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在当今的互联世界中，用户和设备每天共同创建超过2.5兆字节的数据！访问正确的数据和分析工具可以极大地增强决策能力。这是机器学习可以通过实时处理成千上万个数据点而无需人工干预来生成可操作的智能的帮助。因此，毫无疑问，大数据是当今IT领域新兴的破坏性技术。但是，像其他任何新技术一样，大数据也面临着一系列挑战，尤其是来自其潜力和功能的。根据《 NewVantage Partners大数据高管调查2017》，接受调查的《财富》 1000强企业中有95％的企业领导人表示，这些企业已经采取了最近五年的大数据项目。但是，不到一半（48.4％）的受访者表示他们的大数据计划取得了可衡量的成果。因此，让我们深入探讨该领域面临的一些常见挑战。

跨不同数据源的同步

典型的大数据处理包括提取，转换和加载方法以进行数据集成。在这里，大部分数据被带到暂存区域并在处理数据集以准备加载到目标系统中时进行同步。但是，随着始发点数量的增加和数据生成和传输的速度增加。这给整合和同步数据接触点提出了巨大的挑战，尤其是在它们之间相互隔离和多样化的情况下。尽管一些供应商目前正在提供旨在简化该过程的各种ETL和数据集成工具，但许多企业表示，他们尚未解决数据集成问题。

处理大量数据

数据爆炸式增长是真实的。如今，数据已经超出了可以存储，计算和检索的数量。虽然引入新的处理和存储容量可能不是问题，但管理却是一个问题。这是因为公司必须研究以不太复杂的方式进行扩展的可能性，并且还必须确保系统的性能不会下降并且扩展不会超出预算。最好的解决方案之一是选择创建结合NoSQL数据库的混合关系数据库。

隐私权与安全性

这是许多行业专家日益关注的问题之一。这一挑战包括敏感，概念，技术以及法律意义。大数据技术确实在发展，但是由于希望在应用程序级别授予安全性，因此大数据技术仍然被忽略。另外，随着业务的增长，由于同时生成大量数据，一些企业无法维护定期检查。此外，在收集数据方面，隐私法从一个政治地理区域到另一个政治地理区域都不同。同样，可以根据数据类型和数量来不同地应用它们。但是无论如何，一次数据泄露都可能使公司及其客户面临身份盗用，责任和竞争性信息丢失的风险，因此安全性是一项重大挑战，需要认真对待。

大数据处理成本

从采用阶段到产品发布，大数据管理都需要巨额支出。随之而来的是，即使所需的框架是开源的，开发，设置，配置和维护新软件也要付出额外的成本。对于基于云的平台，组织在雇用新员工（开发人员和管理员），云服务，开发方面也需要花费大量资金，并且还要承担与开发，设置和维护相关的成本。维护所需的框架。这就是为什么必须优先考虑根据业务需求进行计划并制定战略以允许顺利增加额外支出的原因。另一种解决方案是建立数据湖-这些湖可以为当前不需要分析的数据提供廉价的存储机会。

招聘和保留大数据人才

毫无疑问，大数据中真正熟练和经验丰富的人员的严重短缺是最大的问题。尽管每年都有数据科学家，数据挖掘者，数据分析师或大数据专家毕业；他们中的大多数人要么发现自己偏离了所选择的职业，要么最终给出了无法解决所考虑问题的见解。当分配给提取有意义且有价值的数据时，池中剩余的大部分将毫无用处。因此，为了解决这种情况，大多数组织都在转向自动化分析解决方案，该解决方案利用机器学习，人工智能和自动化功能，通过最少的手动编码即可从数据中提取含义。

这些是在彩票走势图中采用大数据时面临的主要挑战。还有几个面临着日常挑战的学科。其中包括数据治理，组织抵制，数据模型过时或不足，数据质量差和偏差偏大。

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