制约大数据发展的关键心因素是什么？

众所周知，大数据按照处理流程可以分为三步：

大数据采集和清洗 大数据存储和分析 大数据展现和应用

从以上这三个方面，我想谈谈制约大数据发展的几个核心问题。

一、大数据采集和清洗

1.1 数据法规：用户隐私如何保护、商业规则如何制定、法律规范如何制定等等一系列法律法规都大大滞后于大数据科学的发展速度。由于技术EXE所限，纸上谈兵TXT成为常态。当前数据法律法规未明，采集方式八仙过海，预计未来很多大数据业务都将会继续游走在灰色地带，只有当商业运作初具规模并开始对消费者和企业产生影响之后，相关的法律法规才会被迫加速制定出来。（法律大数据研究与应用）

1.2 数据质量：由于大数据产业刚刚起步不久，目前在具体的某一领域或行业内，尚未有成型的数据采集、加工、分析和应用链条，大量数据源未被激活，包括政府在内的很多权威数据机构，普遍存在数据缺失、噪音多各方面的问题。举个栗子，如果一个电商网站销售额的20%是与推荐系统相关的时候（亚马逊是35%Was Amazon’s recommendation engine crucial to the company’s success?），投入和产出是不成比例的，这也是很多小微企业难以为继的原因，技术上每1%的进步都需要100%的汗水和努力，1%的误差都会极大地影响企业的市场份额。

1.3 数据人才：去年我参加了「2016年中国大数据产业峰会」，当时清华大学的一名教授预言：

未来 3 年，中国需要 大约 180万大数据人才，但目前只有约 30万人。

作为国内TOP2的知名学府Tsinghua当然不会落后，2014年就开始了动作（ 清华大学培养跨学科交叉融合数据科学研究生），虽有些跟风的嫌疑，但至少是顺应发展。由于数据人才稀缺，大多数数据企业没有数据价值外化、将数据变现的有效路径，只能躺在金矿上睡觉。而在实际项目实施过程中，数据专家们不得不花费大量时间在数据清洗上，对原本就稀缺的数据人才其实是一种资源浪费。另一方面，数据专家们不但需要解读大数据，同时还需深谙某行业发展各个要素之间的关联，甚至包括策划、管理、执行等许多具体要素，这里就不赘述了。

（编辑：焦作站长网）

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