大数据已经应用到各行各业，发挥着不可替代的作用，创造着不可估量的价值。中国信息通信研究院日前发布的《中国大数据发展调查报告(2017)》称，2016年中国大数据市场规模达168亿元，预计2017年~2020年每年仍将保持30%以上的增长率。市场上对数据分析人才的缺口已经很大，据调查，目前近60%企业已成立数据分析相关部门，超过1/3的企业已经将大数据分析应用于其日常运营和销售中。那么究竟什么是大数据分析呢？
大数据分析可以分为大数据和分析两个方面。如今大数据已经经常出现在报纸新闻当中，但大数据与大数据分析并不是同一概念。假如没有数据分析,再多的数据都只能是一堆储存维护成本高而毫无用处的IT库存。在Google中用中文搜索“大数据”与“大数据分析”,用英文搜索“big data”与“analytics”，可以看到,用英文搜索时,“big data”的搜索数据量比中文里的“大数据”搜索数据量要多了不少;而“analytics”的搜索量不仅仅高于“big data”,更是远高于“分析”在中文世界里的搜索数据量,大概是160多倍。这从侧面反映了一个现状：国外发达国家的大数据分析更注重分析，从分析出发去找数据，然后再有效地将从数据中得到的信息有效利用;而国内，对大数据的理解有失偏颇，盲目注重于大数据的采集而未能对收集到的数据有效利用，或许只是简单的画个图表得出表层结论而已，难以对数据的深层价值进行深入挖掘。
大数据分析目前存在的问题主要有以下三点。
一、数据存储问题:随着技术不断发展,数据量从TB上升至PB,EB量级,如果还用传统的数据存储方式,必将给大数据分析造成诸多不便,这就需要借助数据的动态处理技术,即随着数据的规律性变更和显示需求,对数据进行非定期的处理。同时,数量极大的数据不能直接使用传统的结构化数据库进行存储,人们需要探索一种适合大数据的数据储存模式,也是当下应该着力解决的一大难题。
二、分析资源调度问题:大数据产生的时间点，数据量都是很难计算的,这就是大数据的一大特点，不确定性。所以我们需要确立一种动态响应机制，对有限的计算、存储资源进行合理的配置及调度。另外,如何以最小的成本获得最理想的分析结果也是一个需要考虑的问题。
三、专业的分析工具:在发展数据分析技术的同时,传统的软件工具不再适用。目前人类科技尚不成熟，距离开发出能够满足大数据分析需求的通用软件还有一定距离。 如若不能对这些问题做出处理,在不久的将来大数据的发展就会进入瓶颈,甚至有可能出现一段时间的滞留期,难以持续起到促进经济发展的作用。
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