Ⅰ 大數據的發展所面臨的挑戰有哪些
挑戰一：業務來部門沒有清晰的大自數據需求。
挑戰二：企業內部數據孤島嚴重。
挑戰三：數據可用性低，數據質量差。
挑戰四：數據相關管理技術和架構。
挑戰五：數據安全。
Ⅱ 大數據分析工具面臨哪些挑戰
大數據分析工具面臨哪些挑戰
在大數據時代，傳統的智能BI和報表工具已經很難承擔大數據的市場應用任務。新一代的大數據處理工具將取代傳統的數據處理軟體，並引領新時代的數據挖掘浪潮。那麼，在信息時代背景下，大數據分析工具又將會面臨哪些挑戰呢？
數據搜集與兼容
數據的搜集與整合是數據處理的第一步，在數據源充足的情況下，如何更好更快的檢索並搜集到足夠的數據成為數據分析過程的關鍵。對於大數據分析工具來說，有時甚至要面對數十種格式的數據源或資料庫，能否快速兼容就成了關鍵。
新時代的大數據分析工具必須擁有強大的數據兼容能力，包括對非結構化數據的處理。即使在數據量龐大而雜亂的情況下，大數據分析工具也要能快速反應，整合與甄別數據，為接下來的數據分析工作打好基礎。
大數據壞境下的數據分析速率
數據分析效率直接反映大數據分析工具的性能優劣，新時代的大數據分析工具在面對海量數據時不僅要能快速分析、快速得出結果，還要能保證數據分析結果的准確與客觀（基於數據）。而傳統的數據分析工具因為軟體設計架構的落後已難以勝任大數據分析工作。
傳統的技術架構不能滿足大數據分析工具的性能要求，在眾多大數據解決方案中，國雲數據開發的大數據魔鏡採用新穎的「三層架構」模式，將大數據分析工具的功能選項做進一步細分，不得不說是一種大膽的嘗試與創新。
數據分析方法的革新
與傳統的數據處理流程相比，因為數據量的龐大和非結構化數據的增加，大數據分析工具必須具有更強的並行處理能力。以便查詢、分解及數據分析進行分布式處理，將處理任務分配到不同的處理節點，提高數據處理深度與寬度。
在數據分析過程中，數據分析模型扮演著分析「路徑」的角色。大數據分析工具必須內嵌有多種數據分析模型才能滿足不同目的的數據分析需求。這個要求從技術層面上來說問題不大，關鍵是隨著大數據應用范疇的拓展，大數據分析工具能否趕上市場需求的步伐。
數據可視化技術（末端展示）
數據可視化可謂是新時代數據分析工具必備的功能了。數據可視化就是將數據或者數據分析結果以圖表的形式展示在各種平台上。這要求大數據分析工具有著強大的數據圖表渲染功能，並且要內置豐富的可視化效果，以滿足用戶的不同展示需求。
除了末端展示的需要，數據可視化也是數據分析時不可或缺的一部分，即返回數據時的二次分析。大數據魔鏡僅可視化效果就有數百種，能為客戶提供完美的數據可視化解決方案，可見數據可視化技術已成為主流大數據分析工具的「標配」。
時代在變化中發展，科技在爭議中進步。大數據分析工具作為重要的大數據應用技術而影響著未來大數據產業的發展，可謂舉足輕重。但只要順應時代發展和社會需求，大數據分析工具的前途還是一片明朗的。
Ⅲ 如何應對大數據的挑戰
合理獲取數據，存儲應需而變，篩選和分析大數據，理性面對大數據的誘惑，雲計算和大數據相輔相成，處理好非結構化數據，與硬體保持距離，提高大數據的可視化，安全防範必不可少。
Ⅳ 大數據帶來的挑戰有哪些 會導致數據盲點
大數據帶來的第一個挑戰就是還要不要調查數據。
事實上對調查內數據的挑戰，取容決於對調查數據的替代程度和擴大程度。相對於大數據而言，調查數據，就是小數據。
大數據與小數據有一個交集，兩種數據交集重疊的部分會怎麼樣增長，取決於兩個因素，一個是感測器技術的發展，一是數據挖掘的演算法技術的發展，這兩項技術未來的發展，直接影響到社會科學未來發展的走向。
