大數據挑戰(zhàn)有哪些？

大數據中的挑戰(zhàn)是自然的執(zhí)行障礙。這些需要立即考慮并處理，因為如果不處理，創(chuàng)新可能會失敗，這還會導致一些令人反感的結果。大數據挑戰(zhàn)包括存儲和分析大量快速增長的數據。

一些大數據挑戰(zhàn)包括：

要了解大數據的挑戰(zhàn)，必須了解“大數據”一詞的含義。當我們聽到“大數據”時，可能會想知道它與更常見的“信息”有何不同?！靶畔ⅰ币辉~指的是可以記錄在媒體上或通過計算機通過電子信號傳輸的任何自然特征或圖像。然而，原始信息只有經過某種處理才有可能。

共享和訪問數據：

大數據項目中最常見的挑戰(zhàn)是，數據集與外部來源的分離。共享數據可能會帶來重大挑戰(zhàn)。其包括對組織間和組織內合法文件的需求。

從公開存儲中獲取信息會帶來各種困難。信息需要以準確、全面和及時的方式獲取。如果要利用企業(yè)數據系統(tǒng)中的信息及時做出準確的決策，那么以這種方式獲取信息就變得至關重要。

隱私和安全：

隱私和安全是大數據面臨的其他重要挑戰(zhàn)。這一挑戰(zhàn)包括微妙的、概念性的、技術性的和合法性的。由于當今可用的信息量巨大，大多數組織需要更有能力維持定期檢查。無論如何，實時執(zhí)行安全檢查和觀察是必不可少的，因為它們是最有用的。

某些個人信息與大量外部信息相結合，可能會揭示出一些關于個人的秘密事實，而這可能不希望他人知道這些信息。一些組織收集個人信息是為了增加其業(yè)務的價值，其做法是將個人不知情的經歷引入到生活中。

分析挑戰(zhàn)：

大數據在分析方面面臨一些巨大的挑戰(zhàn)。這引發(fā)了一些基本問題，例如，如果信息量太大，如何處理問題，如何發(fā)現關鍵信息點，或者如何最大限度地利用信息。

要進行此類檢查的大量信息可以是有組織的（有組織信息）、半結構化的（半組織信息）或非結構化的（無組織信息）。有兩種選擇策略：要么在分析中納入大量信息，要么預先決定哪些大量信息是相關的。

技術挑戰(zhàn)：

大數據面臨一些重大挑戰(zhàn)，包括技術挑戰(zhàn)。下面來了解一下。

1. 數據質量

收集和存儲大量信息是有代價的。大型企業(yè)、行業(yè)領導者和IT領導者始終需要大量信息存儲。為了獲得卓越的結果和結論，大量信息（而不是非必要信息）的重點在于高質量的信息存儲。

這就需要解決如何保證信息有意義、多少信息才足夠決策，以及存儲的信息是否準確等問題，這是大數據的技術挑戰(zhàn)之一。

2. 容錯能力

容錯是另一項技術挑戰(zhàn)，抗錯計算非常復雜，包括復雜的算法。如今，云計算和大數據等一些新技術不斷要求，無論何時發(fā)生故障，造成的損失都必須在可接受的范圍內。即，整個項目不能從頭開始。

3. 可擴展性

大數據項目可以快速發(fā)展和進步。大數據的靈活性問題催生了云計算。它帶來了許多挑戰(zhàn)，例如運行和執(zhí)行不同的任務，以便以經濟高效的方式實現每個工作負載的目標。它還需要有效地管理系統(tǒng)故障，這又引出了關于要使用哪種存儲設備的重大問題。

常見問題解答：

1、什么是大數據？

答：大數據的定義是數據種類更多、數量更多、速度更快。這也被稱為三個“V”。簡而言之，大數據是更廣泛、更復雜的數據集，尤其是來自新數據源的數據集。

2、大數據面臨的主要挑戰(zhàn)是什么？

答：大數據管理的常見挑戰(zhàn)包括數據隱私、安全、存儲、數據集成、數據質量和數據可訪問性。唯一重大的挑戰(zhàn)是數據安全。只有當數據量不可控時，大數據管理才會面臨挑戰(zhàn)。

3、數據存儲在大數據中如何成為一個挑戰(zhàn)？

答：大數據存儲的主要挑戰(zhàn)之一是基礎設施的可擴展性。隨著數據量的增加，存儲基礎設施必須能夠靈活地擴大和縮小規(guī)模，以適應組織不斷變化的需求。

4、為什么數據處理在大數據中是一個重大挑戰(zhàn)？

答：可用數據呈指數級增長，使數據處理成為組織面臨的挑戰(zhàn)。批處理是一種處理選項，它可以隨時間查看大數據塊。當收集和分析數據之間的周轉時間較長時，批處理是合適的選擇。

5、數據質量如何影響大數據分析？

答：數據質量是任何數據分析項目的關鍵因素，因為它會影響結果的有效性、可靠性和可用性。數據質量差會導致不準確、誤導或有偏見的結論，并損害數據洞察的價值。

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