挑戰(zhàn)一：數(shù)據(jù)來(lái)源錯(cuò)綜復(fù)雜豐富的數(shù)據(jù)源是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的前提。而我國(guó)數(shù)字化的數(shù)據(jù)資源總量遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于美歐，每年新增數(shù)據(jù)量?jī)H為美國(guó)的7%，歐洲的12%，其中政府和制造業(yè)的數(shù)據(jù)資源積累遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于國(guó)外。就已有有限的數(shù)據(jù)資源來(lái)說(shuō)，還存在標(biāo)準(zhǔn)化、準(zhǔn)確性、完整性低，利用價(jià)值不高的情況，這大大降低了數(shù)據(jù)的價(jià)值。大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們需要更加全面的數(shù)據(jù)來(lái)提高分析預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度，因此我們就需要更多便捷、廉價(jià)、自動(dòng)的數(shù)據(jù)生產(chǎn)工具。除了我們?cè)诰W(wǎng)上使用的瀏覽器有意或者無(wú)意記載著個(gè)人的信息數(shù)據(jù)之外，手機(jī)、智能手表、智能手環(huán)等各種可穿戴設(shè)備也在無(wú)時(shí)無(wú)刻地產(chǎn)生著數(shù)據(jù)；就連我們家里的路由器、電視機(jī)、空調(diào)、冰箱、飲水機(jī)、凈化器等也開(kāi)始越來(lái)越智能并且具備了聯(lián)網(wǎng)功能，這些家用電器在更好地服務(wù)我們的同時(shí)，也在產(chǎn)生著大量的數(shù)據(jù)；甚至我們出去逛街，商戶的WIFI,運(yùn)營(yíng)商的3G網(wǎng)絡(luò)，無(wú)處不在的攝像頭電子眼，百貨大樓的自助屏幕，銀行的ATM，加油站以及遍布各個(gè)便利店的刷卡機(jī)等也都在產(chǎn)生著數(shù)據(jù)。挑戰(zhàn)二：數(shù)據(jù)挖掘分析模型建立步入大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們紛紛在談?wù)摯髷?shù)據(jù)，似乎這已經(jīng)演化為新的潮流趨勢(shì)。數(shù)據(jù)比以往任何時(shí)候都更加根植于我們生活中的每個(gè)角落。我們?cè)噲D用數(shù)據(jù)去解決問(wèn)題、改善福利，并且促成新的經(jīng)濟(jì)繁榮。人們紛紛流露出去大數(shù)據(jù)的高期待以及對(duì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的格外看好。然而，關(guān)于大數(shù)據(jù)分析，人們鼓吹其神奇價(jià)值的喧囂聲浪很高，卻鮮見(jiàn)其實(shí)際運(yùn)用得法的模式和方法。造成這種窘境的原因主要有以下兩點(diǎn)：一是對(duì)于大數(shù)據(jù)分析的價(jià)值邏輯尚缺乏足夠深刻的洞察；其次便是大數(shù)據(jù)分析中的某些重大要件或技術(shù)還不成熟。大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)的海量增長(zhǎng)以及缺乏這種大數(shù)據(jù)分析邏輯以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的待發(fā)展，正是大數(shù)據(jù)時(shí)代下我們面臨的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)的大，一般人認(rèn)為指的是它數(shù)據(jù)規(guī)模的海量。隨著人類在數(shù)據(jù)記錄、獲取及傳輸方面的技術(shù)革命，造成了數(shù)據(jù)獲得的便捷與低成本，這便使原有的以高成本方式獲得的描述人類態(tài)度或行為的、數(shù)據(jù)有限的小數(shù)據(jù)已然變成了一個(gè)巨大的、海量規(guī)模的數(shù)據(jù)包。這其實(shí)是一種片面認(rèn)識(shí)。