一、2021年大数据的主要难点是什么？
五大难点
1、解决方案无法提供新见解或及时的见解
（1）数据不足
有些组织可能由于分析数据不足，无法生成新的见解。在这种情况下，可以进行数据审核，并确保现有数据集成提供所需的见解。新数据源的集成也可以消除数据的缺乏。还需要检查原始数据是如何进入系统的，并确保所有可能的维度和指标均已经公开并进行分析。最后，数据存储的多样性也可能是一个问题。可以通过引入数据湖来解决这一问题。
（2）数据响应慢
当组织需要实时接收见解时，通常会发生这种情况，但是其系统是为批处理而设计的。因此有些数据现在仍无法使用，因为它们仍在收集或预处理中。
检查组织的ETL(提取、转换、加载)是否能够根据更频繁的计划来处理数据。在某些情况下，批处理驱动的解决方案可以将计划调整提高两倍。
（3）新系统采用旧方法
虽然组织采用了新系统。但是通过原有的办法很难获得更好的答案。这主要是一个业务问题，并且针对这一问题的解决方案因情况而异。最好的方法是咨询行业专家，行业专家在分析方法方面拥有丰富经验，并且了解其业务领域。
2、不准确的分析
（1）源数据质量差
如果组织的系统依赖于有缺陷、错误或不完整的数据，那么获得的结果将会很糟糕。数据质量管理和涵盖ETL过程每个阶段的强制性数据验证过程，可以帮助确保不同级别(语法、语义、业务等)的传入数据的质量。它使组织能够识别并清除错误，并确保对某个区域的修改立即显示出来，从而使数据纯净而准确。
（2）与数据流有关的系统缺陷
过对开发生命周期进行高质量的测试和验证，可以减少此类问题的发生，从而最大程度地减少数据处理问题。即使使用高质量数据，组织的分析也可能会提供不准确的结果。在这种情况下，有必要对系统进行详细检查，并检查数据处理算法的实施是否无故障
3、在复杂的环境中使用数据分析
（1）数据可视化显示凌乱
如果组织的报告复杂程度太高。这很耗时或很难找到必要的信息。可以通过聘请用户界面(UI)/用户体验(UX)专家来解决此问题，这将帮助组织创建引人注目的用户界面，该界面易于浏览和使用。
（2）系统设计过度
数据分析系统处理的场景很多，并且为组织提供了比其需要还要多的功能，从而模糊了重点。这也会消耗更多的硬件资源，并增加成本。因此，用户只能使用部分功能，其他的一些功能有些浪费，并且其解决方案过于复杂。
确定多余的功能对于组织很重要。使组织的团队定义关键指标：希望可以准确地测量和分析什么，经常使用哪些功能以及关注点是什么。然后摒弃所有不必要的功能。让业务领域的专家来帮助组织进行数据分析也是一个很好的选择。
4、系统响应时间长
（1）数据组织效率低下
也许组织的数据组织起来非常困难。最好检查其数据仓库是否根据所需的用例和方案进行设计。如果不是这样，重新设计肯定会有所帮助。
（2）大数据分析基础设施和资源利用问题
问题可能出在系统本身，这意味着它已达到其可扩展性极限，也可能是组织的硬件基础设施不再足够。
这里最简单的解决方案是升级，即为系统添加更多计算资源。只要它能在可承受的预算范围内帮助改善系统响应，并且只要资源得到合理利用就很好。从战略角度来看，更明智的方法是将系统拆分为单独的组件，并对其进行独立扩展。但是需要记住的是，这可能需要对系统重新设计并进行额外的投资。
5、维护成本昂贵
（1）过时的技术
组织最好的解决办法是采用新技术。从长远来看，它们不仅可以降低系统的维护成本，还可以提高可靠性、可用性和可扩展性。逐步进行系统重新设计，并逐步采用新元素替换旧元素也很重要。
（2）并非最佳的基础设施
基础设施总有一些优化成本的空间。如果组织仍然采用的是内部部署设施，将业务迁移到云平台可能是一个不错的选择。使用云计算解决方案，组织可以按需付费，从而显著降低成本。
（3）选择了设计过度的系统
如果组织没有使用大多数系统功能，则需要继续为其使用的基础设施支付费用。组织根据自己的需求修改业务指标并优化系统。可以采用更加符合业务需求的简单版本替换某些组件。
慧都大数据，一直致力于将复杂的数据转为清晰的见解，通过端到端的方案，将更好的满足企业定制化生产的需求，提高企业运营效率。
慧都提供大数据分析专业技术及实施培训，让团队真正建立大数据思维，做出数据驱动的决策。
二、发展大数据产业的难点
发展大数据产业的难点
随着社会的不断进步和科技的快速发展，大数据已经逐渐成为了推动经济和社会发展的重要力量。然而，要想发展大数据产业并获得成功，却面临着许多难点和挑战。
1. 数据隐私与安全
在大数据时代，个人隐私和数据安全问题变得尤为重要。大量的个人数据被收集和分析，如何保护用户的隐私和数据安全成为了一个亟待解决的问题。同时，数据泄漏和网络攻击等安全风险也对大数据产业构成了威胁。
