剔除数据中的垃圾信息的作用？
为何要剔除这些垃圾信息呢？其中一点上文中我们已经提到，这些垃圾信息影响我们的数据分析结果，让数据价值难以体现，其实这只是垃圾信息的一种危害。同时，过多的垃圾信息还会造成客户基础设施的瓶颈，给系统带来负担，并增添存储、主机等设备成本，大大增加企业用户的运维成本。那么如何去除这些垃圾信息呢？
企业存储架构
如何剔除数据中的垃圾信息？
大数据相比于传统的数据有着一个重要的区别，那就是非结构化数据的出现，这让传统的按照原本特定的规则和参数剔除垃圾信息的方式失去了用武之地。大数据时代需要新的垃圾信息剔除方式。但如今大数据正处于发展出去，各大IT厂商虽然都竞相推出了大数据解决方案，但是针对垃圾信息剔除方面的方法几乎没有。
笔者认为不妨从以下两个方面入手：
人力方面:如今的大数据分析方面缺乏只能，这样很多解决方案并不能真正的实现智能分析，而人工就要承担其中的智能部分。有些数据分析问题会被发送于负责相应问题的专员，由相关的大数据分析专业人员提供问题的解决方案。
缺少大数据人才
但如今，针对大数据分析方面的专业人才极其缺乏。据麦肯锡调查，至2018年，美国市场将出现近20万深度大数据分析的专业人才、150万能够进行数据解析的职业经理人的职位缺口。大数据专业人才不仅需要多年的数学知识积累，还需要有编程、业务知识等综合能力，是稀缺的复合型人才；而对于聘用企业来说，也很难有合适的职位适合此类人才。
IT厂商方面：除了在人力方面加大力度，培训专业的人才。还需要更多的大数据厂商来提供更加智能的解决方案，光靠人力显然是不够的。
在未来面对这么大一堆的垃圾，这将是大数据厂商的一个重要挑战。厂商们需要确立新的数据标准，帮助用户更加深入的分析数据，能够智能分辨数据的级别，自动剔除重复的、同一IP地址的或者恶意干扰的数据，这样才会大大加快数据分析的速度。从无到有，有的时候可能就是一点点，然后需要一点点时间，逐步的积累，这是对大数据厂商的长期考验。
那么是否是有了大数据就万事俱备了呢？
