1、大数据的分析模式

大数据分析与传统分析有什么区别，有什么特点？

2、分析速度

分析速度能否跟上数据量和数据格式变化的速度，能否实现实时分析？

3、多种格式数据的分析技术

声音、视频、图片、文字等多种格式，如何混合分析？

4、存储问题，存储和分析成本

无条件存储，还是有选择的存储？如何进行选择性存储？输入-输出比例。随着数据量的增加，存储技术要不断创新。

5、法律条款的更新

个人隐私、国家机密保护等。数据归属的问题。我通过公开的数据分析了国家机密，这是否是一种侵犯，一种犯罪？

6、数据的安全性和真实性

数据是否会被盗用、篡改、伪造等，如何保护？

7、数据流分析

给予数据输入，输出分析结果，实时变化，是物联网实用性的基础。如何实现？

8、数据的关联性

如何提取相关联的数据和有用的数据？看似简单，其实在浩如烟海的数据中寻找关联性是相当困难的。

9、大数据能否带来科学命题？

比如说，骰子硬币可以引出概率论。

10、大数据对其他学科的影响

对大数据的分析只是为了得到分析结果吗？应该说，世界上的一切都可以归结为数据。那么我们是否可以从中对世界有更深入的了解？通过基因数据，人体数据可以映射出人体功能吗？