『壹』 大數據可視化項目的難點有哪些
最主要是選擇正確的視覺通道來映射數據
其實這個就涉及到前、後的問題，前面需要准確的進行數據預處理； 後面可視化也需要熟練的使用畫圖手段。
而這兩個步驟是完全不一樣的思路， 要切換好很費力， 這就是難點
『貳』 大數據平台建設有哪些步驟以及需要注意的問題
大數據平台的搭建步驟：
1、linux系統安裝
一般使用開源版的Redhat系統--CentOS作為底層平台。為了提供穩定的硬體基礎，在給硬碟做RAID和掛載數據存儲節點的時，需要按情況配置。
2、分布式計算平台/組件安裝
國內外的分布式系統的大多使用的是Hadoop系列開源系統。Hadoop的核心是HDFS，一個分布式的文件系統。在其基礎上常用的組件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等
使用開源組件的優點：1）使用者眾多，很多bug可以在網上找的答案（這往往是開發中最耗時的地方）。2）開源組件一般免費，學習和維護相對方便。3）開源組件一般會持續更新，提供必要的更新服務『當然還需要手動做更新操作』。4）因為代碼開源，若出bug可自由對源碼作修改維護。
3、數據導入
數據導入的工具是Sqoop。用它可以將數據從文件或者傳統資料庫導入到分布式平台『一般主要導入到Hive，也可將數據導入到Hbase』。
4、數據分析
數據分析一般包括兩個階段：數據預處理和數據建模分析。
數據預處理是為後面的建模分析做准備，主要工作時從海量數據中提取可用特徵，建立大寬表。這個過程可能會用到Hive SQL，Spark QL和Impala。
數據建模分析是針對預處理提取的特徵/數據建模，得到想要的結果。這一塊最好用的是Spark。常用的機器學習演算法，如樸素貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經網路、TFIDF、協同過濾等，都已經在ML lib裡面，調用比較方便。
5、結果可視化及輸出API
可視化一般式對結果或部分原始數據做展示。一般有兩種情況，行數據展示，和列查找展示。要基於大數據平台做展示，會需要用到ElasticSearch和Hbase。Hbase提供快速『ms級別』的行查找。 ElasticSearch可以實現列索引，提供快速列查找。
大數據平台搭建中的主要問題
1、穩定性 Stability
理論上來說，穩定性是分布式系統最大的優勢，因為它可以通過多台機器做數據及程序運行備份以確保系統穩定。但也由於大數據平台部署於多台機器上，配置不合適，也可能成為最大的問題。
2、可擴展性 Scalability
如何快速擴展已有大數據平台，在其基礎上擴充新的機器是雲計算等領域應用的關鍵問題。在實際2B的應用中，有時需要增減機器來滿足新的需求。如何在保留原有功能的情況下，快速擴充平台是實際應用中的常見問題。
『叄』 大數據平台在搭建時有哪些要注意的部分
大數據平台搭建的主要問題
1、穩定性 Stability
理論上來說，穩定性是分布式系統最大的優內勢，因為它可以通過容多台機器做數據及程序運行備份以確保系統穩定。但也由於大數據平台部署於多台機器上，配置不合適，也可能成為最大的問題。
2、可擴展性 Scalability
如何快速擴展已有大數據平台，在其基礎上擴充新的機器是雲計算等領域應用的關鍵問題。在實際2B的應用中，有時需要增減機器來滿足新的需求。如何在保留原有功能的情況下，快速擴充平台是實際應用中的常見問題。
『肆』 常見的大數據項目失敗原因及應對措施有哪些
常見的大數據項目失敗原因:
1、數據泄露
