Ⅰ 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。
Ⅱ 大數據產業未來的瓶頸在哪裡
體現在四個復方面。
1、數據制收集和提取的合法性問題。核心在於數據隱私的保護和數據隱私應用之間如何權衡。
2、大數據共享與合作問題。共享信息的企業之間競爭和合作的關系同時存在，如何發揮協同效應需要產業鏈各個環節的企業達成競爭與合作的平衡是關鍵。
3、大數據結論的解讀和應用。執行者不但能夠解讀大數據，同時還需深諳行業發展各個要素之間的關聯，制定出可執行的解決問題的方案，確保方案不會產生新的問題。
4、政府相關管理政策的制定。在運用大數據過程中，如何合法提取私人或用戶隱私數據，如何保障數據安全，如何規范大數據產業的正確運行，政府將會出台一系列政策措施加以完善。
Ⅲ 大數據目前存在什麼問題
數據存儲問題：隨著技術不斷發展，數據量從TB上升至PB，EB量級，如果還用傳統的數據存儲方式，必將給大數據分析造成諸多不便，這就需要藉助數據的動態處理技術，即隨著數據的規律性變更和顯示需求，對數據進行非定期的處理。同時，數量極大的數據不能直接使用傳統的結構化資料庫進行存儲，人們需要探索一種適合大數據的數據儲存模式，也是當下應該著力解決的一大難題。
分析資源調度問題：大數據產生的時間點，數據量都是很難計算的，這就是大數據的一大特點，不確定性。所以我們需要確立一種動態響應機制，對有限的計算、存儲資源進行合理的配置及調度。另外，如何以最小的成本獲得最理想的分析結果也是一個需要考慮的問題。
專業的分析工具：在發展數據分析技術的同時，傳統的軟體工具不再適用。目前人類科技尚不成熟，距離開發出能夠滿足大數據分析需求的通用軟體還有一定距離。如若不能對這些問題做出處理，在不久的將來大數據的發展就會進入瓶頸，甚至有可能出現一段時間的滯留期，難以持續起到促進經濟發展的作用。
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Ⅳ 大數據需突破存儲、性能瓶頸
大數據需突破存儲、性能瓶頸
大數據的核心是大量數據的分析能力
在亟待優先解決的IT問題千頭萬緒的情況下，在大數據價值日益凸顯的背景下，企業需要首先提高數據中心的成本效益，以滿足不斷變化的業務需求，加大大數據的應用和相關基礎設施的構建，滿足對於大數據環境下數據中心高性能、高可擴展性、高安全性和高可用性的要求。
大數據核心分析能力需要強大的後台支撐
所謂大數據，最為核心的就要看對於大量數據的核心分析能力。但是，大數據核心分析能力的影響不僅存在於數據管理策略、數據可視化與分析能力等方面，從根本上也對數據中心IT基礎設施架構甚至機房設計原則等提出了更高的要求。為了達到快速高效的處理大量數據的能力，整個IT基礎設施需要進行整體優化設計，應充分考量後台數據中心的高節能性、高穩定性、高安全性、高可擴展性、高度冗餘，基礎設施建設這五個方面，同時更需要解決大規模節點數的數據中心的部署、高速內部網路的構建、機房散熱以及強大的數據備份等問題。
大數據離不開效益型數據中心的構建
深入了解大數據應用的數據中心經濟學對於提高企業的實際利潤率，具有十分重要的價值。數據中心經濟學能夠提供一個框架，幫助IT管理者認識存儲的總體擁有成本（TCO）的長期價值影響。利用數據中心經濟學確定存儲決策、計算資源的准確支出，將能夠幫助企業系統化地持續降低成本，並更好的支持企業採用大數據技術。
大數據更需要突破存儲、性能瓶頸
大數據應用除了數據規模巨大之外，還意味著擁有龐大的文件數量。因此如何管理文件系統層累積的元數據是一個難題，處理不當的話會影響到系統的擴展能力和性能，而傳統的NAS系統就存在這一瓶頸。所幸的是，基於對象的存儲架構就不存在這個問題，它可以在一個系統中管理十億級別的文件數量，而且還不會像傳統存儲一樣遭遇元數據管理的困擾。基於對象的存儲系統還具有廣域擴展能力，可以在多個不同的地點部署並組成一個跨區域的大型存儲基礎架構。此外，大數據應用還存在實時性的問題，特別是涉及到與網上交易或者金融類相關的應用。
