大数据仍然需要统一的数据标准作为支撑，具体解决的问题以及落地场景，在不断的完善，随着技术以及时间的推移，大数据应用越来越广泛，解决的问题也是越来越多，可能后续的问题就是大数据有哪些不能解决的问题。大数据行业目前面临的一个首要问题就是人才缺口问题，要想让大数据技术逐渐从互联网领域普及到广大的传统行业，首先应该解决的就是大数据人才培养的问题。
大数据面临哪些挑战？
大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，我来回答一下这个问题。当前大数据技术体系已经逐渐趋于成熟，正处在落地应用的初期，在落地应用阶段，大数据面临的挑战主要集中在以下几个方面：第一：人才缺口。大数据行业目前面临的一个首要问题就是人才缺口问题，要想让大数据技术逐渐从互联网领域普及到广大的传统行业，首先应该解决的就是大数据人才培养的问题。
随着各大高校陆续开设大数据专业，未来人才短缺的问题将得到有效缓解，当然这需要一个过程，因为大数据人才培养目前也处在初期，相关的教育体系还有待完善。第二：行业壁垒。大数据从互联网走向传统行业，一个重要的问题就是行业壁垒，企业不愿意开放自身的核心数据，因为这个通常会涉及到企业的核心竞争力，如何解决一系列类似的问题，是摆在大数据从业者面前的难题。
目前通过边缘计算能够在很大程度上解决数据应用边界的问题，这样能够把企业的核心数据留在企业的内部，从而保障企业的数据安全。第三：产业配套。大数据的应用并不是孤立的，数据来源依赖于企业的信息系统和物联网系统的建设，所以如果要想发展大数据，首先就要完善相关的产业配套，形成一个完整的产业链条，这样才能促进大数据的落地应用。
另外，大数据与云计算、人工智能等技术也存在密切的联系，而这些技术共同构成了产业互联网的技术解决方案。产业配套不仅需要构建企业自身的应用生态，同时要连接大数据的行业资源，包括提供数据分析服务的行业资讯公司，提供数据采集方案的智能硬件公司，提供存储服务的云计算服务商等等，所以大数据的发展需要产业链上一系列参与者的共同发展。
大数据发展有哪些前提？
大数据技术在企业中迅速的发展及应用，但要想真正做好大数据分析，却不是件容易的事情，因为它需要具备一定的前提条件，否则大数据分析对于企业来说只是面子工程。1. 数据来源大数据分析顾名思义，是指对规模巨大的数据进行分析，在计算分析内部数据的同时对外部数据进行采集分析，所以在实施时需要考虑数据源有哪些，数据量是多少，具体来讲就是企业内部的信息化系统及当前发展情况是否涉及外部上下游、国计民生数据等，具备一定数据体量之后，再进行大数据分析。
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