乐思网络舆情监测中心认为在大数据时代下，要做好舆情分析要先从多方面考虑。虽然大数据在很长一段时间备受企业青睐，但事实上，根据 Root的数据显示，只有40%的公司在真正意义上使用它。多年来，企业在大数据领域都面临一些障碍，以下是四个主要障碍：
改变微弱且滞后
企业利用大数据来提高生产力并不是一蹴而就的，相反，我们可以把它视为企业基础设施的根本架构，这就意味着在很短的时间内，大数据是不容易被替代的。尽管新兴企业能够很好地接受这一事实，但很多业界耕耘数年的传统企业却不得不开始重塑自己的大数据兼容性。
这是一个相对艰难的过程，一些成熟的企业正在试图采取一些措施来适应不断发展变化的外部环境。在实践中，评估哪些业务可以从大数据中受益，哪些可以让受众和生产力互动发生变化等。
专家供不应求
大数据的新实践在不断证实，工具已经与技能的发展没有太大的关系，并呼吁新一批数据专家来部署一些新的策略。然而，刚毕业的大学生由于大学基础知识无法与实践相融合，致使想要充分利用大数据的企业不得不接受行业内专家较高的成本需求模式识别与人工智能 matlab，同时，竞争也是相对激烈的，但是很有必要。
企业不确定是否需要大数据的支持
不幸的是，很多企业正在以一种渴求的心态来利用大数据，但是如果你在不知道想要解决什么问题的情况下获取大数据，这将会是无用的。
然而，企业想要尽快获取最有价值的大数据，必须要合理分配时间，仔细研究实际需要完成的任务，一般涉及从开发融合系统到数据实践操作等。如果信息存在差距，大数据就会起到很重要的引导作用，你能在这个时候抓住关键，就能让大数据为自己服务。
追求速率，造成数据冗余
如果把大数据想象成一堆干草，那么，企业获益的数据就是其中一种特定的干草，正确使用大数据就是从一堆干草中寻求正确的干草类型，并进行提取。但是，很多企业没有意识到这一点模式识别与人工智能 matlab，总是认为所有的干草都是有价值的、正确的，因此，企业常常使用太多的数据源、数据收集方法，并且投入太多的数据请求，这样就会造成数据冗余，没有一个是精确的或是可操作的，混乱和错误也会进一步阻碍有益数据的发展。
为此，企业需要改进其使用大数据的方式，不宜太过追求数量，而忽视正确数据的价值。
本文到此结束，希望对大家有所帮助。
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