在當今的互聯(lián)世界中，用戶和設(shè)備每天共同創(chuàng)建超過2.5兆字節(jié)的數(shù)據(jù)！訪問正確的數(shù)據(jù)和分析工具可以極大地增強決策能力。這是機器學(xué)習(xí)可以通過實時處理成千上萬個數(shù)據(jù)點而無需人工干預(yù)來生成可操作的智能的幫助。因此，毫無疑問，大數(shù)據(jù)是當今IT領(lǐng)域新興的破壞性技術(shù)。但是，像其他任何新技術(shù)一樣，大數(shù)據(jù)也面臨著一系列挑戰(zhàn)，尤其是來自其潛力和功能的。根據(jù)《 NewVantage Partners大數(shù)據(jù)高管調(diào)查2017》，接受調(diào)查的《財富》 1000強企業(yè)中有95％的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人表示，這些企業(yè)已經(jīng)采取了最近五年的大數(shù)據(jù)項目。但是，不到一半（48.4％）的受訪者表示他們的大數(shù)據(jù)計劃取得了可衡量的成果。因此，讓我們深入探討該領(lǐng)域面臨的一些常見挑戰(zhàn)。

跨不同數(shù)據(jù)源的同步

典型的大數(shù)據(jù)處理包括提取，轉(zhuǎn)換和加載方法以進行數(shù)據(jù)集成。在這里，大部分數(shù)據(jù)被帶到暫存區(qū)域并在處理數(shù)據(jù)集以準備加載到目標系統(tǒng)中時進行同步。但是，隨著始發(fā)點數(shù)量的增加和數(shù)據(jù)生成和傳輸?shù)乃俣仍黾印＿@給整合和同步數(shù)據(jù)接觸點提出了巨大的挑戰(zhàn)，尤其是在它們之間相互隔離和多樣化的情況下。盡管一些供應(yīng)商目前正在提供旨在簡化該過程的各種ETL和數(shù)據(jù)集成工具，但許多企業(yè)表示，他們尚未解決數(shù)據(jù)集成問題。

處理大量數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)爆炸式增長是真實的。如今，數(shù)據(jù)已經(jīng)超出了可以存儲，計算和檢索的數(shù)量。雖然引入新的處理和存儲容量可能不是問題，但管理卻是一個問題。這是因為公司必須研究以不太復(fù)雜的方式進行擴展的可能性，并且還必須確保系統(tǒng)的性能不會下降并且擴展不會超出預(yù)算。最好的解決方案之一是選擇創(chuàng)建結(jié)合NoSQL數(shù)據(jù)庫的混合關(guān)系數(shù)據(jù)庫。

隱私權(quán)與安全性

這是許多行業(yè)專家日益關(guān)注的問題之一。這一挑戰(zhàn)包括敏感，概念，技術(shù)以及法律意義。大數(shù)據(jù)技術(shù)確實在發(fā)展，但是由于希望在應(yīng)用程序級別授予安全性，因此大數(shù)據(jù)技術(shù)仍然被忽略。另外，隨著業(yè)務(wù)的增長，由于同時生成大量數(shù)據(jù)，一些企業(yè)無法維護定期檢查。此外，在收集數(shù)據(jù)方面，隱私法從一個政治地理區(qū)域到另一個政治地理區(qū)域都不同。同樣，可以根據(jù)數(shù)據(jù)類型和數(shù)量來不同地應(yīng)用它們。但是無論如何，一次數(shù)據(jù)泄露都可能使公司及其客戶面臨身份盜用，責(zé)任和競爭性信息丟失的風(fēng)險，因此安全性是一項重大挑戰(zhàn)，需要認真對待。

大數(shù)據(jù)處理成本

從采用階段到產(chǎn)品發(fā)布，大數(shù)據(jù)管理都需要巨額支出。隨之而來的是，即使所需的框架是開源的，開發(fā)，設(shè)置，配置和維護新軟件也要付出額外的成本。對于基于云的平臺，組織在雇用新員工（開發(fā)人員和管理員），云服務(wù)，開發(fā)方面也需要花費大量資金，并且還要承擔(dān)與開發(fā)，設(shè)置和維護相關(guān)的成本。維護所需的框架。這就是為什么必須優(yōu)先考慮根據(jù)業(yè)務(wù)需求進行計劃并制定戰(zhàn)略以允許順利增加額外支出的原因。另一種解決方案是建立數(shù)據(jù)湖-這些湖可以為當前不需要分析的數(shù)據(jù)提供廉價的存儲機會。

招聘和保留大數(shù)據(jù)人才

毫無疑問，大數(shù)據(jù)中真正熟練和經(jīng)驗豐富的人員的嚴重短缺是最大的問題。盡管每年都有數(shù)據(jù)科學(xué)家，數(shù)據(jù)挖掘者，數(shù)據(jù)分析師或大數(shù)據(jù)專家畢業(yè)；他們中的大多數(shù)人要么發(fā)現(xiàn)自己偏離了所選擇的職業(yè)，要么最終給出了無法解決所考慮問題的見解。當分配給提取有意義且有價值的數(shù)據(jù)時，池中剩余的大部分將毫無用處。因此，為了解決這種情況，大多數(shù)組織都在轉(zhuǎn)向自動化分析解決方案，該解決方案利用機器學(xué)習(xí)，人工智能和自動化功能，通過最少的手動編碼即可從數(shù)據(jù)中提取含義。

這些是在金喜正規(guī)買球中采用大數(shù)據(jù)時面臨的主要挑戰(zhàn)。還有幾個面臨著日常挑戰(zhàn)的學(xué)科。其中包括數(shù)據(jù)治理，組織抵制，數(shù)據(jù)模型過時或不足，數(shù)據(jù)質(zhì)量差和偏差偏大。

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