Ⅰ 大数据的发展所面临的挑战有哪些
挑战一：业务来部门没有清晰的大自数据需求。
挑战二：企业内部数据孤岛严重。
挑战三：数据可用性低，数据质量差。
挑战四：数据相关管理技术和架构。
挑战五：数据安全。
Ⅱ 大数据分析工具面临哪些挑战
大数据分析工具面临哪些挑战
在大数据时代，传统的智能BI和报表工具已经很难承担大数据的市场应用任务。新一代的大数据处理工具将取代传统的数据处理软件，并引领新时代的数据挖掘浪潮。那么，在信息时代背景下，大数据分析工具又将会面临哪些挑战呢？
数据搜集与兼容
数据的搜集与整合是数据处理的第一步，在数据源充足的情况下，如何更好更快的检索并搜集到足够的数据成为数据分析过程的关键。对于大数据分析工具来说，有时甚至要面对数十种格式的数据源或数据库，能否快速兼容就成了关键。
新时代的大数据分析工具必须拥有强大的数据兼容能力，包括对非结构化数据的处理。即使在数据量庞大而杂乱的情况下，大数据分析工具也要能快速反应，整合与甄别数据，为接下来的数据分析工作打好基础。
大数据坏境下的数据分析速率
数据分析效率直接反映大数据分析工具的性能优劣，新时代的大数据分析工具在面对海量数据时不仅要能快速分析、快速得出结果，还要能保证数据分析结果的准确与客观（基于数据）。而传统的数据分析工具因为软件设计架构的落后已难以胜任大数据分析工作。
传统的技术架构不能满足大数据分析工具的性能要求，在众多大数据解决方案中，国云数据开发的大数据魔镜采用新颖的“三层架构”模式，将大数据分析工具的功能选项做进一步细分，不得不说是一种大胆的尝试与创新。
数据分析方法的革新
与传统的数据处理流程相比，因为数据量的庞大和非结构化数据的增加，大数据分析工具必须具有更强的并行处理能力。以便查询、分解及数据分析进行分布式处理，将处理任务分配到不同的处理节点，提高数据处理深度与宽度。
在数据分析过程中，数据分析模型扮演着分析“路径”的角色。大数据分析工具必须内嵌有多种数据分析模型才能满足不同目的的数据分析需求。这个要求从技术层面上来说问题不大，关键是随着大数据应用范畴的拓展，大数据分析工具能否赶上市场需求的步伐。
数据可视化技术（末端展示）
数据可视化可谓是新时代数据分析工具必备的功能了。数据可视化就是将数据或者数据分析结果以图表的形式展示在各种平台上。这要求大数据分析工具有着强大的数据图表渲染功能，并且要内置丰富的可视化效果，以满足用户的不同展示需求。
除了末端展示的需要，数据可视化也是数据分析时不可或缺的一部分，即返回数据时的二次分析。大数据魔镜仅可视化效果就有数百种，能为客户提供完美的数据可视化解决方案，可见数据可视化技术已成为主流大数据分析工具的“标配”。
时代在变化中发展，科技在争议中进步。大数据分析工具作为重要的大数据应用技术而影响着未来大数据产业的发展，可谓举足轻重。但只要顺应时代发展和社会需求，大数据分析工具的前途还是一片明朗的。
Ⅲ 如何应对大数据的挑战
合理获取数据，存储应需而变，筛选和分析大数据，理性面对大数据的诱惑，云计算和大数据相辅相成，处理好非结构化数据，与硬件保持距离，提高大数据的可视化，安全防范必不可少。
Ⅳ 大数据带来的挑战有哪些 会导致数据盲点
大数据带来的第一个挑战就是还要不要调查数据。
事实上对调查内数据的挑战，取容决于对调查数据的替代程度和扩大程度。相对于大数据而言，调查数据，就是小数据。
大数据与小数据有一个交集，两种数据交集重叠的部分会怎么样增长，取决于两个因素，一个是传感器技术的发展，一是数据挖掘的算法技术的发展，这两项技术未来的发展，直接影响到社会科学未来发展的走向。
