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随着互联网的不断发展，越来越多的企业都引入了大数据技术，而今天我们就通过案例分析来了解一下，大数据分析常见问题都有哪些。
(1)数据不足
有些组织可能由于分析数据不足，无法生成新的见解。这可能是由于缺乏数据集成或数据组织不当造成的。
在这种情况下，可以进行数据审核，并确保现有数据集成提供所需的见解。新数据源的集成也可以消除数据的缺乏。还需要检查原始数据是如何进入系统的，并确保所有可能的维度和指标均已经公开并进行分析。后，数据存储的多样性也可能是一个问题。可以通过引入数据湖来解决这一问题。
(2)数据响应慢
当组织需要实时接收见解时，通常会发生这种情况，但是其系统是为批处理而设计的。因此有些数据现在仍无法使用，因为它们仍在收集或预处理中。
检查组织的ETL(提取、转换、加载)是否能够根据更频繁的计划来处理数据。在某些情况下，批处理驱动的解决方案可以将计划调整提高两倍。另一个选择是使用一种称为Lambda架构的方法，该方法允许组织将传统的批处理管道与快速的实时流结合起来。
(3)新系统采用旧方法
虽然组织采用了新系统。但是通过原有的办法很难获得更好的答案。这主要是一个业务问题，并且针对这一问题的解决方案因情况而异。好的方法是咨询行业专家，行业专家在分析方法方面拥有丰富经验，并且了解其业务领域。
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