當(dāng)基于分布式存儲(chǔ)計(jì)算的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)出現(xiàn)后，我們所面對(duì)的則是來自離線和在線的多個(gè)不同數(shù)據(jù)流，系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)響應(yīng)數(shù)據(jù)查詢請(qǐng)求，還需要處理分布式系統(tǒng)的分區(qū)和問題，以及滿足高容錯(cuò)和可擴(kuò)展的要求，于是就有了lambda架構(gòu)，但其也存在著不足之處：整體架構(gòu)比較復(fù)雜，資源開銷比較大，對(duì)軟硬件的需求較高；很多分析場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)困難，增加了應(yīng)用開發(fā)難度；數(shù)據(jù)流水線較長(zhǎng)，系統(tǒng)運(yùn)維復(fù)雜。在Excel中存儲(chǔ)和操作分析數(shù)據(jù)的功能為支持自助分析能力創(chuàng)造了環(huán)境，但可能不會(huì)激發(fā)其他用戶對(duì)結(jié)果的自信心。

　　通過以上可以發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)處理技術(shù)都存在一定缺陷，在面對(duì)今天日益復(fù)雜的企業(yè)大數(shù)據(jù)分析需求時(shí)顯得力不從心，如何采用架構(gòu)技術(shù)來解決這些問題，這也是數(shù)據(jù)分析廠商所面對(duì)的挑戰(zhàn)。

在中國(guó)，隨著世界經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程的加速和全球投資市場(chǎng)的蓬勃發(fā)展，加上中國(guó)投資分析行業(yè)正處于發(fā)展的起步階段，投資人、企業(yè)管理層都迫切需要一個(gè)統(tǒng)一的、規(guī)范的標(biāo)準(zhǔn)來衡量投資項(xiàng)目的科學(xué)性和可行性。并且在許多大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序中，相較于事務(wù)系統(tǒng)，由于添加了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還有數(shù)據(jù)的創(chuàng)建和收集增速迅猛，用Hadoop和NoSQL技術(shù)增強(qiáng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)就成為必要。定量研究的分析方法：一個(gè)從無到有的項(xiàng)目缺乏歷史數(shù)據(jù)，但不可能獨(dú)立于現(xiàn)有的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)或脫離現(xiàn)有的經(jīng)濟(jì)生活。專業(yè)的項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析報(bào)告在中國(guó)變得炙手可熱。

在分析企業(yè)償債能力時(shí)，對(duì)于資金渠道的認(rèn)定在當(dāng)前主要為企業(yè)的資產(chǎn)變現(xiàn)能力，也就是根據(jù)資產(chǎn)負(fù)債表進(jìn)行比對(duì)，這種方法在當(dāng)前的企業(yè)經(jīng)營(yíng)中也有失客觀性。Hadoop系統(tǒng)和NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)成為管理大數(shù)據(jù)環(huán)境的重要工具。例如，在企業(yè)的經(jīng)營(yíng)過程中，資金來源渠道是很多的，無論是經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)產(chǎn)生的現(xiàn)金，還是-產(chǎn)生的現(xiàn)金，都是企業(yè)現(xiàn)金來源中的重要組成部分。如果僅僅依據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)能力來分析償債能力，那么就很難客觀真實(shí)的反映企業(yè)償債能力。