大数据应用系统开发难度高吗，大数据应用系统开发的挑战性分析

大数据应用系统开发具有较高的难度和挑战性，主要由于其复杂性、多样性及实时性要求。

从技术层面来看，大数据应用系统开发面临的最大挑战是存储与分析每天收集的全部数据。随着公司规模扩张与数据库的扩大，日积月累使得数据架构越来越庞大与复杂，而维护数据库也需要耗费人力资源。

其次，大数据处理系统的效能评价与优化问题也极具挑战性。这不仅涉及大数据的复杂性、可计算性与系统处理效率、能耗间的关系，还要求综合度量系统中如系统吞吐率、并行处理能力、作业计算精度、作业单位能耗等多种效能因素。

此外，大数据应用系统需要面对海量数据的挑战。这些数据量巨大，需要处理的数据量超过传统数据库和算法的处理能力。同时，大数据应用系统还需要应对数据的多样性，包括结构化数据(如关系数据库)和非结构化数据(如文本、图像、音频、视频)以及半结构化数据(如JSON、XML)。

再者，大数据应用系统开发需要考虑实时性的要求。数据产生和变化的速度非常快，需要实时或近实时地进行分析和处理。

最后，大数据应用系统开发还面临持续增长的数据量和动态更新分析模型的需求。为了解决这些挑战，需要开发新的大数据处理技术，包括分布式计算等。

综上所述，大数据应用系统开发具有较高的难度和挑战性。面对这些挑战，需要不断探索和创新技术解决方案，以实现高效、稳定和安全的大数据应用系统开发。