第二個挑戰，社會學研究範式還有用嗎？在《大數據時代》中，提到過去的研究範式是抽樣、精確、因果。作者說這三個過去我們為之努力奮斗的範式可能面臨著革命性的轉變。事實是否如此，這是一個值得認真思考的信號。
Ⅳ 大數據時代所面臨的挑戰
大數據時代所面臨的挑戰
大數據時代臨近，企業數據呈現爆炸式增長，如何為了更大的發掘企業數據價值將是很多公司必須要面對的挑戰。首當其沖的是大數據的快速發展對我們原有的IT基礎設施提供了更高的挑戰，原有的IT基礎設施以及很難滿足大數據時代的需求。發現價值的過程離不開基礎平台技術的創新與發展。
基礎平台的改變
首先大數據挑戰的就是企業的存儲系統，大數據爆炸式的增長使得存儲系統的容量、擴展能力、傳輸瓶頸等方面都面臨著挑戰。與之相連的還有伺服器的計算能力，內存的存儲能力等等都面臨著新的技術攻關。目前快閃記憶體技術的發展以及英特爾、IBM等公司在大數據方面都已經投入相當大的資金進行研發，主要也是為了解決大數據對基礎平台所帶來的挑戰。
同樣，大數據分析同樣面臨著軟體方面的挑戰，同時也引發資料庫、數據倉庫、數據挖掘、商業智能、人工智慧、內容/知識管理等領域的技術變革。Hadoop是近年大家經常提到了一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架，用戶可以輕松地在Hadoop上開發和運行處理海量數據的應用程序。
商業模式的挑戰
大數據具有強大的數據價值，當我們可以利用大數據挖掘到需要信息的時候，則需要我們根據得到的信息對企業的商業模型、產品和服務等方面進行創新，這樣才能夠真正的讓大數據的價值得到體現。
如何利用大數據信息來改變商業模式最終實現價值呢，這里我們引用Tesco為案例。Tesco收集了海量的顧客數據，並且通過對每位顧客海量數據的分析，Tesco對每位顧客的信用程度和相關風險都會有一個極為准確的評估。在這個基礎上，Tesco推出了自己的信用卡，未來Tesco還有野心推出自己的存款服務。
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Ⅵ 大數據時代的發展所面臨的挑戰有哪些
挑戰一：業復務部門沒有清晰的大制數據需求。
挑戰二：企業內部數據孤島嚴重。
挑戰三：數據可用性低，數據質量差。
挑戰四：數據相關管理技術和架構。
挑戰五：數據安全。
Ⅶ 大數據時代,面臨的七個挑戰和八大趨勢
大數據時代,面臨的七個挑戰和八大趨勢
大數據挑戰和機遇並存，大數據在未來幾年的發展將從前幾年的預期膨脹階段、炒作階段轉入理性發展階段、落地應用階段，大數據在未來幾年將逐漸步入理性發展期。未來的大數據發展依然存在諸多挑戰，但前景依然非常樂觀。
大數據發展的挑戰
目前大數據的發展依然存在諸多挑戰，包括七大方面的挑戰：業務部門沒有清晰的大數據需求導致數據資產逐漸流失;企業內部數據孤島嚴重，導致數據價值不能充分挖掘;數據可用性低，數據質量差，導致數據無法利用;數據相關管理技術和架構落後，導致不具備大數據處理能力;數據安全能力和防範意識差，導致數據泄露;大數據人才缺乏導致大數據工作難以開展;大數據越開放越有價值，但缺乏大數據相關的政策法規，導致數據開放和隱私之間難以平衡，也難以更好的開放。
挑戰一：業務部門沒有清晰的大數據需求
很多企業業務部門不了解大數據，也不了解大數據的應用場景和價值，因此難以提出大數據的准確需求。由於業務部門需求不清晰，大數據部門又是非盈利部門，企業決策層擔心投入比較多的成本，導致了很多企業在搭建大數據部門時猶豫不決，或者很多企業都處於觀望嘗試的態度，從根本上影響了企業在大數據方向的發展，也阻礙了企業積累和挖掘自身的數據資產，甚至由於數據沒有應用場景，刪除很多有價值歷史數據，導致企業數據資產流失。因此，這方面需要大數據從業者和專家一起，推動和分享大數據應用場景，讓更多的業務人員了解大數據的價值。
