一、速度问题

       在通信技术大数据分析方面，数据分析的速度直接影响期刊发表数据分析的结果和动态变化。以往数据的存储和处理主要采用集中式的方式，利用传统关系型的数据库管理系统，缺乏分布式的框架。这与企业的先关技术和硬件配置有关，典型的配置表现为单台服务器的配置较高，存储空间巨大。但是在数据信息量快速扩大的背景下，增加了许多动态的数据信息，这种情况再采用传统的集中化数据处理方式，则会面临多样化的数据分析问题，尤其是在数据分析的速度方面相对较慢，无法快速地展现数据分析的结果。物联网最多会出现几十亿条传感器数据，采用实时入库、查询和分析的传统数据分析处理的方法，将会面临多种多样的问题。

二、种类、架构的问题

       在互联网、物联网快速发展的背景下，数据的种类不断丰富，数据的期刊发表格式也呈现出多样化发展的态势，想要处理海量的处理信息，则需要对数据信息进行分类，如要对文本、图片、日志、视频、矢量地图等进行数据采集和分析，由于数据的格式不固定，因此在数据的分析和处理方面啊采用结构化的存储模式，无法适应数据变化的需求。

三、成本问题

       在处理各种数据信息时，需要做好硬件软件的选型工作，一般情况下要配备适应的服务器，使用保障性高、访问速度更快的磁盘进行阵列，从而提升数据处理的性能，但是相关硬件服务器的价格高昂，有关的软件技术也被其他国家掌握，因此在数据库的架构和维护方面，同时面临着成本以及技术等问题。部分厂商为解决该问题提出了解决的方案，期刊发表比如“一体机”等，但是这种机器存在一定的劣势，硬件堆叠来达到数据存储、处理的效果，通常需要消耗大量的资金，因此数据处理的成本也大大提升，对普通的企业来说，硬件成本过高，对企业的发展不利。事实上，通信技术数据分析的成本无法简单地与普通的机器成本对等，更高效率地数据分析硬件设备的应用成本、评估分析以及开发成本、应用风险等多个因素。