大數據的概念炒作一向厲害，很多公司有著海量的數據流，有著大把的客戶和資金，技術也足以進行處理大數據，但是大數據之所以能夠成功炒作上位，是因為其能動性，一切動不起來的大數據都是發酵中的垃圾。

動態數據采集以求真

大數據在數據采集的環節常常忽略實際的數據采集環境問題。盡管在互聯網環境中，采集環境很少受到大幅的波動影響，但是一旦涉及行業特征則很難保障。

大數據在行業中應用時會受到協同性、跨尺度、多因素、因果性和機理性等影響，這就使得數據采集時必須入鄉隨俗，貼切真實的應用場景。而不是簡單的從接觸到數據采集點時的單一數據，這種數據對于全面分析事件形成原因存在著一定的誤差導向因素。

解決這一問題的辦法在于行業應用中，針對某一業務目標可以動用整個企業甚至行業鏈中的相關資源協同助陣，將不同時間尺度的信息集成采集，參考多種可能造成數據改變的因素和產生原因，進行多層次的數據采集并且實現數據來源的真實性和豐富性。

數據采集需要全面

同時，數據的采集不應當是階段性的，而應該讓采集的數據保持動態。一直以來大數據的分析過程都是一個冗長的過程，數據采集、管理、處理、存儲、分析到應用的整個流程不僅漫長，而且很難做到實時處理，這樣的一個結果就是數據庫中的數據很容易被迫過氣，導致分析偏差。

動態數據管理以新

數據的動態管理是很多企業為難的地方，因為采集到的數據集量非常大，而且其中絕大多數都是無意義數據，可是數據的拆分和篩選卻需要消耗大量資源才能完成。

數據管理不容易

數據的管理涵蓋了數據存儲和數據提取等多個步驟，而如何能夠高效的管理數據成為影響大數據處理進度的重要一環。數據采集過后，利用關系、鍵值、文檔、圖片、多媒體等屬性不同進行打標簽和歸類，預處理后形成數據集在數據庫中進行分類存儲。

大數據采集之后的存儲也不盡相同，有的數據只需要進行短存儲就需要提取并進行處理，而多數數據則需要長期存儲，因此分類還需要根據用途進行不同方式的區分。暫時性存儲的數據需要快速整理，而長久存儲的數據需要降低成本和保證調用時的快捷性。

不過，一部分數據庫會囿于過去的數據影響，采集到的數據分析結果始終存在過去的數據在過去環境下的加持，從而會使得數據分析的最終結果出現偏差等問題。因此，在數據存儲時應當提供區域性和完整性多層數據。

動態的數據管理不僅僅是在數據庫層面之中形成動態趨勢，而是在整體的數據管理中，利用自動化和區塊化的技術將必要數據進行細分和篩選，讓數據保持新鮮度，去除舊數據的影響。

動態數據分析以求穩

在采集和分析部分實現動態后，數據分析才是真正的核心存在。毫無疑問，數據分析的核心是算法和數據，而在數據發分析時普遍可以先分為數據處理和分析兩個環節。

數據分析的算法是十分挑剔的，其對于不同的數據要求不同，一般來講，結構化數據和非結構化數據就是典型的不同種類的數據，其處理方式相差甚遠，因此需要先進行數據處理，將不同種類的數據根據分析目的進行異構解析或者壓縮，然后進行分析得出指導性理論。

在分析方面，算法對分析結果的影響是十分明顯的。從數據中根據分析目的選取不同算法，獲得分析結果。但是問題在于，這種以目的驅動的數據分析篩選過程所去除的數據難以確定是否真正的無關，這就導致最終分析出的結果很可能是出現偏差的。

此類問題的解決普遍采用的是利用算法進行分析和精簡的，單一算法的偏差難以避免，片面數據的解析同理。而如果全面分析時，靜態數據難以保持新鮮度，全面分析計算量過大而且缺乏針對性。

數據分析面臨挑戰

如果采用動態的實時處理手段則可以避免這些問題，數據及時的處理后得到結果作為一種“數據”進行處理，在需要時進行二次消化，比傳統方式要容易一些。而這種方式的問題在于目前的技術限制可能會讓實時處理結果依然面臨算法單一的挑戰。

動態數據應用以求實

分析結果的產出還需要最終用于解決企業決策才能夠形成價值。只不過數據分析結果的應用也會面臨的靜態的問題。

一般來講，數據分析結果是支持企業經營和運行發展方向解決方案的，可是這就意味著前期的巨大投入能夠獲取的成果應用范疇卻十分的狹窄，投入產出比過低導致大多數企業對大數據的應用很難產生興趣。

數據可視化僅僅只是一部分

而想要讓大數據發揮更大的價值，數據可視化僅僅是其中的一部分。企業中應當把數據分析結果實現流動，將適合的數據在不同部門不同崗位中進行傳遞，最大化發揮數據價值，提升企業業務效率。

再者，動態數據應用應該降低數據分析門檻，借助相關大數據分析工具，讓每個員工有數據可用，能數據分析，以數據指導員工發展，幫助員工接近真實數據，運用數據指導，實現自身價值。

大數據自從提出以來一直在不斷的發展之中，而靜態的數據只能如一潭死水，價值極低，唯有讓各個環節動起來，才能讓數據成為金子。