挑戰二：企業內部數據孤島嚴重
企業啟動大數據最重要的挑戰是數據的碎片化。在很多企業中尤其是大型的企業，數據常常散落在不同部門，而且這些數據存在不同的數據倉庫中，不同部門的數據技術也有可能不一樣，這導致企業內部自己的數據都沒法打通。如果不打通這些數據，大數據的價值則非常難挖掘。大數據需要不同數據的關聯和整合才能更好的發揮理解客戶和理解業務的優勢。如何將不同部門的數據打通，並且實現技術和工具共享，才能更好的發揮企業大數據的價值。
挑戰三：數據可用性低，數據質量差
很多中型以及大型企業，每時每刻也都在產生大量的數據，但很多企業在大數據的預處理階段很不重視，導致數據處理很不規范。大數據預處理階段需要抽取數據把數據轉化為方便處理的數據類型，對數據進行清洗和去噪，以提取有效的數據等操作。甚至很多企業在數據的上報就出現很多不規范不合理的情況。以上種種原因，導致企業的數據的可用性差，數據質量差，數據不準確。而大數據的意義不僅僅是要收集規模龐大的數據信息，還有對收集到的數據進行很好的預處理處理，才有可能讓數據分析和數據挖掘人員從可用性高的大數據中提取有價值的信息。Sybase的數據表明，高質量的數據的數據應用可以顯著提升企業的商業表現，數據可用性提高10%，企業的業績至少提升在10%以上。
挑戰四：數據相關管理技術和架構
技術架構的挑戰包含以下幾方面：(1)傳統的資料庫部署不能處理TB級別的數據，快速增長的數據量超越了傳統資料庫的管理能力。如何構建分布式的數據倉庫，並可以方便擴展大量的伺服器成為很多傳統企業的挑戰;(2)很多企業採用傳統的資料庫技術，在設計的開始就沒有考慮數據類別的多樣性，尤其是對結構化數據、半結構化和非結構化數據的兼容;(3)傳統企業的資料庫，對數據處理時間要求不高，這些數據的統計結果往往滯後一天或兩天才能統計出來。但大數據需要實時處理數據，進行分鍾級甚至是秒級計算。傳統的資料庫架構師缺乏實時數據處理的能力;(4)海量的數據需要很好的網路架構，需要強大的數據中心來支撐，數據中心的運維工作也將成為挑戰。如何在保證數據穩定、支持高並發的同時，減少伺服器的低負載情況，成為海量數據中心運維的一個重點工作。
挑戰五：數據安全
網路化生活使得犯罪分子更容易獲得關於人的信息，也有了更多不易被追蹤和防範的犯罪手段，可能會出現更高明的騙局。如何保證用戶的信息安全成為大數據時代非常重要的課題。在線數據越來越多，黑客犯罪的動機比以往都來的強烈，一些知名網站密碼泄露、系統漏洞導致用戶資料被盜等個人敏感信息泄露事件已經警醒我們，要加強大數據網路安全的建設。另外，大數據的不斷增加，對數據存儲的物理安全性要求會越來越高，從而對數據的多副本與容災機制也提出更高的要求。目前很多傳統企業的數據安全令人擔憂。
挑戰六：大數據人才缺乏
大數據建設的每個環節都需要依靠專業人員完成，因此，必須培養和造就一支掌握大數據技術、懂管理、有大數據應用經驗的大數據建設專業隊伍。目前大數據相關人才的欠缺將阻礙大數據市場發展。據Gartner預測，到2015年，全球將新增440萬個與大數據相關的工作崗位，且會有25%的組織設立首席數據官職位。大數據的相關職位需要的是復合型人才，能夠對數學、統計學、數據分析、機器學習和自然語言處理等多方面知識綜合掌控。未來，大數據將會出現約100萬的人才缺口，在各個行業大數據中高端人才都會成為最炙手可熱的人才，涵蓋了大數據的數據開發工程師、大數據分析師、數據架構師、大數據後台開發工程師、演算法工程師等多個方向。因此需要高校和企業共同努力去培養和挖掘。目前最大的問題是很多高校缺乏大數據，所以擁有大數據的企業應該與學校聯合培養人才。
