大数据行业化难度,大数据发展依然存在七大挑战

大数据工程师难吗？大数据难学吗？大数据分析工具面临哪些挑战？大数据发展的挑战:目前大数据发展仍面临诸多挑战，包括七大挑战:业务部门缺乏明确的大数据需求，导致数据资产逐渐流失；企业内部数据孤岛严重，导致数据价值挖掘不足；数据可用性低，数据质量差，使数据无法使用；数据相关管理技术和架构落后，导致大数据处理能力不足；数据安全能力和防范意识差，导致数据泄露；大数据人才缺乏，大数据工作难以开展；大数据越开放，越有价值。而大数据相关政策法规的缺失，使得数据开放和隐私难以平衡，也难以更好的开放。

零基础可以学习Java大数据吗？大数据的快速发展，让越来越多的小伙伴加入到Java大数据行业，但是零基础能学会Java大数据吗？你能学会吗？这也是很多零基础的朋友担心的问题。接下来，边肖将向您介绍从Java学习大数据的过程。大专毕业去大数据前景如何？一、Java大数据妹子的学习过程大学毕业六年，大学计算机应用专业，目前主要从事大数据方面的工作。

如果说前景，大数据目前应该属于沉淀期。未来几年，大数据的作用和地位会越来越明显。尤其是AI的发展，一定离不开大数据的支撑。这一块题主可以放心。零基础也可以学习Java大数据，主要看你的学习能力。数据工作有很多种，从基础数据开发工程师到数据科学家，每一种都需要掌握不同的技能和侧重点。你要结合自己的好方向选择入门级的职业。

大数据发展面临的挑战:目前大数据发展仍面临诸多挑战，包括七大挑战:业务部门缺乏明确的大数据需求，导致数据资产逐渐流失；企业内部数据孤岛严重，导致数据价值挖掘不足；数据可用性低，数据质量差，使数据无法使用；数据相关管理技术和架构落后，导致大数据处理能力不足；数据安全能力和防范意识差，导致数据泄露；大数据人才缺乏，大数据工作难以开展；大数据越开放，越有价值。而大数据相关政策法规的缺失，使得数据开放和隐私难以平衡，也难以更好的开放。

由于业务部门需求不明确，而大数据部门是非盈利部门，企业决策者担心成本相对较高，导致很多企业在建设大数据部门时犹豫不决，或者很多企业处于观望状态，从根本上影响了企业向大数据方向发展，也阻碍了企业对自身数据资产的积累和挖掘。甚至因为数据没有应用场景，很多有价值的历史数据被删除，造成企业数据资产的流失。

不难学。随着互联网的发展，大数据的应用还有很多。你一般在淘宝搜索一个东西，然后它会给你推送类似的信息。这是用大数据计算的，所以类似的还有很多。这方面的人才也很多，也是一个很好的发展。目前，国家大数据战略的实施已经到了关键时期。大数据技术产业的创新发展、大数据与实体经济的深度融合、大数据的安全管理和法律规制都进入了关键阶段。大数据领域的人才需求主要集中在大数据的产业链上，涉及数据采集、整理、存储、安全、分析、展现和应用。岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析、大数据运维。

文blogchong本来想说说这个话题的，因为下午的时候，在技术组，有一场比较激烈的类似话题的头脑风暴讨论。讨论范围包括互联网公共数据的挖掘，价值的实现，数据获取的合法性，数据产业的落地。当时一直在想这个问题，后续也想了好几次。我发现我确实得到了一些东西，我有很多要表达的。大数据在2009年才相对正式引入中国，与Hadoop“入侵”中国基本同步。

的确，在新技术领域，中国一直落后于国外，我就是那个时候“入坑”的。当时其实很多公司和企业(当时BAT内部使用的案例除外)也在尝试涉足大数据领域，同时追求技术的完美，探索大数据与实际业务的结合。直到2014年，是中国大数据的爆发点，也是正式的转折点。

学习取决于你是谁。有的人学什么都不难，有的人就难。除了天赋，就是决心。在这方面，大数据很难学。需要专业的数学知识和统计学知识，对数据比较敏感，能学会使用各种数据软件。你必须非常努力才能掌握任何东西。大数据很难学。“每个专业都有自己的特色。靠自己很难，也很难。讲小马过河的故事很难，也很难。

我觉得这两个专业的就业前景还是很好的。现在是大数据时代，学起来还是比较难的。数据科学和大数据技术的就业前景很好。近年来，国内对大数据发展的要求不断提高，出现了很多人工智能的方向，所以学生学了这个专业后就业机会很多；这个专业的学习难度还是比较高的，因为是新兴的交叉学科，所以可能涉及的内容比较多。如果学生想学好，他们需要花更多的时间和精力。

如果没有相关的基础，确实需要花费更多的时间和精力，而想要更快的学习和掌握大数据，自然需要花费更多的时间和精力去学习。我们做培训20多年了，一直很关注这个问题。中国的教育太应试了。我告诉你怎么做，但是没有一个过程让你去发现和设计自己。所以中国人的软件技术没有问题，但是设计上有很多欠缺。你觉得学设计有出路吗？是的，设计行业是高科技行业，任何现代行业都离不开设计。但是想要有一个良好的可持续发展，就一定不能只是学习软件，需要更加专注于设计的专业知识，尤其是设计思维的培养。多看，多思考，多实践。加油！

大数据从事开源工作，偏爱“R