大数据技术可以解决哪一些实际问题

首先，从技术角度来看，大数据可以解决的问题分为三大方面，其一是实现数据的有效管理;其二是实现数据分析;其三是实现数据应用。其中数据管理涉及到数据的采集、清洗、存储和安全等操作，数据分析主要是根据场景进行数据的具体操作，这也是实现数据价值化的过程，而数据应用则取决于大数据应用的出口，比如为人工智能产品提供服务就是比较重要的应用之一。

大数据本身开辟出了一个新的价值空间，这个价值空间也可以理解为围绕数据价值化而打造的生态体系，所以大数据可以解决的问题也就分为了两大部分，一部分是解决传统数据处理问题，另一部分则是解决大数据场景下的各种新问题。

传统的数据分析问题主要围绕在结构化数据的分析上，这部分技术体系也相对比较成熟，通过统计学和计算机技术（数据库等）的结合是解决传统数据分析问题的主要方案。在大数据时代，传统数据分析方式依然非常重要，由于结构化数据的价值密度往往比较高，所以统计学对于大数据技术也非常重要。

大数据要解决的另一个重点问题在于大数据时代出现的新问题，这些问题与应用场景有密切的关系，涉及到物联网、云计算、边缘计算、人工智能等技术。以物联网为例，物联网本身的数据组成非常复杂，既有结构化数据也有非结构化数据和半结构化数据，而且异构数据的比例非常大，这是促进大数据技术发展的重要原因，从这个角度来看，如果没有物联网可能也就不会出现大数据的技术体系了。

至于大数据能够解决哪些具体的问题，就涉及到大量的落地应用场景，但是总的目标是不变的，其一是实现数据价值化，其二是实现数据输出（应用）。