大数据发展的瓶颈有哪些(大数据发展的瓶颈)

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政府部门缺乏数据开放的动力，由于其掌握的数据有一定的敏感性而趋于保守态度。比如税务部门的个人纳税信息会涉及到个人隐私，公安部门的监控信息更是涉及到个人的人身安全问题。

社会安全问题。中国网民已经接近6亿，每时每刻都产生着大量的数据，也消费着大量的数据，网络的放大效应、传播的速度和动员的能力越来越大，各种社会的矛盾叠加，致使社会***频发。个人隐私。

我们国家大数据发展最大的优势就是市场大，最大的劣势恰巧就是缺乏相应人才，人才缺乏的程度非常严重。首先在国际市场方面，我们要跟国外公司争人才，然而国外大数据行业同样十分火热。

完善的培训机制企业培训具有传递信息、改变观念、更新知识、发展能力的作用，是为企业培养人才的有利手段。

涂子沛的《大数据》或者加一些QQ群，和高手交流交流。

利用数据中心经济学确定存储决策、计算资源的准确支出，将能够帮助企业系统化地持续降低成本，并更好的支持企业采用大数据技术。大数据更需要突破存储、性能瓶颈大数据应用除了数据规模巨大之外，还意味着拥有庞大的文件数量。

加强人才培养和引进：我国加大对计算机领域人才的培养和引进力度，通过大学生教育、研究生教育、海外留学、引进高层次人才等多种方式，营造出良好的人才创新环境。

1、难以突破创新的瓶颈对于相应行业数据垄断的大企业，利用自身垄断地位阻碍创新使垄断地位更加坚固。搜索引擎就是一个很好的案例，还有某互联网公司利用资源优势模仿竞争对手的创新产品，并且挤垮对手。

2、挑战一：业务部门没有清晰的大数据需求。挑战二：企业内部数据孤岛严重。挑战三：数据可用性低，数据质量差。挑战四：数据相关管理技术和架构。挑战五：数据安全。

3、云计算和大数据相辅相成为了满足大数据的需求，商务智能软件必须改变。

1、国产硬件和国外高端产品还是存在一定差距，并且随着存储单元密度接近摩尔定律极限，数据存储及处理器晶体密度将达到上限，这方面是硬件的限制。

2、总结下来，在德勤的分析看来，真正会制约或者成为大数据发展和应用瓶颈的有三个环节：第数据收集和提取的合法性，数据隐私的保护和数据隐私应用之间的权衡。

3、查询延迟高：使用Hive作为数仓，受限于HDFS的性能瓶颈，Hive的查询速度比较慢，难以支撑低延迟场景，无法应用在实时计算的场景中。

4、L1/L2缓存：这是个令人头疼的大瓶颈。把关键并且经常访问的数据存储在L1/L2中。这涉及到很多：snappy网络I/O，列数据库直接在压缩数据上运行算法等。利用一些技术不销毁你的TLB。

5、存储系统的瓶颈分析主要是看这三个部分中哪一种会首先达到其性能的最大值。存储成为整个系统的瓶颈是指存储设备的带宽达到最大值，或IOPS达到最大值，存储设备限制了系统性能的进一步提升，甚至影响了整个系统的正常运行。

在大数据时代里，很多有代表性的企业都为云概念的形成起到了推波助澜的作用，比如苹果和谷歌，然而，仅有理论是远远不够的。

大数据可为电信业提升网络服务质量，增强管道智能化；更加精准的洞察客户需求，增强市场竞争力；升级行业信息化解决方案，提升客户价值；提供数据安全服务，在大数据市场建立差异化竞争优势。

大数据的未来发展趋势主要有以下几点：趋势一：数据资源化何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

提高政府服务和监管水平等。焦点二：推动产业创新发展《纲要》指出，要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。

大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础运营商及其他设备，相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大运营商等。

1、挑战一：业务部门没有清晰的大数据需求。挑战二：企业内部数据孤岛严重。挑战三：数据可用性低，数据质量差。挑战四：数据相关管理技术和架构。挑战五：数据安全。

2、主要分为三类：一类是已经有获取大数据能力、具有一定国际影响力的公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头；二是以华为、浪潮、中兴、曙光、用友等为代表的电子信息通信厂商；三是以亿赞普、拓尔思、九次方等为代表的大数据服务新兴企业。

3、挑战一：大数据行业发展良莠不济我国大数据仍处于起步发展阶段，在“万众创新，大众创业”的大环境下，大量的大数据企业不断涌现，但企业发展良莠不济。

4、大部分数据都是孤立的，与其他类型的数据隔离开来，无法进行宏观全面的分析。例如，财务数据很难与消费者数据轻松汇总，以获得关于特定客户行为对公司财务绩效影响的更深刻的见解。很难足够快地处理大数据以使洞察有用。

5、大数据行业面临的五大挑战如下：挑战一：数据来源错综复杂丰富的数据源是大数据产业发展的前提。