对于中小企而言看似美丽的“大数据”成功其实还是有一定的门槛，理智看待和科学使用大数据应用对于SMB企业来说才是正确的方法。
困难二：数据模型复杂数据变现价值难度大
对于企业来说其实单纯的数据并不会产生价值，如何把这些数据进行加工整理之后运用到实际当中才会产生价值，为了让数据变得可视化所以运用数据模型进行数据建模和分析就是非常必要的，因此数据模对于大数据来说是非常重要的。
大数据的模型复杂
不同的企业拥有不同的数据，比如人员数据、WEB文本、交易数据、呼叫数据、传感器数据、海量音频视频而这些数据中当前结构化数据只占5%，半结构化数据占10%，非结构化数据占85%，所以对于企业来说如何让这些纷繁复杂的数据类型进行整合、管理、分析，实现数据价值最大化成为一大难题。
目前来说成熟有效的数据模型还是有限，仅能满足部分企业或者行业的应用，因此对于众多中小企业来说如果没有合适自己的数据模型进行数据的分析和整理要利用好大数据也是很有些困难的。而且数据模型有着各自的优缺点，它们适用于不同的领域。不管那种模型都要根据实际应用的场景做出选择。尤其对于一些企业来说单一的数据模型不能满足自己的解决方案，许多大型应用可能需要集成多种数据模型。
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