队就遭遇了一系列技术难题。其中，大数据应用技术与现有技术融合困难是最为突出的问题。
在数据格式方面，现有技术所产生的数据格式多种多样，包括结构化的数据库表格、半结构化的 xl 和 jn 文件，以及非结构化的文本、图片和视频等。而大数据应用技术所要求的数据格式通常需要进行特定的标准化处理，以适应大规模数据存储和分析的需求。例如，在将现有业务系统中的客户交易数据导入大数据分析平台时，发现数据格式存在不一致的情况，有些字段的数据类型定义不同，导致数据无法直接导入，需要进行复杂的数据清洗和格式转换工作。这不仅耗费了大量的时间和人力，还可能引入数据错误，影响数据分析的准确性。
接口不匹配也是一个严重的问题。现有技术系统之间的接口设计往往是基于特定的业务需求和技术架构，而大数据应用技术需要与多种不同的数据源和系统进行交互，要求接口具备更高的通用性和灵活性。例如，公司原有的客户关系管理系统（cr）与大数据分析平台之间的接口在数据传输速率和数据量上存在限制，无法满足大数据实时分析的要求。当试图从 cr 系统中获取大量客户数据进行分析时，接口频繁出现堵塞和超时错误，导致数据传输中断，严重影响了项目的进度。
此外，数据处理性能的差异也给技术融合带来了挑战。现有技术系统在处理小规模数据时表现良好，但在面对大数据量时，其处理速度和效率远远无法满足需求。大数据应用技术则需要具备强大的数据处理能力，能够在短时间内对海量数据进行存储、计算和分析。例如，在进行数据挖掘和机器学习任务时，传统的数据库查询引擎无法快速处理大规模数据集，导致算法运行时间过长，无法及时提供分析结果。这使得团队在开发基于大数据的智能决策系统时，遇到了巨大的技术障碍。
这些技术难题的产生，主要是由于现有技术体系的局限性和大数据应用技术的特殊性之间的矛盾。现有技术体系是在不同的时期、为了满足不同的业务需求而逐步构建起来的，缺乏统一的规划和架构设计，导致技术之间的兼容性和协同性较差。而大数据应用技术作为一种新兴的技术领域，具有独特的技术架构和处理模式，与现有技术体系存在较大的差异