信息時代，數據儼然已成爲一種重要的生產要素，如同資本、勞動力和原材料等其他要素一樣，而且作爲一種普遍需求，它也不再侷限於某些特殊行業的應用。各行各業的公司都在收集並利用大數據處理分析結果，儘可能的降低成本，提高產品質量、提高生產效率以及創造新的產品。
大數據的處理都有哪些問題
一、海量的數據
處理超大數據集通常會受到存儲和處理數據的計算資源的限制。通常一塊商用硬盤可以容納1TB的數據量。有些數據集能有好多PB(相當於上千塊硬盤的容量)。這些數據需要在數據中心內跨多個服務器(或傳統的RAID盤)存儲。除此之外，處理這些數據也需要大量的物理內存和CPU。
Hadoop(一個開源分佈式大數據處理生態)的出現一定程度上降低了數據處理的成本。這套系統的核心是Hive，一種能像數據庫一樣存儲數據的類SQL處理系統。數據處理在商用硬件上進行，使用Map-Reduce算法(專門爲分佈式處理設計的算法)。這些服務器通常被存放在數據中心。但是，管理維護數據中心和Hadoop套件的成本非常高。
二、複雜的數據
複雜數據的概念和理想數據完全相反。所有數據集都有一定的複雜性，但有一些天生更難處理。通常這些複雜數據集沒有定義結構(沒有行列結構)，經常變化，數據質量很差或沒有記錄。
比如人工輸入的醫生的筆記、博客的文字、時刻更新的網頁日誌以及深嵌套的XML或JSON文件。
爲複雜數據做快速標註時，大多數不好的數據應該在源頭就進行識別。數據工程師需要構建足夠強壯的系統來快速獲取和過濾這些數據集，但是這些數據終還是要在源頭糾正。此外，如果可以，我們建議在數據產生的源頭定好SLA來減少低質量的數據，使數據更好管理。
處理複雜數據集，讓它們能遵從整潔的格式需要下很大的功夫。每種數據質量問題都需要區別處理，比如記錄重複、主鍵缺失、字符/字符串的格式錯誤等。
有很多工具可以用來處理這種數據。通常數據科學家和工程師會用Jupyternotebook以及Pandas或Spark來處理、分析、可視化這些數據集。Jupyter爲開發者提供了交互式的環境使他們能在代碼中逐行遍歷數據集，從而節省很多時間。Databricks也提供了非常好的數據處理和分析環境，包含了一個類似Jupyternotebook的UI、獨有的Spark特性、以及簡單易用的節點管理能力。
三、高速的數據
高速數據通常被認爲是實時的或是準實時的數據流。數據流本質上是在生成後就發給處理器的數據包(比如天線收到的電視信號或是通過固話傳輸的語音電話)。實時數據的定義值得深入討論，但是它本質上可以歸結爲需要在毫秒內被更新的數據。處理數據流有很多挑戰，包括在採集時不丟失數據、處理數據流中的重複記錄、流數據與更大的歷史數據集集成、以及進行實時分析。
數據分析是目前企業工作中的一個非常重要的組成部分，企業將根據自己的銷售數據、財務數據、管理數據等各類數據來分析自己企業的實際情況，然後結合有效的分析結果，做出更好的發展決策。