大数据落地的难度在哪里？大数据工程师表示都在这里体现

目前，许多企业和政府还在对大数据的概念进行推测。这并不是因为他们不想做好工作，而是因为他们受到了两方面的限制。一种是数据量小且难以使用，另一种是实现转换体验不那么困难。

大数据落地的难度在哪里？少量的数据可能很难理解。我们有这么多数据，怎么能说数据量很小呢?

我亲自参与了吉林和山东两个政府主导的大数据项目，都以数据量小、使用困难而告终。

为什么我说政府数据的数量很小，政府数据的数量并不小，当我说政府数据的数量很小，我的意思是政府可用的数据数量很小。

首先是数据量低。只是近年来,政府开始使用电子信息化工作平台的积累数据,早期大量数据是基本文件和论文的形式存储在政府办公楼仓库,仓库和穆雷稳步发现日志是一样的头发,并打印数据我们无法使用。将这些纸质数据转化为纸质数据是一项庞大的工程，需要大量的人力和物力。然而，这关键的一步是一个吃力不讨好的任务。因此，承接政府大数据业务的企业很少接触它。

大数据落地的难度在哪里？除了那些不能使用的，还有其他可用的吗?是的，但是数量太少了。基本上，这个问题可以用EXCEl解决，而不是大数据。

另一个是数据碎片。每个部门的数据都像珍宝一样被保护起来，生怕被其他部门拿走，导致数据碎片化，无法整合。举例来说,如果我们想要建立一个智能城市,我们至少需要综合考虑交通等部门的数据数据,气象数据,人类和社会数据,等等,但是每个部门都有自己的手看到数据和婴儿撞击,碰不得触摸,数据集成呢?

所以很多政府的大数据项目在一天结束时都是肤浅的，他们最终会把手头上的糟糕数据可视化，在大屏幕上展示，并向领导汇报。

大数据落地的难度在哪里？大数据工程师表示都在这里体现，许多企业和政府还在对大数据的概念进行推测。这并不是因为他们不想做好工作，而是因为他们受到了两方面的限制，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，那么下方的资料下载链接一定会帮助你。