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大数据技术难点在哪里
如题所述
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第1个回答 2021-03-03
难点在于几个方面:
1.大数据的存储,数据量爆炸,如何低成本的存储是个难点
2.大数据的查询,数据量大的时候如何快速的查询,是个难点
3.
大数据分析
和挖掘,如何从大数据中产出分析结论和挖掘出信息,这个是难点
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盘点2021年
大数据
分析常见的5大
难点
!
答:
(2)大数据分析基础设施和资源利用问题 问题可能出在系统本身
,这意味着它已达到其可扩展性极限,也可能是组织的硬件基础设施不再足够。这里最简单的解决方案是升级,即为系统添加更多计算资源。只要它能在可承受的预算范围内帮助改善系统响应,并且只要资源得到合理利用就很好。从战略角度来看,更明智的方法...
大数据技术
的数据中心面临哪些挑战?
答:
决策成本高:传统的大数据由于部署成本高
,导致企业在做决策时面临比较大的决策成本,一方面是前期投入太大,短期内看不到效果,长期以来效果如何也很难说清楚。另一方面是即使企业下定决心来建设数仓,昂贵的基础设施和专业技术人员的缺乏也会造成很长的建设周期,长的建设周期又会带来很多不可预知的变数,...
大数据
处理
技术
有哪些
难点
?
答:
分别是数据量大,数据产生速度快,数据格式多样,数据价值密度低 这些对大数据处理在技术上的困难
,提出了挑战,首先数据量大,那么传统单机的处理方式就不可行,需要使用集群 然后数据产生速度快,意味着传统的为了保证数据完整性的约束,将不能使用 然后是数据多样性,会使得传统关系数据库在很多数据处理问...
工业
大数据
应用
难点
有
答:
工业大数据应用难点有下面这些:一是大数据技术的运用困难,
存在数据不足、数据信噪比低以及数据分析难度高等问题
;二是大数据给信息安全带来新挑战,如工业大数据加大了隐私泄露的风险,对现有存储和安全措施提出了更高要求,以及大数据正在被运用到新的攻击手段中;三是创造智能新产品,包括智能应用软件、智能...
工业
大数据
应用
难点
有哪些
答:
工业大数据应用难点有:一是大数据技术的运用困难,
存在数据不足、数据信噪比低以及数据分析难度高等问题
。二是大数据给信息安全带来新挑战,如工业大数据加大了隐私泄露的风险,对现有存储和安全措施提出了更高要求,以及大数据正在被运用到新的攻击手段中。三是创造智能新产品,包括智能应用软件、智能基础设备、...
大数据
处理过程中所面临的挑战
答:
大数据
处理过程中所面临的挑战主要集中在数据复杂性、
技术
难题、安全与隐私问题以及人才需求四个方面。数据复杂性是大数据处理的首要挑战。大数据时代,数据量呈现爆炸式增长,数据来源和格式多样化,包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据。例如,社交媒体上的文本、图片和视频,或是工业设备产生的传感器...
大数据
分析和数据监测为什么是
难点
?
答:
1、信息碎片化 在互联网上传播产生的信息数据量是海量的,且舆论话语权分散,各类数据随手可得 2、技术更不上
大数据技术
更新迭代快速,全网的数据挖掘及分析对技术要求极高 3、人力物力有限 仅靠人工搜索的方式收集、汇总、分析,难度系数堪比大海捞针
难点
虽多,但也有很多方式方法可以解决,很多政企机构...
大数据在
安防领域主要有哪些应用?
难点在哪
答:
3.大数据的挖掘是一个长期的过程,需要企业不断的尝试,挖掘出有意义的信息或规律,并将结果拿到市场上检验。4.大数据自身也面临着挑战,数据的运用仍面临多种
技术
难关的束缚,大数据方面的人才比较缺乏,大数据的产品尚不成熟等问题都制约着
大数据在
报警运营服务领域的发展。总结 针对这些问题和
难点
,个人就...
大数据
存在哪些问题?
答:
分析资源调度问题:
大数据
产生的时间点,数据量都是很难计算的,这就是大数据的一大特点,不确定性。所以我们需要确立一种动态响应机制,对有限的计算、存储资源进行合理的配置及调度。另外,如何以最小的成本获得最理想的分析结果也是一个需要考虑的问题。专业的分析工具:在发展数据分析
技术
的同时,传统的...
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准确数据的量与难点数量
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