在當今的互聯世界中，用戶和設備每天共同創建超過2.5兆字節的數據！訪問正確的數據和分析工具可以極大地增強決策能力。這是機器學習可以通過實時處理成千上萬個數據點而無需人工干預來生成可操作的智能的幫助。因此，毫無疑問，大數據是當今IT領域新興的破壞性技術。但是，像其他任何新技術一樣，大數據也面臨著一系列挑戰，尤其是來自其潛力和功能的。根據《 NewVantage Partners大數據高管調查2017》，接受調查的《財富》 1000強企業中有95％的企業領導人表示，這些企業已經采取了最近五年的大數據項目。但是，不到一半（48.4％）的受訪者表示他們的大數據計劃取得了可衡量的成果。因此，讓我們深入探討該領域面臨的一些常見挑戰。

跨不同數據源的同步

典型的大數據處理包括提取，轉換和加載方法以進行數據集成。在這里，大部分數據被帶到暫存區域并在處理數據集以準備加載到目標系統中時進行同步。但是，隨著始發點數量的增加和數據生成和傳輸的速度增加。這給整合和同步數據接觸點提出了巨大的挑戰，尤其是在它們之間相互隔離和多樣化的情況下。盡管一些供應商目前正在提供旨在簡化該過程的各種ETL和數據集成工具，但許多企業表示，他們尚未解決數據集成問題。

處理大量數據

數據爆炸式增長是真實的。如今，數據已經超出了可以存儲，計算和檢索的數量。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雜的方式進行擴展的可能性，并且還必須確保系統的性能不會下降并且擴展不會超出預算。最好的解決方案之一是選擇創建結合NoSQL數據庫的混合關系數據庫。

隱私權與安全性

這是許多行業專家日益關注的問題之一。這一挑戰包括敏感，概念，技術以及法律意義。大數據技術確實在發展，但是由于希望在應用程序級別授予安全性，因此大數據技術仍然被忽略。另外，隨著業務的增長，由于同時生成大量數據，一些企業無法維護定期檢查。此外，在收集數據方面，隱私法從一個政治地理區域到另一個政治地理區域都不同。同樣，可以根據數據類型和數量來不同地應用它們。但是無論如何，一次數據泄露都可能使公司及其客戶面臨身份盜用，責任和競爭性信息丟失的風險，因此安全性是一項重大挑戰，需要認真對待。

大數據處理成本

從采用階段到產品發布，大數據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，設置，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（開發人員和管理員），云服務，開發方面也需要花費大量資金，并且還要承擔與開發，設置和維護相關的成本。維護所需的框架。這就是為什么必須優先考慮根據業務需求進行計劃并制定戰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據湖-這些湖可以為當前不需要分析的數據提供廉價的存儲機會。

招聘和保留大數據人才

毫無疑問，大數據中真正熟練和經驗豐富的人員的嚴重短缺是最大的問題。盡管每年都有數據科學家，數據挖掘者，數據分析師或大數據專家畢業；他們中的大多數人要么發現自己偏離了所選擇的職業，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據時，池中剩余的大部分將毫無用處。因此，為了解決這種情況，大多數組織都在轉向自動化分析解決方案，該解決方案利用機器學習，人工智能和自動化功能，通過最少的手動編碼即可從數據中提取含義。

這些是在金喜正規買球中采用大數據時面臨的主要挑戰。還有幾個面臨著日常挑戰的學科。其中包括數據治理，組織抵制，數據模型過時或不足，數據質量差和偏差偏大。

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