大数据应用中存在哪些难点和问题

『壹』 工业大数据应用难点有哪些

工业大数据应用难点有：

一是大数据技术的运用困难，存在数据不足、数据信噪比低以及数据分析难度高等问题。

二是大数据给信息安全带来新挑战，如工业大数据加大了隐私泄露的风险，对现有存储和安全措施提出了更高要求，以及大数据正在被运用到新的攻击手段中。

目前，工业大数据在产品创新设计、产品故障诊断与预测、供应链的分析和优化、产品销售预测与大数据营销、生产计划与排程、产品质量管理与分析等场景有广泛的应用。“数据是工业互联网的血液。”何友如此描述大数据与工业互联网的互为动力。

不过，由于工业大数据数据价值密度高，数据类型繁多，多源异构的机构化数据和非结构化数据并存，数据处理实行性要求也非常高，数据关系和关联性异常复杂等特征，企业如何从数据统计分析能力转变为大数据分析、预测和决策能力，促进传统工业升级改造和产业整合，是目前要解决的核心关键问题。

『贰』 工业大数据应用难点有

工业大数据应用难点有下面这些：

一是大数据技术的运用困难，存在数据不足、数据信噪比低以及数据分析难度高等问题；

二是大数据给信息安全带来新挑战，如工业大数据加大了隐私泄露的风险，对现有存储和安全措施提出了更高要求，以及大数据正在被运用到新的攻击手段中；

此一词语在2012年随着工业4.0的概念而出现，也和信息技术行销流行的大数据有关，工业大数据也意味着工业设备产生的大量数据有其潜在的商业价值。工业大数据会配合工业互联网的技术，利用原始资料来支援管理上的决策，例如降低维护成本以及提升对客户的服务。

工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。

其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。其主要来源可分为以下三类：第一类是生产经营相关业务数据。第二类是设备物联数据。第三类是外部数据。

『叁』 大数据面行业发展面临哪些现实困境

1、大部分数据都是孤立的，与其他类型的数据隔离开来，无法进行宏观全面的分析。例如，财务数据很难与消费者数据轻松汇总，以获得关于特定客户行为对公司财务绩效影响的更深刻的见解。
2、很难足够快地处理大数据以使洞察有用。大多数类型的数据的价值都是短暂的，消费者今天所做的将在明天和后天发生改变。为了获得最大利益，企业需要能够快速提供行动指导的洞察，但大多数传统的数据库系统无法以必要的速度处理数据。
3、收集的大部分数据都被浪费掉了。负责在海量数据中寻找业务问题“答案”的业务分析师必须过滤掉不相关的数据，并找出可能存在答案的特定数据集。结果，估计有60%至73%的数据未提供价值。如今，另一个主要的数据来源正在推动潮流——物联网数据。物联网在许多方面加剧了数据问题，但它也提供了解决方案。

『肆』 鎴戝浗澶ф暟鎹涓蹇冨彂灞曢潰涓村摢浜涢棶棰樹笌鎸戞垬

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