大数据行业目前面临的一个最重要的问题就是人才缺口。要让大数据技术从互联网领域逐步普及到广大传统行业，首先要解决的就是大数据人才的培养。大数据仍需要统一的数据标准作为支撑，具体问题和落地场景仍在完善中。随着技术和时间的推移，大数据的应用越来越广泛，需要解决的问题也越来越多。可能的后续问题是大数据还解决不了什么问题。
大数据可以解决的问题有哪些？
大数据具体可以分为数据采集数据分析和数据展现等几个部分，由于大数据采用的是非结构化的数据，与传统的数据分析相比价值密度数据量大，通俗来说就是传统的数据分析相当于顺藤摸瓜，大数据分析相当于画地为牢。可以举几个大数据的实际应用场景，比如商业营销，商家通过统一的数据标准在平台采集客户信息，分析客户偏好，有针对性的制定营销策略，这个模式目前在每个行业营销领域都很常见，再比如人工智能物联网方面，这两个方面都是本身数据就是非结构化的，利用传统的数据分析方式无法有效处理，只能通过大数据的手段进行分析。
总之，大数据解决的问题不是哪一个领域而是每一个领域，不是某一时刻影响我们的生活而是每一刻都在影响我们生活。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，还在不断的完善，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还有哪些不能解决的问题。
大数据可能带来的问题有哪些？
1数据不够安全无论是企业还是个人，在实践过程中都会或多或少地产生数据。这些数据在当今时代并不安全，会有很多方法使它们泄露。2数据泄露产生不平等对于用户来讲，数据是一笔财富，但是遭到了别人的窃取，而自己并未得到任何收益，这对于用户来说是不公平的。0基础学大数据技术，加米谷大数据培训机构，预报名中3用户隐私问题当用户在网上注册信息后，这些信息很有可能已经被扩散，当用户收到一些莫名其妙的邮件电话短信时，其实用户的各种信息早已被非法的商业机构卖了。
大数据有哪些根本上的问题？
对大数据范式的批评有两种形式，一种质疑方法本身的含义，另一种质疑目前完成的方式。这种批评的一个方法是关键数据研究领域。一个关键的问题是我们对导致大数据的典型网络特征出现的潜在经验微观过程知之甚少。 Snijders，Matzat和Reips在他们的批评中指出，对数学性质的假设往往是非常强烈的，而这些假设可能根本不能反映微观过程中真正发生的事情。
马克格雷厄姆对克里斯安德森的断言提出了广泛的批评，他认为大数据会拼出理论的终结点特别关注大数据必须始终在其社会，经济和政治背景下进行背景化的观点。即使公司投入八位数和九位数来从供应商和客户的信息流中获取洞察力，但不到40的员工拥有足够成熟的流程和技能来完成这一任务。为了克服这种洞察力不足，大数据无论多么全面或分析得好，都必须辅以大判断。
与此大致相同，有人指出，基于大数据分析的决策不可避免地要像过去那样被世界所了解，或者至少像现在一样。通过大量有关过去经验的数据，如果未来与过去类似，算法可以预测未来的发展。如果未来变化的系统动力学如果它不是一个静止的过程，过去可以说一点关于未来。为了在不断变化的环境中进行预测，有必要全面了解系统动态，这需要理论。
作为对这一批评的回应，Alemany Oliver和Vayre建议使用诱人推理作为研究过程的第一步，以便为消费者的数字痕迹带来背景并使新理论浮现。此外，已经提出以大数据结合了计算机模拟，诸如接近基于代理的模型和复杂系统。基于代理的模型通过基于一系列相互依赖的算法的计算机模拟，越来越好地预测即使未知的未来情景的社会复杂性的结果。
大数据面临哪些挑战？
大数据是我的主要研究方向之一，我也是大数据专业的研究生。我来回答这个问题。目前大数据技术体系已经逐渐成熟，处于落地应用的初级阶段。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最重要的问题就是人才缺口。要让大数据技术从互联网领域逐步普及到广大传统行业，首先要解决的就是大数据人才的培养。
