大數據分析工具面臨哪些挑戰

在大數據時代，傳統的智能BI和報表工具已經很難承擔大數據的市場應用任務。新一代的大數據處理工具將取代傳統的數據處理軟件，并引領新時代的數據挖掘浪潮。那么，在信息時代背景下，大數據分析工具又將會面臨哪些挑戰呢？

數據搜集與兼容

數據的搜集與整合是數據處理的第一步，在數據源充足的情況下，如何更好更快的檢索并搜集到足夠的數據成為數據分析過程的關鍵。對于大數據分析工具來說，有時甚至要面對數十種格式的數據源或數據庫，能否快速兼容就成了關鍵。

新時代的大數據分析工具必須擁有強大的數據兼容能力，包括對非結構化數據的處理。即使在數據量龐大而雜亂的情況下，大數據分析工具也要能快速反應，整合與甄別數據，為接下來的數據分析工作打好基礎。

大數據壞境下的數據分析速率

數據分析效率直接反映大數據分析工具的性能優劣，新時代的大數據分析工具在面對海量數據時不僅要能快速分析、快速得出結果，還要能保證數據分析結果的準確與客觀（基于數據）。而傳統的數據分析工具因為軟件設計架構的落后已難以勝任大數據分析工作。

傳統的技術架構不能滿足大數據分析工具的性能要求，在眾多大數據解決方案中，國云數據開發的大數據魔鏡采用新穎的“三層架構”模式，將大數據分析工具的功能選項做進一步細分，不得不說是一種大膽的嘗試與創新。

數據分析方法的革新

與傳統的數據處理流程相比，因為數據量的龐大和非結構化數據的增加，大數據分析工具必須具有更強的并行處理能力。以便查詢、分解及數據分析進行分布式處理，將處理任務分配到不同的處理節點，提高數據處理深度與寬度。

在數據分析過程中，數據分析模型扮演著分析“路徑”的角色。大數據分析工具必須內嵌有多種數據分析模型才能滿足不同目的的數據分析需求。這個要求從技術層面上來說問題不大，關鍵是隨著大數據應用范疇的拓展，大數據分析工具能否趕上市場需求的步伐。

數據可視化技術（末端展示）

數據可視化可謂是新時代數據分析工具必備的功能了。數據可視化就是將數據或者數據分析結果以圖表的形式展示在各種平臺上。這要求大數據分析工具有著強大的數據圖表渲染功能，并且要內置豐富的可視化效果，以滿足用戶的不同展示需求。

除了末端展示的需要，數據可視化也是數據分析時不可或缺的一部分，即返回數據時的二次分析。大數據魔鏡僅可視化效果就有數百種，能為客戶提供完美的數據可視化解決方案，可見數據可視化技術已成為主流大數據分析工具的“標配”。

時代在變化中發展，科技在爭議中進步。大數據分析工具作為重要的大數據應用技術而影響著未來大數據產業的發展，可謂舉足輕重。但只要順應時代發展和社會需求，大數據分析工具的前途還是一片明朗的。