大数据分析目前有哪些问题?

　　目前大数据分析主要存在三个问题。1.数据存储问题:随着技术的不断发展，数据量从TB增加到PB和EB。如果采用传统的数据存储方式，肯定会给大数据的分析带来很多不便，这就需要借助数据动态处理技术，即随着数据的定期变化和显示要求，数据会被不定期的处理。同时，传统的结构化数据库不能直接存储大量的数据。人们需要探索一种适合大数据的数据存储模式，这也是目前应该解决的一个重大问题。第二，分析资源调度的问题:大数据生成时很难计算数据量，这是大数据的一大特点，不确定性。因此，我们需要建立一个动态响应机制来合理分配和调度有限的计算和存储资源。另外，如何以最低的成本获得最佳的分析结果也是需要考虑的问题。三、专业分析工具:在开发数据分析技术的同时，传统的软件工具已经不适用。[1]但是目前人类科技还不成熟，开发出能满足大数据分析需求的软件还有一定的距离。[4]

　　如果这些问题得不到解决，大数据的发展将在不久的将来进入瓶颈，甚至可能会有一段时间的滞留，无法对经济的持续发展起到推动作用。

　　大数据分析正在迅速占领市场，大数据分析正在各地慢慢出现。数据正在逐渐影响我们对价值的判断，对自由意志的重新判断和选择，习惯性行为的改变和习得，渗透到我们生活的方方面面。最典型的应用是近年来电子商务的快速发展。网上交易时，系统记录买卖数据。通过这些数据，系统可以更好地匹配买家和卖家。也就是说，你会和方便你或者适合你需求的卖家取得更多的联系，越来越多的消费者能够以更便宜的价格买到更满意的商品。淘宝数据魔方是淘宝平台上的一个数据应用方案。通过这个方案，商家可以了解淘宝平台上的行业宏观情况、客户行为和市场情况，从而做出科学的决策。阿里信用贷款系统可以通过分析企业交易数据，独立判断企业贷款是否合理安全。据报道，截至目前，阿里巴巴放贷的坏账率仅为0.33%，这让很多商业银行望尘莫及。