。这种差异使得在将大数据应用技术引入现有业务系统时，需要进行大量的技术改造和优化工作，增加了技术融合的难度。
技术难题的存在，对新业务的发展产生了严重的影响。首先，项目进度受到了极大的阻碍。原本计划在短期内完成大数据应用平台的开发和上线，但由于技术难题的困扰，项目不得不延期，导致公司无法按时向客户交付产品和服务，影响了客户的信任和满意度。其次，技术难题增加了项目的成本。为了解决数据格式不兼容、接口不匹配等问题，团队需要投入更多的人力和物力进行技术研发和调试，增加了项目的开发成本和时间成本。最后，技术难题还可能影响产品的质量和性能。如果不能妥善解决技术融合问题，可能会导致大数据应用平台在运行过程中出现稳定性问题、数据准确性问题等，影响产品的用户体验和市场竞争力。
人才短缺问题的严峻性
除了技术难题，人才短缺问题也给新业务带来了巨大的困扰。
在项目推进过程中，由于缺乏熟悉大数据领域的专业人才，许多技术难题无法得到及时有效的解决。例如，在进行大数据算法优化时，团队成员对最新的机器学习算法和数据挖掘技术了解有限，无法运用先进的算法来提高数据分析的准确性和效率。这导致项目在关键技术环节上停滞不前，严重影响了项目的整体进度。
人才短缺还使得团队在面对复杂的业务需求时，难以提供全面、深入的解决方案。大数据应用不仅涉及技术层面，还需要与业务场景紧密结合。然而，由于缺乏既懂技术又懂业务的复合型人才，团队在理解客户需求、设计业务流程和应用大数据技术方面存在困难。例如，在为某金融客户开发大数据风险评估系统时，由于团队成员对金融业务的理解不够深入，无法准确把握客户的风险评估指标和业务逻辑，导致系统开发过程中频繁出现需求变更和设计调整，不仅增加了项目的成本和时间，还影响了客户对团队的信任。
人才短缺的原因是多方面的。一方面，大数据领域是一个新兴的技术领域，相关的教育和培训体系还不够完善。高校在大数据专业人才培养方面存在一定的滞后性，课程设置和教学内容无法及时跟上行业的发展需求，导致毕业生的专业技能和实践能力与企业