大数据的 9 大问题及其解决方法

1. 监控大量数据

生成大量信息的速度远远快于创建计算和容量框架的速度。IDC 的一份报告显示，2020 年底之前可访问的信息量将足以完全拥有一堆平板电脑，其距离约为月球与地球之间距离的 6.6 倍。

什么是非结构化数据？

非结构化信息从根本上来说是无法轻松存储在常规线数据集或会计页面（例如 Microsoft Excel 表格）中的信息。因此，除了难以观察之外，它很难被分解。面对如此多的困难，它解释了为什么直到不久前，协会还没有考虑任何利用的非结构化信息。

除了非结构化信息相关问题之外，还增加了与复杂信息安排（如文件、视频、声音、在线媒体以及新的小工具）的发展有关的问题。

IDC 报告还发现，每天基于网络的交易额将增长到约 4500 亿笔。另一方面，思科的一份研究报告显示，五年内，相关设备的数量将达到500亿个。

这些预测表明海量信息时代已经到来，组织也应该做好同样的准备。

整理：非结构化数据分析工具

组织可以利用罕见的非结构化数据检查工具来帮助海量数据的客户在非结构化数据中挑选经验。这些设备由人工智能（人造推理）控制。

通过人工智能计算，组织可以从日常产生的大量非结构化信息中生成重要数据。

发现这种神秘现象的协会在挖掘、处理、协调、存放、跟踪、排序中使用工具和编程，就像从未经过滤的非结构化信息中发布商业知识一样。如果没有这些工具，协会就无法有效地处理非结构化信息。

客户调查是非结构化信息利用的真实体现。

您能够整合从多种来源（例如基于网络的项目审核、基于网络的媒体引用、呼叫焦点记录）收集的非结构化信息，并结合人工智能的部署来区分这些来源中的数据设计，从而为您提供所需的信息为进一步发展客户联系和交易而提供的改变游戏规则的选择。