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 大數據面行業發展面臨哪些現實困境
1、大部分數據都是孤立的，與其他類型的數據隔離開來，無法進行宏觀全面的分析。例如，財務數據很難與消費者數據輕松匯總，以獲得關於特定客戶行為對公司財務績效影響的更深刻的見解。
2、很難足夠快地處理大數據以使洞察有用。大多數類型的數據的價值都是短暫的，消費者今天所做的將在明天和後天發生改變。為了獲得最大利益，企業需要能夠快速提供行動指導的洞察，但大多數傳統的資料庫系統無法以必要的速度處理數據。
3、收集的大部分數據都被浪費掉了。負責在海量數據中尋找業務問題「答案」的業務分析師必須過濾掉不相關的數據，並找出可能存在答案的特定數據集。結果，估計有60%至73%的數據未提供價值。如今，另一個主要的數據來源正在推動潮流——物聯網數據。物聯網在許多方面加劇了數據問題，但它也提供了解決方案。
Ⅶ 制約大數據發展的三大因素
1. 優質可用數據缺乏
在具體的領域或行業內，我國普遍未形成成型的數據採集、加工、分析和應用鏈條，大量數據源未被激活，大多數數據擁有者沒有數據價值外化的路徑。比如，各醫療健康類應用收集了大量的數據，但沒有像Sermo.com那樣面向醫葯公司售賣數據。與國外相比我國的政府、公共服務、農業應用基本缺位，電信和銀行業更缺少與外部數據的碰撞。
2.技術與業務的鴻溝
大數據行業發展至今，技術與業務之間依然存在巨大著鴻溝。首先，就是數據分析技術本身。數據源企業為實現數據價值變現，嘗試多種方法，甚至自己組建數據分析團隊，可是數據分析是個技術活，1%的誤差都會極大地影響市場份額，術業有專攻，數據變現還是需要專業的數據分析人才來實現。
3.人才難覓
我們國家大數據發展最大的優勢就是市場大，最大的劣勢恰巧就是缺乏相應人才，人才缺乏的程度非常嚴重。首先在國際市場方面，我們要跟國外公司爭人才，然而國外大數據行業同樣十分火熱。而不論在國內還是國外，跟企業競爭人才都是一項艱巨的事業，比如在世界上最好的大學之一的美國普林斯頓大學，想找數學家也是非常困難，人才很容易被大公司挖走，每年都有非常好的數據分析人才被企業挖走。所以人才難覓不只是口頭說說，更是一個亟待解決的問題。
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Ⅷ 哪些因素影響大數據的發展
1.中小企業如何在大數據和演算法決策時代開展競爭
沒有互聯網巨頭或全球快速消費品公司的海量數據集的中小公司如何能夠在大數據和演算法決策時代開展競爭。大公司利用網路服務的網路效應鞏固其地位，這對於良性創新圈是一個風險，或許人們已經看到了這種風險。
2.開放數據需要像開源軟體一樣認真對待
眾所周知，開源軟體背後是大數據和機器學習產品和服務的興起。開放源碼的商業和技術案例的重要性多年前就得到了證實。然而，人們對開放數據對創新的重要性的關注卻少之又少。
3.捕獲和管理實時數據的重要性
雖然人工智慧和機器學習項目並不總是需要實時或接近實時的數據，但構建能夠處理數據的系統的能力可能是一種具有價值的競爭優勢形式。隨著數據驅動的決策越來越多地嵌入到組織中，競爭優勢有時會轉移到那些能夠對事件作出更快響應的組織中。亞馬遜網路服務在這方面的規模和廣度表明，實現這一點的工具變得越來越容易和便宜。
4.法律和道德問題開始改變企業的創新方式
牛津大學SandraWachter博士在會上的演講強調了一個問題，而在未來一兩年內，這個問題可能會得到更多討論。她指出，許多公司現在意識到他們有義務保護個人數據，因為GDPR法規等相關法律已經生效。然而，一個討論較少的問題也是監管機構仍在努力解決的問題是，推理以及由嵌入式演算法需要根據其處理的數據做出的決定。
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