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數據分析技術面臨的挑戰是什么呢？

　　在日新月異且喜新厭舊的技術時代，企業已經認識到“數據開始慢慢變成為了新的 ”金子“ 或者 ”石油“,那么企業在數字化轉型的浪潮中，如何通過大數據、云計算等先進的技術保駕護航？企業數據量從GB級增長到TB級，應用如何平滑演進？從數據倉庫，到數據湖、數據共享平臺，企業如何利用數字資產？這些都是企業在數字化轉型過程中面臨的問題。對于一個希望獲取并分析大數據的組織來說，光有存儲容量是不夠的。

　  當基于分布式存儲計算的大數據處理技術出現后，我們所面對的則是來自離線和在線的多個不同數據流，系統需要實時響應數據查詢請求，還需要處理分布式系統的分區和問題，以及滿足高容錯和可擴展的要求，于是就有了lambda架構，但其也存在著不足之處：整體架構比較復雜，資源開銷比較大，對軟硬件的需求較高；很多分析場景實現困難，增加了應用開發難度；數據流水線較長，系統運維復雜。而重要的部分在于將數據置于何處才是佳的，這樣數據就可以轉化為有用信息并為數據科學家和其他用戶所利用。

　　通過以上可以發現，現有的數據處理技術都存在一定缺陷，在面對今天日益復雜的企業大數據分析需求時顯得力不從心，如何采用架構技術來解決這些問題，這也是數據分析廠商所面對的挑戰。

對財務效益指標進行分析和評估，一是要審查計算方法是否正確I二是要審查計算結果是否準確。隨著數據分析報告在中國越來越廣泛的應用，目前，它已經逐漸成為企業經營判斷的依據。如果計算方法不正確或者計算結果有誤差，則需要重新計算。投資價值是指資產對于具有明確投資目標的特定投資者或某一類投資者所具有的價值。風險投資的介入可以幫助創新企業徹底改造其治理機構和管理系統，使之迅速與世界接軌。在風險評估中，由于風險投資過程是一種投資期限長、投資結果高度不確定的創新過程，且主要風險包括技術風險、管理風險、市場風險、財務風險和環境風險等多種側面和環節。