大数据研究领域炙手可热，但挖掘数据中的价值仍然充满挑战。今天，我们将对这些挑战进行详细分析。 大数据正在以惊人的速度产生，事实上90%的可用数据都是在过去两年才出现的。今天，我们努力分析大数据以发现可以指导决策制定和战略业务转型的洞察力。 大数据应用开始发挥改善产品、提升服务水平、服务客户的作用。我们来看一组具体数字：只有17%的企业没有建立大数据项目的计划，而超过70%的企业已经开始使用大数据——包括将其融入业务，或作为试水项目。数据技术逐渐成熟，越来越多的组织准备将其纳入其信息管理和分析基础架构。 不过，大数据带来的以下“大挑战”也不容忽视。 寻找交流大数据的语言 各种科学，包括化学甚至数学，都因特定语言的出现而得到巨大的推动。很明显，我们必须在大数据中找到同样可靠的特定语言来更好地分析它，并使用代数符号和合适的编程语言。 提高数据可靠性 随着可用数据量的不断增长，我们必须有效区分“数据”的“信号”和“有价值的信息”。不幸的是，截至目前，许多公司仍然难以找到最理想的数据以及如何使用它。区分“垃圾数据”与保证数据质量成为关键问题。 数据访问 数据访问和连接也是一大障碍。麦肯锡公司研究表明，仍有大量数据点未连接到网络，因此企业往往没有管理整体业务所需的数据平台。 融入更复杂的数据 如果说大数据初期是为了对抗“简单”的数据（比如数值表格和图形等），今天需要处理的数据越来越多复杂：图片、视频、物理和生活环境的描述等。因此，我们有必要重新审视和构建大数据工具和架构，以捕获、存储和分析多样化的数据。 更好地融合时间变量 时间维度也是大数据发展的一个重要挑战，即如何分析长期的因果关系，而不是仅仅处理实时数据流。***，这个问题也会给存储领域带来挑战。我们需要谨慎选择以实际托管如此大量的数据存储。 IT架构 数据世界的技术环境正在飞速发展，有价值数据的前提是与具有强大创新能力的技术伙伴合作，从而建立正确的IT架构，以高效适应各种变化因素。 安全 ***但同样重要的是安全问题。我们需要使用每个团队成员的相应身份进行数据访问管理，并配合适当的数据加密机制来规避各种潜在风险。 大数据技术带来的规模化趋势也对科学、经济、政治等领域产生了深远的影响，甚至深深烙印在人类发展的轨迹上。 大数据正在挑战我们的分析能力和我们感知世界的方式。因此，我们在拥抱变化、不断成长的同时，还应坚持以人为本、精益求精、与时俱进、诚信立业、服务全球。
