大数据产业未来的瓶颈在哪里
中国大数据企业规模过小，领军企业缺少，行业过于分散，这些都是制约中国大数据产业发展的因素，也是产业做大的一个痛点。
基础平台的改变 首先大数据挑战的就是企业的存储系统，大数据爆炸式的增长使得存储系统的容量、扩展能力、传输瓶颈等方面都面临着挑战。与之相连的还有服务器的计算能力，内存的存储能力等等都面临着新的技术攻关。
真实的机器学习 我们坚信，机器学习、人工智能未来很快会接管世界，至少是人类的大部分工作。然而现实正一步步向我们推进，我们发现机器学习能最有效地成为人类的助手而不是替代者。人类工作和机器学习结合才是最好的结果。
现在，制约企业发展的瓶颈不再是资金，而是企业是否拥有一支一流的人才队伍以及怎样来吸引和留住人才。许多企业绞尽脑汁、想尽法地引进人才，也投入许多人力、物力、财力去挖掘和培养企业内部员工的各方面能力，以形成企业独特的人力***优势。
专业的分析工具：在发展数据分析技术的同时，传统的软件工具不再适用。目前人类科技尚不成熟，距离开发出能够满足大数据分析需求的通用软件还有一定距离。
所以说现在大数据发展的瓶颈不是技术，而是背后所需要的分配关系的建立。这种关系理不顺，数据就会停留在孤岛层面，每个组织都有自己的东西，并把它命名为“大数据”。
数据库的多表大数据查询应如何优化?
1、缓存。在持久层或持久层之上做缓存。从数据库中查询出来的数据先放入缓存中，下次查询时，先_问缓存。***设未命中则查询数据库。表分区和拆分.不管是业务逻辑上的拆分还是无业务含义的分区。
2、即使NAME字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快操作，引擎不得不对全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作。 必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。
3、数据库分库分表。SQL查询语句优化 使用索引 建立索引可以使查询速度得到提升，我们首先应该考虑在where及orderby，groupby涉及的列上建立索引。
营销大数据下,网络开源如何突破发展瓶颈?
正所谓思路决定出路，优化思维模式是销售人员突破自我发展瓶颈的第一关。2．学习关 学习是涉猎各种观念，以此来优化自己的思维模式、提升个人认识与分析能力的最有效的途径之一。
***管控中的存储***和计算***做运维、DBA，或者大数据管理人员，都需要了解一个核心，那就是***管控。做***管控，其实和分田到户是同样的道理。当把一块田交给你，那你就在这块田里自己玩，不要到别人的田里去掺和。
借助微信代运营可以帮助企业突破发展瓶颈，以下是一些建议： 定制微信公众号策略：通过建立专业的微信公众号，制定明确的运营策略，包括内容策划、粉丝互动、品牌推广等。
网站虽能发展，但发展步伐缓慢，无法跟上当前互联网的节奏，时间长久后，自身若没有突破，那必然会掉队。
下面罗列出经营企业会遇到的几个瓶颈如何突破： 遇到 资金“瓶颈” 对于初创型、成长型中小企业而言，融资需求得不到满足、融资渠道极度单一已成为扼制其发展的主要“瓶颈”。
企业现阶段需求的是业绩爆发式增长以助力突破公司营销瓶颈。突破这个瓶颈，一般建议策划一个***营销，起到事半功倍的作用，将企业网络营销业绩与品牌知名度进行深度融合。
传统数据库与新型数据库的优缺点
1、扩展性与灵活性更高：数据库托管公司往往处于有利位置，为了得到更高的效率并减少未使用的空间而使***得到最大化。云服务提供商会根据你不断变化的业务需求而对服务进行增加或缩减。
2、智能数据库和传统数据库的区别主要在于效率。智能数据库通过有效组织，效率高；传统数据库方式冗杂，效率低。智能数据库是研究利用人的推理、想像、记忆原理，实现对数据库的存储、搜索和修改。
3、缺点：安全性不够，加了用户级密码容易破解 C/S 结构下对服务器要求很高，否则容易造成 MDB 损坏并发数255。
4、结构简单：从数据建模的前景看，关系数据库具有相当简单的结构（元组），可为用户或程序提供多个复杂的视图。数据库设计和规范化过程也简单易行和易于理解。
5、大数据时代，面对日益增长的海量数据，传统的集中式数据库的弊端日益显现，分布式数据库相对传统的集中式数据库有如下优点。
如何突破大数据发展的瓶颈
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。
挑战五：大数据人才缺口 如果说，以Hadoop为代表的大数据是一头小象，那么企业必须有能够驯服它的驯兽师。在很多企业热烈拥抱这类大数据技术时，精通大数据技术的相关人才也成为一个大缺口。
利用数据中心经济学确定存储决策、计算***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***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。
数据分析瓶颈，你可以看些资料，比如，这些书 舍恩伯格的《大数据时代》；巴拉巴西的《爆发》；涂子沛的《大数据》或者加一些QQ群，和高手交流交流。