一直在利用非结构化信息的组织意识到，它是促进知识传播的秘密宝库。

非结构化信息设备帮助客户方便地查看强大的数据集，区分客户行为，从而为他们的利益群体找到最有说服力的项目或服务。

项目进展和观点，例如，安装促销驱动器的保证从这些披露中获得了巨大的优势。

对于严格控制的协会来说，一致性问题可能会付出高昂的金钱、时间和恶名的代价。

在检查聊天机器人的讨论和消息期间，非结构化信息提供的知识点可以帮助公司在问题变得疯狂并侵蚀组织的声誉之前及早揭露管理问题。

感觉检查、常规语言准备、话语到消息的更改以及示例致谢使这可以通过人工智能和人工智能计算来实现。

为了从非结构化信息中获得理想的回报，组织应该考虑用多功能信息中心取代信息仓库。

通过将资源放入适合存储、检查和详细说明各种来源的信息的框架中，然后将其提供给动态部门，组织可以展现与非结构化信息相关的巨大商业价值。

2.信息科学家短缺

只是在极其罕见的事件上，深思熟虑的商业先驱和信息研究人员的观点却完全一致。

刚刚开始其职业生涯的调查人员不断偏离商业信息的真正价值，因此最终提供了一些忽视解决可行问题的知识。

那么，在这一点上，就存在一个问题，即为传达尊重而配备的信息研究人员的数量。

尽管概览表明，庞大的信息领域的所有专家都获得了惊人的丰厚回报，但组织实际上需要解决保持顶尖人才的麻烦。此外，培养通过级专家的成本非常高。

安排：没有人才，就用机器

为了控制目前的情况，大多数协会正在采取自我管理检查安排，使用人工智能、人工智能和计算机化，通过添加无关紧要的手动编码来消除信息的重要性。

那些还没有依赖这种安排的人强调了在目前存在的情况下寻找礼物的重要性。

与其向天赋不足的工人妥协和同意，不如留意那些拥有良好声誉的公司，尽管听起来很无情，但他们会挖走有能力、有帮助的专家。

另外，机械化、人工智能和人工智能的接受仍然是解决信息研究人员缺乏的最佳、合理和有力的答案。

3. 信息治理与安全

海量信息涉及处理来自多个来源的信息。这些来源中的大多数都使用特殊的信息分类策略和明确的配置。

总而言之，即使是具有比较价值因素的信息，遇到不规范的情况也并不罕见，而做出改变是非常困难的。

例如，在零售领域，年营业额可能会因基于互联网的交易跟踪器、本地 POC、组织的 ERP 以及组织账户而异。

遇到这种情况时，请更改区别以确保正确的响应。实现这一目标的方法称为信息管理。

我们不能掩盖大信息的精度存在问题的方式。它永远不是100%准确的。虽然这不是一个基本问题，但它并不能让组织选择忽视对信息质量的控制。

更重要的是，这是根据当前情况而设计的。信息可能包含错误的数据，但重复和逻辑不一致同样是可以想象的。您肯定意识到，质量平庸的信息几乎无法提供任何有价值的体验，也无法帮助您确定处理业务事务的确切自由度。

事情就是这样，你将如何提高信息质量？

解决方案：

市场并不回避信息清除程序。但首先：一个组织的海量信息应该有一个合法的模型，只有建立了模型之后，你才能继续做不同的事情，例如，

使信息相关性依赖于事实的主要标记，例如将邮政系统数据集中的联系人变化与其拼写进行对比。

协调和混合相似元素的记录。

组织应该做的另一件事是制定信息准备和清理的规则。机械化设备同样被证明是有用的，特别是在处理信息准备工作方面。

此外，确定您的组织不需要的信息，然后在您的信息分类周期之前放置信息清理计算机，以便在其尝试进入您的组织之前对其进行处理。

在执行此操作时，请始终记住，对于大量信息，您永远无法实现 100% 的精确度。你必须了解这个现实，然后弄清楚如何应对它。

4. 信息安全和完整性

信息安全和诚实是海量信息的又一个问题。无数通道的存在就像互连集线器一样，提高了程序员利用任何框架弱点的可能性。

同时，信息的重要性可能会导致轻微的混乱，从而造成巨大的灾难，更重要的是，组织应该在其信息处理框架中寻求最佳的安全演练。

解决方案：

这种安排的重点是在处理大量信息时更加注重安全性。在信息框架配置阶段更加注重信息安全和可信。尽量不要拖延，直到改进的后期阶段才纳入信息安全观点。

如果您忽视从一开始就处理它，那么当大型信息安全问题成为您最关心的事情时，它就会蚕食它。此外，随着大规模信息技术的进步（正如它们通常所做的那样），不要忽视其安全视角。

每次框架进步时，组织都应该在其框架中更新信息安全担忧。如果做不到这一点，您将面临令人难以置信的信息安全问题，这可能会让您的组织的信誉受到质疑。

各协会正在有效地发送进展安排，以便可以使用人工智能来检查网络犯罪。由于人们对类似事物的巨大兴趣，世界期望大量的发展倾向于信息安全和尊重。

5. 如此多的选项！

实际上，就像任何一种正在发展的创新一样，海量信息调查市场有无数的选择，以至于客户认为只满足他们需要的一种或多种是错误的。

有了如此大量的决策，它很可能试图区分与您的目标相符的特定的巨大信息进步。这种混乱甚至发生在对问题信息有一定了解的人和组织身上。

替代方案负担过重，超出了需要传达的正确项目。信息研究人员利用多种系统和技术来收集、屏蔽和剖析信息。今后，肯定不存在一种放之四海而皆准的方法。

解决方案：

组织在处理此问题时应保持警惕。您不应该尝试通过不断的信息对 百度 搜索中出现的任何项目进行随机过滤。您需要最好的方法来利用您的信息。