的特点，通过科学的建模方法，便可以通过建模来获得新的数据，从而预测未来的数据。
4、语义学引擎
在网络数据挖掘中，广泛使用大数据分析，可以从用户的搜索关键字、标签关键字或其它输入语义出发，对用户需求进行分析、判断，从而更好地满足用户需求并匹配相应的广告。
5、资料品质与资料管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理可以保证分析结果的真实性和数据的价值，而不管是学术研究还是商业应用。
二、尽管大数据分析能有效地提高数据利用率，但与大多数顶级技术一样，大数据分析也存在一些难以解决的难题。
1、资料储存问题
由于技术的不断发展，数据量由TB增长到PB,EB级，如果还采用传统的数据存储方式，将给大数据分析带来很大的不便，这就需要借助数据的动态处理技术，即根据数据的变化规律来显示需求，非定期地对数据进行处理。
与此同时，大量数据无法直接用传统的结构化数据库存储。
2、研究资源调度问题。
大数据产生的时间和数据量都是难以计算的，这就是大数据的一个特征——不确定性。
因此，需要建立一种动态响应机制来合理配置和调度有限的计算、存储资源。
此外，如何以最小的代价达到最佳的分析效果也是值得考虑的问题。
3、专家分析工具。
随着数据分析技术的发展，传统的软件工具已经不再适用，而且，目前人类科学技术还不够成熟，离设计能满足大数据分析需要的通用软件还有一段距离。
