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非结构化数据分析难点,半结构化的数据分析需求可以使用

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但是-2数据分析的难度与分析非结构化数据的难度之间的关系日益紧张 。结构化数据与非有什么区别结构化数据结构化数据与非的区别结构化数据逐渐清晰 ， 结构化你说的数据和非是什么意思结构化Data结构化Data是大数据的两种类型，两者并没有真正的冲突，而且非-结构化数据比结构化数据多很多 。

1、商业智能系统BI应用的重 难点首先，数据处理，数据处理 ， 是商业智能最重要的组成部分之一 。基础数据的有效性对商业智能可以分析的结果有着非常重要和直接的影响 。对于企业来说，这样的影响很容易导致决策过程中出现偏差 。因此，数据处理就显得尤为重要 。第二，人才短缺，分析师，是新岗位 。很多学统计和数学的同学专心研究技术 ， 模型优化 ， 效率代码，不知道怎么操作 。

或者没有专业的数据仓库人员 。第三，模型构建，商业智能的一个关键问题就是模型构建，它往往决定了商业智能能否高效完美的运行 。因此，无论是昂贵的知识产权，还是宝贵的实践经验，都对商业智能的模型构建有着绝对重要的影响 。因此，关于商业智能的建模 ， 中国目前的商业智能还处于发展阶段，需要不断完善 。

2、面对数据治理的挑战及 难点,如何找到最佳解决办法?【非结构化数据分析难点,半结构化的数据分析需求可以使用】说到数据治理，很多企业常说它是一个涉及企业战略、组织架构、数据标准、管理规范、数据文化和技术工具的综合体 。如果你没有数据治理的实践经验，你肯定会觉得数据治理“高”！是战略，是标准，是文化 。但是，只有真正做过数据治理的你才知道，数据治理不仅又脏又累，还是一个吃力不讨好的工作 ， 往往让领导看不到价值 。在数据治理的过程中，有时会不被理解 。

3、工业大数据应用 难点有哪些工业大数据应用难点是:一是大数据技术应用难度大，存在数据量不足、数据信噪比低和数据分析难度高等问题 。第二，大数据给信息安全带来新的挑战 。例如，工业大数据增加了隐私泄露的风险，对现有的存储和安全措施提出了更高的要求，大数据正在被应用于新的攻击手段 。三是打造智能新品，包括智能应用软件、智能基础设备、智能独立产品、智能穿戴产品、智能家居产品 。

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