第二个挑战，社会学研究范式还有用吗？在《大数据时代》中，提到过去的研究范式是抽样、精确、因果。作者说这三个过去我们为之努力奋斗的范式可能面临着革命性的转变。事实是否如此，这是一个值得认真思考的信号。
Ⅳ 大数据时代所面临的挑战
大数据时代所面临的挑战
大数据时代临近，企业数据呈现爆炸式增长，如何为了更大的发掘企业数据价值将是很多公司必须要面对的挑战。首当其冲的是大数据的快速发展对我们原有的IT基础设施提供了更高的挑战，原有的IT基础设施以及很难满足大数据时代的需求。发现价值的过程离不开基础平台技术的创新与发展。
基础平台的改变
首先大数据挑战的就是企业的存储系统，大数据爆炸式的增长使得存储系统的容量、扩展能力、传输瓶颈等方面都面临着挑战。与之相连的还有服务器的计算能力，内存的存储能力等等都面临着新的技术攻关。目前闪存技术的发展以及英特尔、IBM等公司在大数据方面都已经投入相当大的资金进行研发，主要也是为了解决大数据对基础平台所带来的挑战。
同样，大数据分析同样面临着软件方面的挑战，同时也引发数据库、数据仓库、数据挖掘、商业智能、人工智能、内容/知识管理等领域的技术变革。Hadoop是近年大家经常提到了一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。
商业模式的挑战
大数据具有强大的数据价值，当我们可以利用大数据挖掘到需要信息的时候，则需要我们根据得到的信息对企业的商业模型、产品和服务等方面进行创新，这样才能够真正的让大数据的价值得到体现。
如何利用大数据信息来改变商业模式最终实现价值呢，这里我们引用Tesco为案例。Tesco收集了海量的顾客数据，并且通过对每位顾客海量数据的分析，Tesco对每位顾客的信用程度和相关风险都会有一个极为准确的评估。在这个基础上，Tesco推出了自己的信用卡，未来Tesco还有野心推出自己的存款服务。
以上是小编为大家分享的关于大数据时代所面临的挑战的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
Ⅵ 大数据时代的发展所面临的挑战有哪些
挑战一：业复务部门没有清晰的大制数据需求。
挑战二：企业内部数据孤岛严重。
挑战三：数据可用性低，数据质量差。
挑战四：数据相关管理技术和架构。
挑战五：数据安全。
Ⅶ 大数据时代,面临的七个挑战和八大趋势
大数据时代,面临的七个挑战和八大趋势
大数据挑战和机遇并存，大数据在未来几年的发展将从前几年的预期膨胀阶段、炒作阶段转入理性发展阶段、落地应用阶段，大数据在未来几年将逐渐步入理性发展期。未来的大数据发展依然存在诸多挑战，但前景依然非常乐观。
大数据发展的挑战
目前大数据的发展依然存在诸多挑战，包括七大方面的挑战：业务部门没有清晰的大数据需求导致数据资产逐渐流失;企业内部数据孤岛严重，导致数据价值不能充分挖掘;数据可用性低，数据质量差，导致数据无法利用;数据相关管理技术和架构落后，导致不具备大数据处理能力;数据安全能力和防范意识差，导致数据泄露;大数据人才缺乏导致大数据工作难以开展;大数据越开放越有价值，但缺乏大数据相关的政策法规，导致数据开放和隐私之间难以平衡，也难以更好的开放。
挑战一：业务部门没有清晰的大数据需求
很多企业业务部门不了解大数据，也不了解大数据的应用场景和价值，因此难以提出大数据的准确需求。由于业务部门需求不清晰，大数据部门又是非盈利部门，企业决策层担心投入比较多的成本，导致了很多企业在搭建大数据部门时犹豫不决，或者很多企业都处于观望尝试的态度，从根本上影响了企业在大数据方向的发展，也阻碍了企业积累和挖掘自身的数据资产，甚至由于数据没有应用场景，删除很多有价值历史数据，导致企业数据资产流失。因此，这方面需要大数据从业者和专家一起，推动和分享大数据应用场景，让更多的业务人员了解大数据的价值。
