大数据技术尚不成熟，学术缺陷的监管手段单一。大数据网络技术尚不成熟，在大数据挖掘的数据收集、数据存储、数据处理、数据处理、数据结果的可视化中，在这几个阶段，大数据技术的运用仍存在一些困难和挑战。算法结构、后台核心数据库、用户数、用户选择等各方面与世界一流水平还有一定的距离，但在学术上的不正当监督方面的运用还缺乏完全统一的处理方法和程序。麦肯锡预计到2018年，美国大数据领域的人才需求将超过供应量，达到14万~19万个职位。在

，能够了解和使用国内实际大数据的革新人才的不足更大。了解学术不合理的监督和了解大数据使用的管理者属于更稀有的资源。在各监督主体中，很多由于自己的本质和技术的不足，不能专门处理和分析有意义的数据，有监督效果。根据大数据的学术缺陷检查软件还没有完善。目前，国内常用的知识网科技期刊学术缺陷文献检查系统（AMLC）、万方论文类比性检查系统、普一通报论文提证检查系统、ROST反盗系统等基本上都是针对同一语言的检查，跨语言检查明显有效没有。

大部分软件只能检查文字。PDF图像、数据合并等形式的复制行为也无法有效检查。文章的形式不同，检查的结果也有一定的影响。论文相似性的检查结果只是作为参考，学术不端监督的有效性受到影响。

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