挑戰七：數據開放與隱私的權衡
在大數據應用日益重要的今天，數據資源的開放共享已經成為在數據大戰中保持優勢的關鍵。商業數據和個人數據的共享應用，不僅能促進相關產業的發展，也能給我們的生活帶來巨大的便利。由於政府、企業和行業信息化系統建設往往缺少統一規劃，系統之間缺乏統一的標准，形成了眾多「信息孤島」，而且受行政壟斷和商業利益所限，數據開放程度較低，這給數據利用造成極大障礙。另外一個制約我國數據資源開放和共享的一個重要因素是政策法規不完善，大數據挖掘缺乏相應的立法。無法既保證共享又防止濫用。因此，建立一個良性發展的數據共享生態系統，是我國大數據發展需要邁過去的一道砍。同時，開放與隱私如何平衡，也是大數據開放過程中面臨的最大難題。如何在推動數據全面開放、應用和共享的同時有效地保護公民、企業隱私，逐步加強隱私立法，將是大數據時代的一個重大挑戰。
大數據發展趨勢
雖然大數據仍在起步階段，存在諸多挑戰，但未來的發展依然非常樂觀。大數據的發展呈現八大趨勢：數據資源化，將成為最有價值的資產;大數據在更多的傳統行業的企業管理落地;大數據和傳統商業智能融合，行業定製化解決方案將涌現;數據將越來越開放，數據共享聯盟將出現;大數據安全越來越受重視，大數據安全市場將愈發重要;大數據促進智慧城市發展，為智慧城市的引擎;大數據將催生一批新的工作崗位和相應的專業;大數據在多方位改善我們的生活。
趨勢一：數據資源化，將成為最有價值的資產
隨著大數據應用的發展，大數據價值得以充分的體現，大數據在企業和社會層面成為重要的戰略資源，數據成為新的戰略制高點，是大家搶奪的新焦點。《華爾街日報》在一份題為《大數據，大影響》的報告宣傳，數據已經成為一種新的資產類別，就像貨幣或黃金一樣。Google、Facebook、亞馬遜、騰訊、網路、阿里巴巴和360等企業正在運用大數據力量獲得商業上更大的成功，並且金融和電信企業也在運用大數據來提升自己的競爭力。我們有理由相信大數據將不斷成為機構和企業的資產，成為提升機構和企業競爭力的有力武器。
趨勢二：大數據在更多的傳統行業的企業管理落地
一種新的技術往往在少數行業應用取得了好的效果，對其他行業就有強烈的示範效應。目前大數據在大型互聯網企業已經得到較好的應用，其他行業的大數據尤其是電信和金融也逐漸在多種應用場景取得效果。因此，我們有理由相信，大數據作為一種從數據中創造新價值的工具，將會在許多行業的企業得到應用，帶來廣泛的社會價值。大數據將在幫助企業更好的理解和滿足客戶需求和潛在需求，更好的應用在業務運營智能監控、精細化企業運營、客戶生命周期管理、精細化營銷、經營分析和戰略分析等方面。企業管理既有藝術也有科學，相信大數據在科學管理企業方面有更顯著的促進，讓更多擁抱大數據的企業實現智慧企業管理。
趨勢三：大數據和傳統商業智能融合，行業定製化解決方案將涌現
來自傳統商業智能領域者將大數據當成一個新增的數據源，而大數據從業者則認為傳統商業智能只是其領域中處理少量數據時的一種方法。大數據用戶更希望能獲得一種整體的解決方案，即不僅要能收集、處理和分析企業內部的業務數據，還希望能引入互聯網上的網路瀏覽、微博、微信等非結構化數據。除此之外，還希望能結合移動設備的位置信息，這樣企業就可以形成一個全面、完整的數據價值發展平台。畢竟，無論是大數據還是商業智能，目的都是為分析服務的，數據全面整合起來，更有利於發現新的商業機會，這就是大數據商業智能。同時，由於行業的差異性，很難研發出一套適用於各行業的大數據商業智能分析系統，因此，在一些規模較大的行業市場，大數據服務提供商將會以更加定製化的商業智能解決方案提供大數據服務。我們相信更多的大數據商業智能定製化解決方案將在電信、金融、零售等行業出現。