解决这一难点需要制定严格的隐私保护法律法规，加强数据加密和网络安全技术，增加对数据安全的投入和监管。
2. 数据质量与准确性
大数据的分析结果直接影响决策者的判断和行动，因此数据质量和准确性是非常关键的。然而，由于数据源的不确定性、多样性以及数据质量不一致的问题，导致了数据的可信度和准确性受到了挑战。
完善数据质量管理体系，提高数据采集、存储和处理的标准和规范，加强数据清洗和校验工作，能够有效提升大数据的质量和准确性。
3. 技术人才短缺
发展大数据产业需要大量的技术人才，包括数据科学家、数据工程师、数据分析师等。然而，当前技术人才市场上的供给远远不能满足需求，技术人才短缺成为了制约大数据产业发展的一大难题。
政府和企业应加大对大数据领域人才培养的投入，建立和完善相关的教育体系和职业培训项目，吸引更多的人才加入到大数据产业。
4. 数据互操作性与共享
大数据产业中存在着多个数据源、多个数据平台之间缺乏互操作性和数据共享的问题。不同的数据格式、数据标准以及数据管理规范，限制了数据的流动和应用。
通过制定统一的数据标准和规范，建立开放的数据交换平台，推动数据的互通互联和跨平台的数据共享，有助于促进大数据产业的发展。
5. 法律与监管环境
发展大数据产业需要在法律和监管的框架下进行，但当前的法律和监管环境并不完善。缺乏清晰的法律法规、不清晰的责任界定以及不完善的监管机制，给大数据产业的发展带来了一定的不确定性和风险。
建立健全的法律法规体系，明确大数据产业相关主体的权责义务，加强监管和执法力度，能够为大数据产业的发展提供有力的保障。
总结
发展大数据产业是一个复杂而又具有挑战性的过程，需要克服许多难点和困难。在解决数据隐私与安全、数据质量与准确性、技术人才短缺、数据互操作性与共享以及法律与监管环境等难点的同时，政府、企业和社会各界需要共同努力，推动大数据产业健康发展。
只有克服难点，才能实现大数据产业的长足发展，为经济社会提供更大的驱动力和发展机遇。
三、农业防治的重点与难点各是什么？
农业防治的重点与难点各是：
一、农业防治的重点是
1、制定法律法规。在开展农业防治保护的工作中，最直接有效的措施就是法律法规的设置，以治防治。
2、推广生产技术。有效的推广农业生产技术，使用正确、安全的操作方式，可以保证农作物的安全种植以及农业的防治保护。
3、设置农产品安全认证。提高经营者对农产品生产保护的重视，以便更好地促进农业防治工作的展开。
二、农业防治的难点
1、直接管制乏力。依靠法律法规的强制手段，对农业防治进行强制实行，依然是主要手段，农民缺乏自觉性。
2、技术推广难度大。农业生产技术得不到有效推广，致使农业防治的效果不佳。
四、农业发展是什么学位？
农业发展是农学类专业。农学是研究与农作物生产相关领域的科学。包括作物生长发育规律及其与外界环境条件的关系。并从害防治土壤与营养种植制度。遗传育种等领域。农业管理是一个充满活力的研究生农业教育改革。他皱皱了大量的农业高水准人才。
五、农业绿色发展的三大支柱？
农业绿色发展构建了以畜牧养殖、无公害蔬菜、优质林果为支撑的现代农业生产体系。
六、农业发展的六大优势？
农业生态环境保护,零面源污染 生态农业能够保护和改得到善生态环境,防治污染,保护生态平衡。
农产品质量高,农药残留少 因为前期投入的化学物质非常少,且尽量投入可降解的生物农药或低毒农药。
种养结合,种植多样化,间作套种,立体种植 生态农业的大量肥料来自系统本身。
经济效益高 生态农业经过物质循环和能量多层次归纳使用和系列化深加工,实现经济增值。
七、东北青藏发展农业的三大障碍是什么？
1、东北地区农业发展的三大障碍是旱涝、寒潮、风沙。季风不稳定，多旱涝灾害；纬度高，冬季热量不足且易受寒潮侵袭；水土流失加剧，土壤肥力流失，西部草原易受风沙侵蚀。
2、制约青藏地区农业发展的自然因素是高寒、冻土和缺氧，因此青藏地区的农业分布在雅鲁藏布江谷地。因为青藏高原地处高原，温差大。所以所以要选择在河谷地区温差小，而且河谷地区有充足的水源等。
八、农业公司发展理念是什么？
把农产品推销出本地区，为农民创收
九、农业绿色发展指数是什么？
绿色发展指数包括三大类指标。经济增长绿化度反映生产对资源消耗和环境的影响程度；资源环境承载潜力体现该地区自然资源和环境所能承载的潜力；政府支持度反应了社会组织者解决资源、环境与经济发展矛盾的水平和力度。在此基础上，该指数还细分为人均地区生产总值、劳动生产率、人均水资源量、人均工业固体废物排放量、环境污染治理投资占地区生产总值比重、矿区生态环境恢复治理率等55个指标。
十、黄山是什么季节农业发展？
春季，茶叶最忙季节，茶叶是农业最大的收入
