大数据的存储和处理是一个复杂的过程，涉及到数据的收集、清洗、转换、存储和分析等多个步骤。如果您的数据已经到达14天，但还没有得到回答，可能有以下几个原因：
1. 数据量过大：大数据通常指的是数据量庞大，达到TB或PB级别。在这种情况下，处理和分析这些数据需要大量的计算资源和时间。如果没有足够的硬件和软件支持，或者数据处理算法不够高效，可能会导致处理速度缓慢，甚至无法在规定的时间内完成。
2. 数据处理流程复杂：大数据的处理通常需要经过多个步骤，如数据清洗、数据转换、数据存储等。每个步骤都需要一定的时间和资源。如果数据处理流程设计得不合理，或者某个环节出现问题，都可能导致整个处理过程延迟。
3. 数据质量问题：如果数据存在错误、缺失或不一致等问题，将直接影响到数据分析的准确性和可靠性。这些问题可能需要额外的时间和资源来解决。
4. 技术问题：大数据处理过程中可能会遇到各种技术问题，如数据格式不兼容、数据源不稳定、网络延迟等。这些问题可能会影响到数据处理的速度和效果。
5. 人为因素：有时候，人为因素也会导致数据处理速度变慢。例如，数据处理团队可能没有充分利用现有的资源，或者没有采取有效的策略来提高处理速度。
为了解决这些问题，您可以尝试以下方法：
1. 优化数据处理流程：重新评估和设计数据处理流程，确保每个环节都能高效地完成任务。
2. 增加硬件和软件资源：根据需要增加计算资源和存储空间，以提高数据处理速度。
3. 提高数据处理算法的效率：研究和采用更高效的数据处理算法，以减少处理时间。
4. 提高数据质量：对数据进行清洗和校验，确保数据的准确性和一致性。
5. 加强技术支持：与技术支持团队合作，解决遇到的技术问题。
6. 培训和指导：为团队成员提供培训和指导，提高他们的技能和效率。
7. 定期检查和调整：定期检查数据处理进度，根据实际情况调整策略和计划。
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