趨勢四：數據將越來越開放，數據共享聯盟將出現
大數據越關聯越有價值，越開放越有價值。尤其是公共事業和互聯網企業的數據開放數據將越來越多。我們看到，美國、英國、澳大利亞等國家的政府都在政府和公共事業上的數據做出努力。而國內的一些城市和部門也在逐漸開展數據開放的工作。比如北京市在2012年就開始試運行政務數據資源網，在2013年年底正式開放;上海在2012年啟動了政府數據資源開放試點工作，數據涉及地理位置、交通、經濟統計和資格資質等數據;2014年，貴州省也加入數據開放之列，10月份雲上貴州正式上線。對於不同的行業，數據越共享也是越有價值。如果每一個醫院想獲得更多病情特徵庫以及葯效信息，那麼就需要全國，甚至全世界的醫療信息共享，從而可以通過平台進行分析，獲取更大的價值。我們相信數據會呈現一種共享的趨勢，不同領域的數據聯盟將出現。
趨勢五：大數據安全越來越受重視，大數據安全市場將愈發重要
隨著數據的價值的越來越重要，大數據的安全穩定也將會逐漸被重視。網路和數字化生活也使得犯罪的分子更容易獲取關於他人的信息，也有更多的騙術和犯罪手段出現，所以，在大數據時代，無論對於數據本身的保護，還是對於由數據而演變的一些信息的安全，對大數據分析有較高要求的企業將至關重要。大數據安全是跟大數據業務相對應的，與傳統安全相比，大數據安全的最大區別是安全廠商在思考安全問題的時候首先要進行業務分析，並且找出針對大數據的業務的威脅，然後提出有針對性的解決方案。比如，對於數據存儲這個場景，目前很多企業採用開源軟體如Hadoop技術來解決大數據問題，由於其開源性，但是其安全問題也是突出的。因此，市場需要更多專業的安全廠商針對不同的大數據安全問題來提供專業的服務。
趨勢六：大數據促進智慧城市發展，為智慧城市的引擎
隨著大數據的發展，大數據在智慧城市將發揮著越來越重要的作用。由於人口聚集給城市帶來了交通、醫療、建築等各方面的壓力，需要城市能夠更合理地進行資源布局和調配，而智慧城市正是城市治理轉型的最優解決方案。智慧城市是通過物與物、物與人、人與人的互聯互通能力、全面感知能力和信息利用能力，通過物聯網、移動互聯網、雲計算等新一代信息技術，實現城市高效的政府管理、便捷的民生服務、可持續的產業發展。智慧城市相對於之前數字城市概念，最大的區別在於對感知層獲取的信息進行了智慧的處理。由城市數字化到城市智慧化，關鍵是要實現對數字信息的智慧處理，其核心是引入了大數據處理技術。大數據是智慧城市的核心智慧引擎。智慧安防、智慧交通、智慧醫療、智慧城管等，都是以大數據為基礎的的智慧城市應用領域。
趨勢七：大數據將催生一批新的工作崗位和相應的專業
一個新行業的出現，必將在工作職位方面有新的需求，大數據的出現也將推出一批新的就業崗位，例如，大數據分析師、數據管理專家、大數據演算法工程師、數據產品經理等等。具有有豐富經驗的數據分析人才將成為稀缺的資源，數據驅動型工作將呈現爆炸式的增長。而由於有強烈的市場需求，高校也將逐步開設大數據相關的專業，以培養相應的專業人才。企業也將和高校緊密合作，協助高校聯合培養大數據人才。如2014年，IBM 全面推進與高校在大數據領域的合作，引入強大的研發團隊和業務夥伴，推動「大數據平台」和「大數據分析」的面向行業產學研創新合作以及系統化知識體系建設和高價值人才培養，建設符合中國教學特色及人才需求的大數據相關學分課程，為未來建設特色專業方向做准備。