挑战二：企业内部数据孤岛严重
企业启动大数据最重要的挑战是数据的碎片化。在很多企业中尤其是大型的企业，数据常常散落在不同部门，而且这些数据存在不同的数据仓库中，不同部门的数据技术也有可能不一样，这导致企业内部自己的数据都没法打通。如果不打通这些数据，大数据的价值则非常难挖掘。大数据需要不同数据的关联和整合才能更好的发挥理解客户和理解业务的优势。如何将不同部门的数据打通，并且实现技术和工具共享，才能更好的发挥企业大数据的价值。
挑战三：数据可用性低，数据质量差
很多中型以及大型企业，每时每刻也都在产生大量的数据，但很多企业在大数据的预处理阶段很不重视，导致数据处理很不规范。大数据预处理阶段需要抽取数据把数据转化为方便处理的数据类型，对数据进行清洗和去噪，以提取有效的数据等操作。甚至很多企业在数据的上报就出现很多不规范不合理的情况。以上种种原因，导致企业的数据的可用性差，数据质量差，数据不准确。而大数据的意义不仅仅是要收集规模庞大的数据信息，还有对收集到的数据进行很好的预处理处理，才有可能让数据分析和数据挖掘人员从可用性高的大数据中提取有价值的信息。Sybase的数据表明，高质量的数据的数据应用可以显著提升企业的商业表现，数据可用性提高10%，企业的业绩至少提升在10%以上。
挑战四：数据相关管理技术和架构
技术架构的挑战包含以下几方面：(1)传统的数据库部署不能处理TB级别的数据，快速增长的数据量超越了传统数据库的管理能力。如何构建分布式的数据仓库，并可以方便扩展大量的服务器成为很多传统企业的挑战;(2)很多企业采用传统的数据库技术，在设计的开始就没有考虑数据类别的多样性，尤其是对结构化数据、半结构化和非结构化数据的兼容;(3)传统企业的数据库，对数据处理时间要求不高，这些数据的统计结果往往滞后一天或两天才能统计出来。但大数据需要实时处理数据，进行分钟级甚至是秒级计算。传统的数据库架构师缺乏实时数据处理的能力;(4)海量的数据需要很好的网络架构，需要强大的数据中心来支撑，数据中心的运维工作也将成为挑战。如何在保证数据稳定、支持高并发的同时，减少服务器的低负载情况，成为海量数据中心运维的一个重点工作。
挑战五：数据安全
网络化生活使得犯罪分子更容易获得关于人的信息，也有了更多不易被追踪和防范的犯罪手段，可能会出现更高明的骗局。如何保证用户的信息安全成为大数据时代非常重要的课题。在线数据越来越多，黑客犯罪的动机比以往都来的强烈，一些知名网站密码泄露、系统漏洞导致用户资料被盗等个人敏感信息泄露事件已经警醒我们，要加强大数据网络安全的建设。另外，大数据的不断增加，对数据存储的物理安全性要求会越来越高，从而对数据的多副本与容灾机制也提出更高的要求。目前很多传统企业的数据安全令人担忧。
挑战六：大数据人才缺乏
大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支掌握大数据技术、懂管理、有大数据应用经验的大数据建设专业队伍。目前大数据相关人才的欠缺将阻碍大数据市场发展。据Gartner预测，到2015年，全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位，且会有25%的组织设立首席数据官职位。大数据的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。未来，大数据将会出现约100万的人才缺口，在各个行业大数据中高端人才都会成为最炙手可热的人才，涵盖了大数据的数据开发工程师、大数据分析师、数据架构师、大数据后台开发工程师、算法工程师等多个方向。因此需要高校和企业共同努力去培养和挖掘。目前最大的问题是很多高校缺乏大数据，所以拥有大数据的企业应该与学校联合培养人才。
