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随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的重要资源，我国在大数据领域取得了举世瞩目的成果，但在大数据计算方面仍存在一些欠缺，本文将分析我国大数据计算领域的短板，并提出相应的对策。
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大数据计算领域的短板
1、计算能力不足
我国大数据计算领域面临的首要问题是计算能力不足，随着数据量的不断增长，对计算资源的需求也在日益提高，我国在计算能力方面与国际先进水平相比仍存在一定差距，主要体现在以下几个方面：
（1）高性能计算设备短缺：高性能计算设备是大数据计算的基础，我国在高端芯片、服务器等领域与国际先进水平存在较大差距。
（2）云计算资源分配不均：我国云计算资源分配不均，部分地区计算资源紧张，难以满足大数据计算需求。
（3）数据存储和处理能力不足：我国在数据存储和处理能力方面与国际先进水平相比存在一定差距，尤其在海量数据存储、快速处理等方面。
2、技术创新不足
我国大数据计算领域在技术创新方面存在不足，主要体现在以下几个方面：
（1）算法创新不足：我国在数据挖掘、机器学习等领域算法创新相对滞后，难以满足大数据计算需求。
（2）硬件创新不足：我国在硬件领域创新不足，高性能计算设备依赖进口，制约了大数据计算的发展。
（3）软件创新不足：我国在大数据计算软件方面创新不足，部分软件依赖国外，存在安全隐患。
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3、人才培养与引进不足
我国大数据计算领域在人才培养与引进方面存在不足，主要体现在以下几个方面：
（1）人才培养体系不完善：我国大数据计算领域人才培养体系不完善，难以满足行业需求。
（2）人才引进政策不足：我国在人才引进政策方面相对滞后，难以吸引国际高端人才。
（3）人才流失严重：我国大数据计算领域人才流失现象严重，影响了行业的发展。
对策与建议
1、加强计算能力建设
（1）加大对高性能计算设备的研发投入，提高国产芯片、服务器等设备的性能。
（2）优化云计算资源分配，提高计算资源利用率。
（3）推动数据存储和处理技术发展，提高海量数据存储、快速处理能力。
2、提高技术创新能力
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（1）加大算法研究投入，提高数据挖掘、机器学习等领域算法水平。
（2）加强硬件创新，提高国产高性能计算设备性能。
（3）推动软件创新，提高大数据计算软件的自主可控能力。
3、加强人才培养与引进
（1）完善大数据计算领域人才培养体系，提高人才培养质量。
（2）加大人才引进政策力度，吸引国际高端人才。
（3）建立健全人才激励机制，减少人才流失。
我国大数据计算领域存在一些短板，但只要我们加强计算能力建设、提高技术创新能力、加强人才培养与引进，就一定能够克服这些困难，实现大数据计算领域的跨越式发展。
标签： #大数据计算有欠缺
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