趨勢八：大數據在多方位改善我們的生活
大數據不僅用於企業和政府，也應用於我們的生活。在健康方面：我們可以利用智能手環監測，對我們的睡眠模式來進行追蹤，了解睡眠質量;我們可以利用智能血壓計、智能心率儀遠程的監控身在異地的家裡老人的健康情況，讓遠在他方的外出工作者更加放心;在出行方面：我們可以利用智能導航出行GPS數據了解交通狀況，並根據擁堵情況進行路線實時調優。在居家生活方面：大數據將成為智能家居的核心，智能家電實現了擬人智能，產品通過感測器和控制晶元來捕捉和處理信息，可以根據住宅空間環境和用戶需求自動設置控制，甚至提出優化生活質量的建議，如我們的冰箱可能會在每天一大早建議我們當天的菜譜。
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Ⅷ 「大數據」時代企業面臨著三大嚴峻現實挑戰
「大數據」時代企業面臨著三大嚴峻現實挑戰
所謂的「大數據」有兩個方面的內涵——海量和非結構化。這並非一個很突然的變化，更不是一個很新鮮的趨勢，那它究竟意味著什麼？答案是——機遇。一方面，對於企業是一種機遇。企業可以基於現有的大量的數據、海量數據進行分析，並利用這些數據產生效益。另一方面，對一些特定領域的發展來說也是機遇。如醫療等領域，有著大量的文獻、化驗結果、病例等等，這些信息大部分以人類語言方式記錄下來，通過對這些信息的挖掘，可以輔助醫生作出正確的決策。
當然，機遇與挑戰並存，「大數據」對於企業來說也是如此。在談如何幫助中小企業應戰「大數據」時代之前，首先需要了解「大數據」對於企業來說究竟意味著怎樣嚴峻的挑戰。
「大數據」時代企業面臨著三大嚴峻現實
現實之一：海量
IDC最新數字宇宙研究報告表明，到2020年，全球數據使用量預計暴增44倍，達到35.2ZB。35ZB是什麼概念？（1ZB=1024EB=1048576PB=1073741824TB，1073741824TB*35=37580963840TB），也就是說全球大概需要376億個1TB硬碟來存儲數據。
現實之二：非結構化
相對於結構化數據（即行數據，存儲在資料庫里，可以用二維表結構來實現的數據）而言，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據即稱為非結構化數據，包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。
據統計，企業中20%的數據是結構化的，80%是非結構化或半結構化的。當今世界結構化數據增長率大概是32%，而非結構化數據增長則是63%，至2012年，非結構化數據佔有比例將達到互聯網整個數據量的75%以上。
現實之三：實時處理
一項對全球CIO調查得出的結論表明：「通過對企業界搜集的大量數據進行實時分析，並從中獲得啟示，進而將這些啟示轉化為自身的競爭優勢，對當今企業來說至關重要。」
某證券公司的CIO在介紹公司對於數據實時處理的需求時曾經表示，上億條數據的分析要在5秒鍾內完成。
「大數據」來襲！中小企業如何應戰？
如同第二次工業革命中的電力和第三次工業革命中的互聯網一樣，大數據和雲計算並不是一種新興的行業，而是各行各業在社會轉型的過程中為了實現其目標而使用的一種科學方法和技術手段。在即將到來的第四次工業革命中，大數據和雲計算並不是企業轉型的最終目的地，而是智能化社會中萬物生長不可或缺的陽光。