其實(shí)，前大數(shù)據(jù)時(shí)代也有海量的數(shù)據(jù)集，但由于其維度的單一，以及和人或社會(huì)有機(jī)活動(dòng)狀態(tài)的剝離，而使其分析和認(rèn)識(shí)真相的價(jià)值極為有限。大數(shù)據(jù)的真正價(jià)值不在于它的大，而在于它的全面：空間維度上的多角度、多層次信息的交叉復(fù)現(xiàn)；時(shí)間維度上的與人或社會(huì)有機(jī)體的活動(dòng)相關(guān)聯(lián)的信息的持續(xù)呈現(xiàn)。挑戰(zhàn)三：數(shù)據(jù)開(kāi)放與隱私的權(quán)衡數(shù)據(jù)應(yīng)用的前提是數(shù)據(jù)開(kāi)放，這已經(jīng)是共識(shí)。有專業(yè)人士指出，中國(guó)人口居世界首位，但2011年中國(guó)新存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)為250PB，僅為日本的60%和北美的7%。目前我國(guó)一些部門和機(jī)構(gòu)擁有大量數(shù)據(jù)但寧愿自己不用也不愿提供給有關(guān)部門共享，導(dǎo)致信息不完整或重復(fù)投資。2012年中國(guó)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量達(dá)到64EB，其中55%的數(shù)據(jù)需要一定程度的保護(hù)，然而目前只有不到一半的數(shù)據(jù)得到保護(hù)。開(kāi)放與隱私如何平衡，亦是一大難題。任何技術(shù)都是雙刃劍，大數(shù)據(jù)也不例外。如何在推動(dòng)數(shù)據(jù)全面開(kāi)放、應(yīng)用和共享的同時(shí)有效地保護(hù)公民、企業(yè)隱私，逐步加強(qiáng)隱私立法，將是大數(shù)據(jù)時(shí)代的一個(gè)重大挑戰(zhàn)。挑戰(zhàn)四：大數(shù)據(jù)管理與決策大數(shù)據(jù)的技術(shù)挑戰(zhàn)顯而易見(jiàn)，但其帶來(lái)的決策挑戰(zhàn)更為艱巨。大數(shù)據(jù)至關(guān)重要的方面，就是它會(huì)直接影響組織怎樣作決策、誰(shuí)來(lái)作決策。在信息有限、獲取成本高昂且沒(méi)有被數(shù)字化的時(shí)代，組織內(nèi)作重大決策的人，都是典型的? ?高權(quán)重的人，要不然就是高價(jià)請(qǐng)來(lái)的擁有專業(yè)技能和顯赫履歷的外部智囊。但是，在今時(shí)今日的商業(yè)世界中，高管的決策仍然更多地依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)，而不是基于數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的根本目的是以數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)，幫助人們做出更明智的決策，優(yōu)化企業(yè)和社會(huì)運(yùn)轉(zhuǎn)。哈佛商業(yè)評(píng)論說(shuō)，大數(shù)據(jù)本質(zhì)上是“一場(chǎng)管理革命”。大數(shù)據(jù)時(shí)代的決策不能僅憑經(jīng)驗(yàn)，而真正要“拿數(shù)據(jù)說(shuō)話”。因此，大數(shù)據(jù)能夠真正發(fā)揮作用，深層次看，還要改善我們的管理模式，需要管理方式和架構(gòu)的與大數(shù)據(jù)技術(shù)工具相適配。這或許是我們最難邁過(guò)的一道坎了。挑戰(zhàn)五：大數(shù)據(jù)人才缺口如果說(shuō)，以Hadoop為代表的大數(shù)據(jù)是一頭小象，那么企業(yè)必須有能夠馴服它的馴獸師。在很多企業(yè)熱烈擁抱這類大數(shù)據(jù)技術(shù)時(shí)，精通大數(shù)據(jù)技術(shù)的相關(guān)人才也成為一個(gè)大缺口。大數(shù)據(jù)建設(shè)的每個(gè)環(huán)節(jié)都需要依靠專業(yè)人員完成，因此，必須培養(yǎng)和造就一支懂指揮、懂技術(shù)、懂管理的大數(shù)據(jù)建設(shè)專業(yè)隊(duì)伍。

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