在当今时代，数据呈现出多样化的形式，并且源自于众多不同的渠道。更为重要的是，只有在相关人员能够方便地获取大数据，并迅速获得洞察时，大数据分析工具才能发挥它的真正价值。那么，进行大数据分析时会面临哪些挑战呢？
1. 用户操作行为的完整日志难以获取。目前的数据分析主要依赖于统计，关注的内容包括用户数量、使用时长和频率等。首先，需要明确用户身份，其次，记录用户行为可能会影响程序的运行速度，最后，开发相关功能的成本也相对较高。
2. 产品缺乏核心指标，这就要求分析人员对产品有深入的理解。确立核心指标后，才能将用户的操作任务和目的进行拆解，从而有针对性地进行分析，否则，仅仅一堆数据将无从下手。例如，如果将输入法的核心指标设定为每分钟输入频率，便可以分析出哪些因素对这一核心指标产生正向或反向的影响。
3. 短期内效果难以显现。数据分析通常需要不断的试验和调整，短期内很难验证方法的有效性，也因此可能难以获得其他相关人员的支持。
4. 将分析结果转化为有指导意义的结论或设计。例如，分析某应用中近四十个设置项的使用比例后发现，修改皮肤的使用率较高，而某些选项的使用率低于0.1%。通过这些数据，可以调整设置项的层级关系，将重要选项放在一级位置以强调展示，而低于5%的选项则可放在二三级。功能使用率的分析是比较容易的切入点。
5. 明确用户的操作目的。对于用户而言，功能的使用率并非越高越好。增加实现目标的途径虽然可能会提高操作次数，但也会增加用户的思考成本。例如，用户在应用中使用搜索功能，可能表明他们未能通过浏览找到所需内容，如果用户频繁搜索热门内容，则说明应用展示信息的方式可能存在问题。
6. 考虑运营需求。在以往开发的工具型应用中，核心指标通常是提高操作效率，减少点击次数、等待时间和手指位移，以便能在最短时间内完成操作。然而，某些浏览型产品的用户目的并不明确，通常包括浏览、查询、对比和确定目标等四种行为。因此，需要在用户目标不明确的情况下，设计出引导用户选择的功能，同时在过程中展现更多内容，以刺激用户的点击行为。
面对大数据分析所带来的挑战，中琛魔方大数据平台指出，了解大数据所面临的成长难题，并规避潜在风险，是企业必须要采取的措施。要规避风险，企业需要更多的数据支持，通过深度挖掘和分析，将有价值的信息呈现出来，为企业发展提供方向。
