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实施大数据时应注意的6点
1、使数据易受攻击 如今，所有数据都是数字化的，并且数量巨大，黑客始终可以在恶意内部人员的帮助下找到进入入侵的方式。如果他们以某种方式可以访问你的关键数据，他们可以根据自己的目的进行修改，甚至删除其中的一些数据。
2、不能粗略计算 现在阶段看来，大数据分析是基于相应的大数据分析工具，可以进行专业的数据分析，如果是进行粗略计算，也就不会得到预期的结果。
3、不注重数据的精确 也有的一些相关的大数据文章说明不需要太在乎数据的精确度，或者说不准确最后形成报告可以改的心理，大数据分析基本要求就是严谨以及精确。
4、秘诀六：要避免得出错误的结果由于人为主观因素和不相关数据的干扰，有时候得出的结论往往是错误的。“不要让不相干的数据影响到整个结果，有相当一部分的数据并不重要，这些不相关的‘树’往往并不能代表整个‘森林’。
5、实施大数据时应注意的6点 中午和一个金融行业的IT主管聚会，大家一起谈到了大数据的问题，当然也谈到了他们公司今年的IT方向，虽然还没有完成进入到大数据的应用，但是他明确地说，要开始认真做好结构化数据的分析了。
企业实施大数据的路径
企业实施大数据的路径企业实施大数据的具体的建设路径有两个方面，一方面是自下而上，另一方面是自上而下。
大数据决策的风险管控。通过对决策过程中可能出现的法律、内外环境、发展前景等的大数据分析，来降低未来的纠纷风险以及发展风险。大数据决策的企业内外因素的分析。
一些掌握海量有效数据的公司和企业找到了一条行之有效的商业路径：对源数据直接或者经过简单封装销售。
Web应用开发的大数据潜力通过将大数据实施并融合到企业现有的移动和web应用程序中，大数据可以对公司的内部流程进行优化。
企业应用大数据分析就要借助一些数据分析工具，比如商业智能软件FineBI，有了工具就等于完成了一半。
针对需求处理和采取整合这些场景需要的大数据。当然选择的重点是怎么使信息快速产生价值。场景因需求不同而包罗万象：例如企业在精确营销方面提升业务增长，对于其客户在购买哪些产品前的黄金路径统计分析等等。
企业大数据项目实施过程中遇到的那些挑战
1、相比于其他项目，大数据项目耗费的资源会更多，在基础设施上的投入，服务器、存储以及计算资源和开发人员的投入都是相当庞大的。 模块化的基础设施一直是重要的，因为它可以让IT团队能够处理的业务优先级的变化，并提供业务透明度。
2、首先大数据挑战的就是企业的存储系统，大数据爆炸式的增长使得存储系统的容量、扩展能力、传输瓶颈等方面都面临着挑战。与之相连的还有服务器的计算能力，内存的存储能力等等都面临着新的技术攻关。
3、大数据的普及带来了诸多挑战，以下是其中一些：数据质量问题：大数据中存在着数据质量问题，如数据不完整、重复、错误等。这些问题会导致数据分析和决策的错误，从而影响企业的运营和发展。
到此，以上就是小编对于大数据实施工程师就业前景的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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