在分析方面，算法對分析結(jié)果的影響是十分明顯的。從數(shù)據(jù)中根據(jù)分析目的選取不同算法，獲得分析結(jié)果。但是問題在于，這種以目的驅(qū)動的數(shù)據(jù)分析篩選過程所去除的數(shù)據(jù)難以確定是否真正的無關(guān)，這就導(dǎo)致最終分析出的結(jié)果很可能是出現(xiàn)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(shù)據(jù)的解析同理。而如果全面分析時，靜態(tài)數(shù)據(jù)難以保持新鮮度，全面分析計算量過大而且缺乏針對性。
數(shù)據(jù)分析面臨挑戰(zhàn)
如果采用動態(tài)的實時處理手段則可以避免這些問題，數(shù)據(jù)及時的處理后得到結(jié)果作為一種“數(shù)據(jù)”進行處理，在需要時進行二次消化，比傳統(tǒng)方式要容易一些。而這種方式的問題在于目前的技術(shù)限制可能會讓實時處理結(jié)果依然面臨算法單一的挑戰(zhàn)。
動態(tài)數(shù)據(jù)應(yīng)用以求實分析結(jié)果的產(chǎn)出還需要最終用于解決企業(yè)決策才能夠形成價值。只不過數(shù)據(jù)分析結(jié)果的應(yīng)用也會面臨的靜態(tài)的問題。
一般來講，數(shù)據(jù)分析結(jié)果是支持企業(yè)經(jīng)營和運行發(fā)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(yīng)用范疇卻十分的狹窄，投入產(chǎn)出比過低導(dǎo)致大多數(shù)企業(yè)對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用很難產(chǎn)生興趣。
數(shù)據(jù)可視化僅僅只是一部分