数据|数据采集需要全面，动态大数据才能发挥价值( 二 ) 结果|问题|存储|才能|应用|算法

此类问题的解决普遍采用的是利用算法进行分析和精简的，单一算法的偏差难以避免，片面数据的解析同理。而如果全面分析时，静态数据难以保持新鲜度，全面分析计算量过大而且缺乏针对性。
数据分析面临挑战如果采用动态的实时处理手段则可以避免这些问题，数据及时的处理后得到结果作为一种“数据”进行处理，在需要时进行二次消化，比传统方式要容易一些。而这种方式的问题在于目前的技术限制可能会让实时处理结果依然面临算法单一的挑战。
动态数据应用以求实分析结果的产出还需要最终用于解决企业决策才能够形成价值。只不过数据分析结果的应用也会面临的静态的问题。
一般来讲，数据分析结果是支持企业经营和运行发展方向解决方案的，可是这就意味着前期的巨大投入能够获取的成果应用范畴却十分的狭窄，投入产出比过低导致大多数企业对大数据的应用很难产生兴趣。
数据可视化仅仅只是一部分而想要让大数据发挥更大的价值，数据可视化仅仅是其中的一部分。企业中应当把数据分析结果实现流动，将适合的数据在不同部门不同岗位中进行传递，最大化发挥数据价值，提升企业业务效率。
再者，动态数据应用应该降低数据分析门槛，借助相关大数据分析工具，让每个员工有数据可用，能数据分析，以数据指导员工发展，帮助员工接近真实数据，运用数据指导，实现自身价值。
大数据自从提出以来一直在不断的发展之中，而静态的数据只能如一潭死水，价值极低，唯有让各个环节动起来，才能让数据成为金子。