大数据的分析和挖掘是面临的主要挑战 ， 每时每刻都会产生大量的数据 。大数据分析需要注意哪些问题？三是价值密度低:以视频安防监控为例，在连续的监控流中，价值大的数据流可能只有一两秒；大数据时代的挑战面临大数据时代的挑战面临大数据时代来临，企业数据呈爆炸式增长，如何发掘企业数据的价值 ， 将是很多公司必须面对的挑战 。
1、如何解决大数据4个特点带来的四个困难?我觉得大数据是现代值得研究和关注的课题，而且难度很大 。大数据时代面临应对挑战的对策:1 。合理获取数据在大数据时代，数据产生的速度很快，数据量巨大，通常以TB或YB甚至ZB来衡量 。各类组织和个人都在不断地产生和发布结构化和非结构化的复杂数据，并交换数据 。比如最常用的数据源渠道互联网，每天的数据交换量惊人 。
3.筛选分析大数据充分利用数据“洞察”身边的人或事 ， 在众多供应商中精准匹配自己的需求，最大程度地满足自己的诉求，也是大数据价值的应有之义 。4.理性面对大数据的价值诱惑毫无疑问，大数据时代将是商业智能“大显身手”的时代 。企业越来越多地利用先进的数据挖掘技术揣摩消费者的心态，用各种手段“说服他们” 。5.云计算和大数据是相辅相成的 。为了满足大数据的需求，商业智能软件必须改变 。
【简述大数据分析所面临的问题】
2、大 数据分析给企业带来哪些挑战?IT源系统的多样性是一个复杂的过程，在维护时会增加复杂性 。财富500强公司平均拥有数百个企业IT系统 。由于格式不同，跨数据源的不匹配和重复引用，大多数文件都处于混乱状态 。管理高频数据的实时数据流 。存在数据审核等问题，比如海上低压压缩机本身的排气温度读数只是一个限定值 。然而 ， 环境温度、风速、压缩机泵速、先前的维护操作历史和维护日志的组合可以为海上钻机操作者创建有价值的警报系统 。
将一个组织的所有数据放在一个窗口中不会带来任何好处 。它不仅使数据位于孤立的企业系统中 ， 而且引起了数据的复杂性 。组织各种数据内容不能保证数据采用单一格式 。该公司通过图像、文件、视频和文档收集数据 。但是 ， 它们被放在同一个屋檐下，叫做大数据 。所以在分析之前很难把它们区分开来，放到不同的渠道，涉及到很多机制 。另一个麻烦是数据的清晰度 ， 有些文件甚至达不到最低的清晰度要求 。
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