智能数据提升数据可靠性

　　随着可用数据量的不断增长，我们必须有效区分“数据”的“信号”以及“有价值信息”。遗憾的是，截至目前仍有很多企业难以找到理想的数据以及具体使用方式。这区分“垃圾数据”与保障数据质量已经成为一大关键性难题。

　　数据访问与连接性同样是一大障碍。麦肯锡公司调查显示，目前仍有大量数据点未能接入网络，因此企业往往还不具备管理整体业务所必需的数据平台。

　　将更多复杂数据纳入进来

　　如果说大数据的起步阶段是在同“简单”数据作斗争(例如数字表以及图形等)，那么如今需要处理的数据正变得愈发复杂：图片、视频以及对物理乃至生活环境的描述等等。因此，我们有必要重新审视并构建大数据工具及架构，用以捕捉、存储并分析多样性数据。

　　更好地整合时间变量

　　时间维度亦是大数据发展中的一大重要挑战，即如何分析长期因果关系，而不仅仅是处理实时数据流。后，这一问题亦会给存储领域带来挑战。我们需要认真选择以切实承载如此庞大的数据存储量。
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