挑战七：数据开放与隐私的权衡
在大数据应用日益重要的今天，数据资源的开放共享已经成为在数据大战中保持优势的关键。商业数据和个人数据的共享应用，不仅能促进相关产业的发展，也能给我们的生活带来巨大的便利。由于政府、企业和行业信息化系统建设往往缺少统一规划，系统之间缺乏统一的标准，形成了众多“信息孤岛”，而且受行政垄断和商业利益所限，数据开放程度较低，这给数据利用造成极大障碍。另外一个制约我国数据资源开放和共享的一个重要因素是政策法规不完善，大数据挖掘缺乏相应的立法。无法既保证共享又防止滥用。因此，建立一个良性发展的数据共享生态系统，是我国大数据发展需要迈过去的一道砍。同时，开放与隐私如何平衡，也是大数据开放过程中面临的最大难题。如何在推动数据全面开放、应用和共享的同时有效地保护公民、企业隐私，逐步加强隐私立法，将是大数据时代的一个重大挑战。
大数据发展趋势
虽然大数据仍在起步阶段，存在诸多挑战，但未来的发展依然非常乐观。大数据的发展呈现八大趋势：数据资源化，将成为最有价值的资产;大数据在更多的传统行业的企业管理落地;大数据和传统商业智能融合，行业定制化解决方案将涌现;数据将越来越开放，数据共享联盟将出现;大数据安全越来越受重视，大数据安全市场将愈发重要;大数据促进智慧城市发展，为智慧城市的引擎;大数据将催生一批新的工作岗位和相应的专业;大数据在多方位改善我们的生活。
趋势一：数据资源化，将成为最有价值的资产
随着大数据应用的发展，大数据价值得以充分的体现，大数据在企业和社会层面成为重要的战略资源，数据成为新的战略制高点，是大家抢夺的新焦点。《华尔街日报》在一份题为《大数据，大影响》的报告宣传，数据已经成为一种新的资产类别，就像货币或黄金一样。Google、Facebook、亚马逊、腾讯、网络、阿里巴巴和360等企业正在运用大数据力量获得商业上更大的成功，并且金融和电信企业也在运用大数据来提升自己的竞争力。我们有理由相信大数据将不断成为机构和企业的资产，成为提升机构和企业竞争力的有力武器。
趋势二：大数据在更多的传统行业的企业管理落地
一种新的技术往往在少数行业应用取得了好的效果，对其他行业就有强烈的示范效应。目前大数据在大型互联网企业已经得到较好的应用，其他行业的大数据尤其是电信和金融也逐渐在多种应用场景取得效果。因此，我们有理由相信，大数据作为一种从数据中创造新价值的工具，将会在许多行业的企业得到应用，带来广泛的社会价值。大数据将在帮助企业更好的理解和满足客户需求和潜在需求，更好的应用在业务运营智能监控、精细化企业运营、客户生命周期管理、精细化营销、经营分析和战略分析等方面。企业管理既有艺术也有科学，相信大数据在科学管理企业方面有更显著的促进，让更多拥抱大数据的企业实现智慧企业管理。
趋势三：大数据和传统商业智能融合，行业定制化解决方案将涌现
来自传统商业智能领域者将大数据当成一个新增的数据源，而大数据从业者则认为传统商业智能只是其领域中处理少量数据时的一种方法。大数据用户更希望能获得一种整体的解决方案，即不仅要能收集、处理和分析企业内部的业务数据，还希望能引入互联网上的网络浏览、微博、微信等非结构化数据。除此之外，还希望能结合移动设备的位置信息，这样企业就可以形成一个全面、完整的数据价值发展平台。毕竟，无论是大数据还是商业智能，目的都是为分析服务的，数据全面整合起来，更有利于发现新的商业机会，这就是大数据商业智能。同时，由于行业的差异性，很难研发出一套适用于各行业的大数据商业智能分析系统，因此，在一些规模较大的行业市场，大数据服务提供商将会以更加定制化的商业智能解决方案提供大数据服务。我们相信更多的大数据商业智能定制化解决方案将在电信、金融、零售等行业出现。
