当然，我们目前的银行业在数据方面也面临着一些困难和挑战，尤其是在大数据领域，主要表现为。目前大数据技术体系已经逐渐成熟，处于落地应用的初级阶段。在落地应用阶段，大数据面临的挑战主要集中在以下几个方面。大数据行业目前面临的一个最重要的问题就是人才缺口。要让大数据技术从互联网领域逐步普及到广大传统行业，首先要解决的就是大数据人才的培养。
大数据面临哪些挑战？
大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，我来回答一下这个问题。当前大数据技术体系已经逐渐趋于成熟，正处在落地应用的初期，在落地应用阶段，大数据面临的挑战主要集中在以下几个方面第一人才缺口。大数据行业目前面临的一个首要问题就是人才缺口问题，要想让大数据技术逐渐从互联网领域普及到广大的传统行业，首先应该解决的就是大数据人才培养的问题。
随着各大高校陆续开设大数据专业，未来人才短缺的问题将得到有效缓解，当然这需要一个过程，因为大数据人才培养目前也处在初期，相关的教育体系还有待完善。第二行业壁垒。大数据从互联网走向传统行业，一个重要的问题就是行业壁垒，企业不愿意开放自身的核心数据，因为这个通常会涉及到企业的核心竞争力，如何解决一系列类似的问题，是摆在大数据从业者面前的难题。
目前通过边缘计算能够在很大程度上解决数据应用边界的问题，这样能够把企业的核心数据留在企业的内部，从而保障企业的数据安全。第三产业配套。大数据的应用并不是孤立的，数据来源依赖于企业的信息系统和物联网系统的建设，所以如果要想发展大数据，首先就要完善相关的产业配套，形成一个完整的产业链条，这样才能促进大数据的落地应用。
另外，大数据与云计算人工智能等技术也存在密切的联系，而这些技术共同构成了产业互联网的技术解决方案。产业配套不仅需要构建企业自身的应用生态，同时要连接大数据的行业资源，包括提供数据分析服务的行业资讯公司，提供数据采集方案的智能硬件公司，提供存储服务的云计算服务商等等，所以大数据的发展需要产业链上一系列参与者的共同发展。
在如今大数据的时代，我们传统的金融行业，面临的哪些数据上的挑战和问题？
我认为在大数据时代，数据是银行业务的核心所在，如果放弃数据，银行的应用将失去竞争力。当然我们现在的银行业在数据上特别是在大数据领域也面临着一些困难和挑战，主要有以下几点。第一点，很多银行的信息中心负责人认为外部互联网上的数据才是大数据，其实银行内部的数据才是真正的庞大的数据库，才是有价值的研究的资源池。
但是现在银行内部很多数据都散落在各个系统里面，比如说大量的数据都在文本系统里面，还有信息孤岛现象仍然很严重，手工抽取和分析数据的工作特别多，还有一些分析口径发生了变化，比如员工的考核变更的方法，但是系统调整很慢，对底层的数据造成很多的影响，还有就是治理数据脱离分析，单纯为了速度，忽略了前端的一些引导等等。
第二点就是面临了一些数据可视化的挑战，数据可视化可以帮助我们从不同的角度来观察和理解数据，来更快的发现数据背后的一些规律和信息，也就是让数据能说话，要说去说出自己的知识，那么我们忽略了数据的表达和可视化方面的能力设计驾驶舱的时候，过于关注了一些指标。在设计数据可视化的时候，我们要注意三个方面，第一就是要简单易懂，多用直观，少用专业性的图表，第二图表必须要新颖，必须要为它的美观度和体验度进行加分，第三要因地制宜，在不同的情况下使用不同的报表。
第三是数据指标的挑战。虽然业务人员是数据分析指标的提出者，但是由于自身的经验和能力，他们使用的数据指标并不完整和系统，这就需要技术部门进行更多的分析。第四是移动的挑战。现在移动是大势所趋。如果只依靠PC模式，低效的管理会很麻烦。移动应用客户端可以收集和展示数据，摆脱时间和空间的限制，充分发挥碎片化的优势，这是我们必须更加重视的地方。
