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2021年已经到来，现在是深入研究大数据分析面临的挑战的时候了，需要调查其根本原因，本文重点介绍了解决这些问题的潜在解决方案。
2021年已经到来，现在是深入研究大数据分析面临的挑战的时候了，需要调查其根本原因，本文重点介绍了解决这些问题的潜在解决方案。
在开始使用大数据分析系统时，组织最好考虑周全。因为一旦大数据分析已经启动运行，任何修复都可能成本高昂。
在当今的数字世界中，很多组织采用大数据分析系统改进业务决策、增强责任感、提高生产率、做出更好的预测、监控绩效，并获得竞争优势。然而，许多组织在战略层面上使用商业智能分析存在一些问题。根据调研机构Gartner公司的调查，87%的组织表示商业智能(BI)和分析成熟度较低，缺乏数据指导和支持。业务数据分析面临的问题不仅与分析本身有关，还可能与深层次的系统或基础设施问题有关。
很多组织投资采用新的大数据业务分析解决方案，力求获得独特的见解，以帮助领导者做出更明智的业务决策。但有时，新系统提供的见解似乎还不如以往采用的系统提供的见解水平和质量。组织可以从业务或技术的角度来解决这个问题。
(1)数据不足
有些组织可能由于分析数据不足，无法生成新的见解。这可能是由于缺乏数据集成或数据组织不当造成的。
在这种情况下，可以进行数据审核，并确保现有数据集成提供所需的见解。新数据源的集成也可以消除数据的缺乏。还需要检查原始数据是如何进入系统的，并确保所有可能的维度和指标均已经公开并进行分析。最后，数据存储的多样性也可能是一个问题。可以通过引入数据湖来解决这一问题。
(2)数据响应慢
当组织需要实时接收见解时，通常会发生这种情况，但是其系统是为批处理而设计的。因此有些数据现在仍无法使用，因为它们仍在收集或预处理中。
检查组织的ETL(提取、转换、加载)是否能够根据更频繁的计划来处理数据。在某些情况下，批处理驱动的解决方案可以将计划调整提高两倍。另一个选择是使用一种称为Lambda 架构的方法，该方法允许组织将传统的批处理管道与快速的实时流结合起来。
(3)新系统采用旧方法
虽然组织采用了新系统。但是通过原有的办法很难获得更好的答案。这主要是一个业务问题，并且针对这一问题的解决方案因情况而异。最好的方法是咨询行业专家，行业专家在分析方法方面拥有丰富经验，并且了解其业务领域。
对组织来说，没有什么比不正确的分析更糟糕的事情了，这个问题需要尽快解决。
(1)源数据质量差
如果组织的系统依赖于有缺陷、错误或不完整的数据，那么获得的结果将会很糟糕。数据质量管理和涵盖ETL过程每个阶段的强制性数据验证过程，可以帮助确保不同级别(语法、语义、业务等)的传入数据的质量。它使组织能够识别并清除错误，并确保对某个区域的修改立即显示出来，从而使数据纯净而准确。
(2)与数据流有关的系统缺陷
当由于开发、测试或验证过程中的人为错误而忽略或没有完全满足系统的需求时，就会发生这种情况。
通过对开发生命周期进行高质量的测试和验证，可以减少此类问题的发生，从而最大程度地减少数据处理问题。即使使用高质量数据，组织的分析也可能会提供不准确的结果。在这种情况下，有必要对系统进行详细检查，并检查数据处理算法的实施是否无故障。
这个问题可能会使为创建有效解决方案而投入的所有努力付诸东流。如果使用的数据分析变得太复杂，可能会发现很难从数据中提取价值。复杂性问题通常归结为用户体验(当用户很难浏览系统并从报告中获取信息时)或技术方面(当系统设计过度时)。
(1)数据可视化显示凌乱
如果组织的报告复杂程度太高。这很耗时或很难找到必要的信息。可以通过聘请用户界面(UI)/用户体验(UX)专家来解决此问题，这将帮助组织创建引人注目的用户界面，该界面易于浏览和使用。
(2)系统设计过度