趋势四：数据将越来越开放，数据共享联盟将出现
大数据越关联越有价值，越开放越有价值。尤其是公共事业和互联网企业的数据开放数据将越来越多。我们看到，美国、英国、澳大利亚等国家的政府都在政府和公共事业上的数据做出努力。而国内的一些城市和部门也在逐渐开展数据开放的工作。比如北京市在2012年就开始试运行政务数据资源网，在2013年年底正式开放;上海在2012年启动了政府数据资源开放试点工作，数据涉及地理位置、交通、经济统计和资格资质等数据;2014年，贵州省也加入数据开放之列，10月份云上贵州正式上线。对于不同的行业，数据越共享也是越有价值。如果每一个医院想获得更多病情特征库以及药效信息，那么就需要全国，甚至全世界的医疗信息共享，从而可以通过平台进行分析，获取更大的价值。我们相信数据会呈现一种共享的趋势，不同领域的数据联盟将出现。
趋势五：大数据安全越来越受重视，大数据安全市场将愈发重要
随着数据的价值的越来越重要，大数据的安全稳定也将会逐渐被重视。网络和数字化生活也使得犯罪的分子更容易获取关于他人的信息，也有更多的骗术和犯罪手段出现，所以，在大数据时代，无论对于数据本身的保护，还是对于由数据而演变的一些信息的安全，对大数据分析有较高要求的企业将至关重要。大数据安全是跟大数据业务相对应的，与传统安全相比，大数据安全的最大区别是安全厂商在思考安全问题的时候首先要进行业务分析，并且找出针对大数据的业务的威胁，然后提出有针对性的解决方案。比如，对于数据存储这个场景，目前很多企业采用开源软件如Hadoop技术来解决大数据问题，由于其开源性，但是其安全问题也是突出的。因此，市场需要更多专业的安全厂商针对不同的大数据安全问题来提供专业的服务。
趋势六：大数据促进智慧城市发展，为智慧城市的引擎
随着大数据的发展，大数据在智慧城市将发挥着越来越重要的作用。由于人口聚集给城市带来了交通、医疗、建筑等各方面的压力，需要城市能够更合理地进行资源布局和调配，而智慧城市正是城市治理转型的最优解决方案。智慧城市是通过物与物、物与人、人与人的互联互通能力、全面感知能力和信息利用能力，通过物联网、移动互联网、云计算等新一代信息技术，实现城市高效的政府管理、便捷的民生服务、可持续的产业发展。智慧城市相对于之前数字城市概念，最大的区别在于对感知层获取的信息进行了智慧的处理。由城市数字化到城市智慧化，关键是要实现对数字信息的智慧处理，其核心是引入了大数据处理技术。大数据是智慧城市的核心智慧引擎。智慧安防、智慧交通、智慧医疗、智慧城管等，都是以大数据为基础的的智慧城市应用领域。
趋势七：大数据将催生一批新的工作岗位和相应的专业
一个新行业的出现，必将在工作职位方面有新的需求，大数据的出现也将推出一批新的就业岗位，例如，大数据分析师、数据管理专家、大数据算法工程师、数据产品经理等等。具有有丰富经验的数据分析人才将成为稀缺的资源，数据驱动型工作将呈现爆炸式的增长。而由于有强烈的市场需求，高校也将逐步开设大数据相关的专业，以培养相应的专业人才。企业也将和高校紧密合作，协助高校联合培养大数据人才。如2014年，IBM 全面推进与高校在大数据领域的合作，引入强大的研发团队和业务伙伴，推动“大数据平台”和“大数据分析”的面向行业产学研创新合作以及系统化知识体系建设和高价值人才培养，建设符合中国教学特色及人才需求的大数据相关学分课程，为未来建设特色专业方向做准备。