每個人每天都在產生大量數據，雲計算正是數據從量變產生質變的過程中應運而生的解決方案。在大數據時代里，很多有代表性的企業都為雲概念的形成起到了推波助瀾的作用，比如蘋果和谷歌，然而，僅有理論是遠遠不夠的。雲對於個人或者企業來說，並不只是一個虛無縹緲的大硬碟，而是能夠產生財富的聚寶盆，雲計算就是盤活聚寶盆里每一個數字的時代利器。
對於企業而言，將伺服器置於雲端不僅僅節約了佔地面積和維護成本，還為企業提供了更好的管理渠道和經營模式。微軟公司的首席執行官史蒂夫·鮑爾默曾大膽預測：「受雲計算沖擊，5年後企業內部伺服器將完全消失。在企業自身管理的伺服器上保存數據或是實施事務（Transaction）的企業將消失。幾乎所有的事務和應用軟體以及系統管理功能將通過互聯網的雲計算運行。」
Ⅸ 大數據帶來的挑戰有哪些
時每刻產生大量的數據。在此背景下，大數據時代（BigDataEra）將會面臨新的挑戰。1、大數據時代的基本特徵所謂大數據，就是人類在生產和生活中產生的海量數據信息。大數據時代的到來，毫無疑問會給人們帶來空前便利。據統計，2010年以互聯
Ⅹ 大數據發展面臨的挑戰是什麼
現在大數據是世界都關注的事情，這是因為大數據能夠幫助人們做很多的事情，大數據的發展也是很多國家重視的地方，當然，我國也不例外。我國對大數據還是比較重視的，現在我國的大數據產業發展已經有了一定的基礎，但是我們還不能放鬆，還需要努力，這是因為我國的數據產業還面臨著眾多的挑戰，在這篇文章中我們就給大家詳細介紹一下大數據發展面臨的挑戰，希望這篇文章能夠更好地幫助大家理解大數據知識。
我國發展大數據產業是一定要向數據強國轉變，現在我國只能說是個數據大國，但是要實現從「數據大國」向「數據強國」轉變，還面臨諸多挑戰。具體面臨的挑戰有五個。
第一個挑戰就是對數據資源及其價值的認識不足。這是因為全社會尚未形成對大數據客觀、科學的認識，對數據資源及其在人類生產、生活和社會管理方面的價值利用認識不足，存在盲目追逐硬體設施投資、輕視數據資源積累和價值挖掘利用等現象。所以說這是我國大數據長期內最大的挑戰，但也是比較容易實現的目標。
第二個挑戰就是技術創新與支撐能力不夠。這主要是因為大數據需要從底層晶元到基礎軟體再到應用分析軟體等信息產業全產業鏈的支撐，無論是新型計算平台、分布式計算架構，還是大數據處理、分析和呈現方面與國外均存在較大差距，對開源技術和相關生態系統的影響力仍然較弱，總體上難以滿足各行各業大數據應用需求。而這是大數據短期內最大的挑戰。
第三個挑戰就是數據資源建設和應用水平不高。這是因為用戶普遍不重視數據資源的建設，即使有數據意識的機構也大多隻重視數據的簡單存儲，很少針對後續應用需求進行加工整理。而且數據資源普遍存在質量差，標准規范缺乏，管理能力弱等現象。在很多跨部門、跨行業的數據共享仍不順暢，有價值的公共信息資源和商業數據開放程度低。數據價值難以被有效挖掘利用，所以說，大數據應用整體上處於起步階段，潛力遠未釋放。
第四個挑戰就是信息安全和數據管理體系尚未建立。數據所有權、隱私權等相關法律法規和信息安全、開放共享等標准規范缺乏，技術安全防範和管理能力不夠，尚未建立起兼顧安全與發展的數據開放、管理和信息安全保障體系。
第五個挑戰就是人才隊伍建設還需加強。就目前而言，我國的綜合掌握數學、統計學、計算機等相關學科及應用領域知識的綜合性數據科學人才缺乏，遠不能滿足發展需要，尤其是缺乏既熟悉行業業務需求，又掌握大數據技術與管理的綜合型人才。
我們在這篇文章中給大家介紹了我國大數據發展需要面臨的挑戰，通過這些內容我們不難發現我國要想成為數據強國還有很長的路要走。所以說，我國從數據大國轉變為數據強國還需要我們共同的努力。