這是做大數據項目最忌諱的一點，數內據一泄露，毫無疑問容，項目合作者必然會成為數據泄露的受害者。如果競爭對手獲得了機密數據，那麼一般的投資人都會考慮到數據的安全性而放棄這個項目的投資或者轉向投資別的項目，那麼對不起，數據泄露你的項目就已經失敗了。
2、不夠方便簡潔
有的程序過於復雜，導致很多人怕麻煩不願意去接觸。高度定製開發的工具可以讓系統保持適當的精簡化，並且能夠無縫地集成到現有的技術基礎架構中。這樣的項目開發能夠更好的找到受眾，而且也更容易接被接受。
3、數據不具備時效性
信息在現代這個社會也越來越擁有更高的社會價值，信息也越來越具有生產力。信息的及時性有助於幫助你更好的洞察社會現狀然後做出判斷，比別人更能夠及時抓住機遇，這樣才會更容易成功。
應對措施有:
以身作則 ，要有意識地向員工展示他們如何使用數據做決策。企業能夠建立、發展和維持一支具有所需專業數據知識的業務問題的全能的數據團隊。只有漸漸適應了這種運作模式才能更好的做大數據項目。進行相應的績效評估。
『伍』 現在企業面臨哪些大數據相關的問題F5的大數據解決方案如何解決
企業在數據方面面臨的問題可多了：數據量太大、缺乏數據的一個預處理和版去噪、實際的需求問權題、數據量少等一系列的問題。F5的大數據解決方案為所有的設備平台免費提供了AVR的功能，也就是說應用可視化的模塊兒，可以提供基於像源IP地址客戶端到F5的訪問延時，提供很多高可用數據，另外F5可以提供可編程定製化的日誌的輸出，可以幫助客戶來提供這樣的一些態勢感知，一些流量的異常分析和判斷。F5可以偵聽所有層面主要是非加密的協議的這些業務流量，可以按照企業的需要定製化的去輸出你想要的內容........，這套解決方案的功能太多了，你還是上官網好好了解吧。
『陸』 大數據在開發中遇到的困難怎麼解決方案
大數據時代下的信息技術日存在的問題：
第一：運營商帶寬能力與對數據洪流的適應能力面臨前所未有的挑戰;
第二：大數據處理和分析的能力遠遠不及理想中水平，數據量的快速增長，對存儲技術提出了挑戰;同時，需要高速信息傳輸能力支持，與低密度有價值數據的快速分析、處理能力。
第三：部分早期的Hadoop項目將面臨挑戰;
第四：大數據環境下通過對用戶數據的深度分析，很容易了解用戶行為和喜好，乃至企業用戶的商業機密，對個人隱私問題必須引起充分重視;
第五：大數據時代的基本特徵，決定其在技術與商業模式上有巨大的創新空間，如何創新已成為大數據時代的一個首要問題;
第六：大數據時代對政府制訂規則與監管部門發揮作用提出了新的挑戰 大數據時代面臨挑戰的應對策略：
1、合理獲取數據
在大數據時代，數據的產生速度飛快而且體量龐大，往往以TB或YB甚至是ZB來衡量。各種機構、個人都在不斷地向外產生和發布結構化與非結構化的復雜數據，並進行數據交換，如人們當前最常用的數據來源渠道——互聯網，每天的數據交換量已極為驚人。
2、存儲隨需而變
美國一家知名的 DVD 租賃企業每年都會邀請一些協同處理演算法的專家對其用戶數據進行分析，從而了解租賃客戶的需求。
3、篩選與分析大數據
充分利用數據「洞察」自己身邊的人或物，在諸多供給方當中精準地匹配自身需求，從而最大限度地滿足自身籲求也是大數據價值的應有之義。
4、理性面對大數據的價值誘惑
毫無疑問，大數據時代將是商業智能「大顯身手」的時代。企業利用發達的數據挖掘技術正日益精準地揣摩著消費者心態，並運用各種手段對其「循循善誘」 。
5、雲計算和大數據相輔相成
為了滿足大數據的需求，商務智能軟體必須改變。
『柒』 大數據基礎平台建設 解決什麼問題
一般就是解決人尋找一些資料的需求吧數據，真的很重要。