趋势八：大数据在多方位改善我们的生活
大数据不仅用于企业和政府，也应用于我们的生活。在健康方面：我们可以利用智能手环监测，对我们的睡眠模式来进行追踪，了解睡眠质量;我们可以利用智能血压计、智能心率仪远程的监控身在异地的家里老人的健康情况，让远在他方的外出工作者更加放心;在出行方面：我们可以利用智能导航出行GPS数据了解交通状况，并根据拥堵情况进行路线实时调优。在居家生活方面：大数据将成为智能家居的核心，智能家电实现了拟人智能，产品通过传感器和控制芯片来捕捉和处理信息，可以根据住宅空间环境和用户需求自动设置控制，甚至提出优化生活质量的建议，如我们的冰箱可能会在每天一大早建议我们当天的菜谱。
以上是小编为大家分享的关于大数据时代,面临的七个挑战和八大趋势的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
Ⅷ “大数据”时代企业面临着三大严峻现实挑战
“大数据”时代企业面临着三大严峻现实挑战
所谓的“大数据”有两个方面的内涵——海量和非结构化。这并非一个很突然的变化，更不是一个很新鲜的趋势，那它究竟意味着什么？答案是——机遇。一方面，对于企业是一种机遇。企业可以基于现有的大量的数据、海量数据进行分析，并利用这些数据产生效益。另一方面，对一些特定领域的发展来说也是机遇。如医疗等领域，有着大量的文献、化验结果、病例等等，这些信息大部分以人类语言方式记录下来，通过对这些信息的挖掘，可以辅助医生作出正确的决策。
当然，机遇与挑战并存，“大数据”对于企业来说也是如此。在谈如何帮助中小企业应战“大数据”时代之前，首先需要了解“大数据”对于企业来说究竟意味着怎样严峻的挑战。
“大数据”时代企业面临着三大严峻现实
现实之一：海量
IDC最新数字宇宙研究报告表明，到2020年，全球数据使用量预计暴增44倍，达到35.2ZB。35ZB是什么概念？（1ZB=1024EB=1048576PB=1073741824TB，1073741824TB*35=37580963840TB），也就是说全球大概需要376亿个1TB硬盘来存储数据。
现实之二：非结构化
相对于结构化数据（即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来实现的数据）而言，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
据统计，企业中20%的数据是结构化的，80%是非结构化或半结构化的。当今世界结构化数据增长率大概是32%，而非结构化数据增长则是63%，至2012年，非结构化数据占有比例将达到互联网整个数据量的75%以上。
现实之三：实时处理
一项对全球CIO调查得出的结论表明：“通过对企业界搜集的大量数据进行实时分析，并从中获得启示，进而将这些启示转化为自身的竞争优势，对当今企业来说至关重要。”
某证券公司的CIO在介绍公司对于数据实时处理的需求时曾经表示，上亿条数据的分析要在5秒钟内完成。
“大数据”来袭！中小企业如何应战？
如同第二次工业革命中的电力和第三次工业革命中的互联网一样，大数据和云计算并不是一种新兴的行业，而是各行各业在社会转型的过程中为了实现其目标而使用的一种科学方法和技术手段。在即将到来的第四次工业革命中，大数据和云计算并不是企业转型的最终目的地，而是智能化社会中万物生长不可或缺的阳光。
每个人每天都在产生大量数据，云计算正是数据从量变产生质变的过程中应运而生的解决方案。在大数据时代里，很多有代表性的企业都为云概念的形成起到了推波助澜的作用，比如苹果和谷歌，然而，仅有理论是远远不够的。云对于个人或者企业来说，并不只是一个虚无缥缈的大硬盘，而是能够产生财富的聚宝盆，云计算就是盘活聚宝盆里每一个数字的时代利器。
对于企业而言，将服务器置于云端不仅仅节约了占地面积和维护成本，还为企业提供了更好的管理渠道和经营模式。微软公司的首席执行官史蒂夫·鲍尔默曾大胆预测：“受云计算冲击，5年后企业内部服务器将完全消失。在企业自身管理的服务器上保存数据或是实施事务（Transaction）的企业将消失。几乎所有的事务和应用软件以及系统管理功能将通过互联网的云计算运行。”
Ⅸ 大数据带来的挑战有哪些
时每刻产生大量的数据。在此背景下，大数据时代（BigDataEra）将会面临新的挑战。1、大数据时代的基本特征所谓大数据，就是人类在生产和生活中产生的海量数据信息。大数据时代的到来，毫无疑问会给人们带来空前便利。据统计，2010年以互联
Ⅹ 大数据发展面临的挑战是什么
现在大数据是世界都关注的事情，这是因为大数据能够帮助人们做很多的事情，大数据的发展也是很多国家重视的地方，当然，我国也不例外。我国对大数据还是比较重视的，现在我国的大数据产业发展已经有了一定的基础，但是我们还不能放松，还需要努力，这是因为我国的数据产业还面临着众多的挑战，在这篇文章中我们就给大家详细介绍一下大数据发展面临的挑战，希望这篇文章能够更好地帮助大家理解大数据知识。
我国发展大数据产业是一定要向数据强国转变，现在我国只能说是个数据大国，但是要实现从“数据大国”向“数据强国”转变，还面临诸多挑战。具体面临的挑战有五个。
第一个挑战就是对数据资源及其价值的认识不足。这是因为全社会尚未形成对大数据客观、科学的认识，对数据资源及其在人类生产、生活和社会管理方面的价值利用认识不足，存在盲目追逐硬件设施投资、轻视数据资源积累和价值挖掘利用等现象。所以说这是我国大数据长期内最大的挑战，但也是比较容易实现的目标。
第二个挑战就是技术创新与支撑能力不够。这主要是因为大数据需要从底层芯片到基础软件再到应用分析软件等信息产业全产业链的支撑，无论是新型计算平台、分布式计算架构，还是大数据处理、分析和呈现方面与国外均存在较大差距，对开源技术和相关生态系统的影响力仍然较弱，总体上难以满足各行各业大数据应用需求。而这是大数据短期内最大的挑战。
第三个挑战就是数据资源建设和应用水平不高。这是因为用户普遍不重视数据资源的建设，即使有数据意识的机构也大多只重视数据的简单存储，很少针对后续应用需求进行加工整理。而且数据资源普遍存在质量差，标准规范缺乏，管理能力弱等现象。在很多跨部门、跨行业的数据共享仍不顺畅，有价值的公共信息资源和商业数据开放程度低。数据价值难以被有效挖掘利用，所以说，大数据应用整体上处于起步阶段，潜力远未释放。
第四个挑战就是信息安全和数据管理体系尚未建立。数据所有权、隐私权等相关法律法规和信息安全、开放共享等标准规范缺乏，技术安全防范和管理能力不够，尚未建立起兼顾安全与发展的数据开放、管理和信息安全保障体系。
第五个挑战就是人才队伍建设还需加强。就目前而言，我国的综合掌握数学、统计学、计算机等相关学科及应用领域知识的综合性数据科学人才缺乏，远不能满足发展需要，尤其是缺乏既熟悉行业业务需求，又掌握大数据技术与管理的综合型人才。
我们在这篇文章中给大家介绍了我国大数据发展需要面临的挑战，通过这些内容我们不难发现我国要想成为数据强国还有很长的路要走。所以说，我国从数据大国转变为数据强国还需要我们共同的努力。