大数据研究领域可谓炙手可热，然而对数据中的价值加以利用仍然充满挑战。今天，我们将对此类挑战进行详尽解析。
大数据的生成速度令人错愕，事实上90%的可用数据是在过去两年当中才刚刚出现。如今我们需要努力分析大数据，从而发现其中可用以指导决策及战略性业务转型的洞察结论。
大数据应用已经开始在改进产品、提升服务水平及客户服务等领域发挥作用。下面来看一组具体数字：只有17%的企业尚无任何计划建立大数据项目，而超过70%的企业已经开始使用大数据——包括将其整合至业务当中，或者作为试水性项目。数据技术正在逐步成熟，亦有越来越多组织机构准备将其纳入信息管理与分析基础设施当中。
然而，以下大数据带来的“大挑战”同样不容忽视。
找到用于交流大数据的语言
各类科学，包括化学乃至数学都凭借着一种特定语言的出现而获得巨大的推动作用。很明显，我们必须在大数据找到同样值得依赖的特定语言，从而像使用代数符号以及合适的编程语言那样更好地对其加以分析。
提升数据可靠性
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”以及“有价值信息”。遗憾的是，截至目前仍有很多企业难以找到最理想的数据以及具体使用方式。这区分“垃圾数据”与保障数据质量已经成为一大关键性难题。
数据访问
数据访问与连接性同样是一大障碍。麦肯锡公司调查显示，目前仍有大量数据点未能接入网络，因此企业往往还不具备管理整体业务所必需的数据平台。
将更多复杂数据纳入进来
如果说大数据的起步阶段是在同“简单”数据作斗争(例如数字表以及图形等)，那么如今需要处理的数据正变得愈发复杂：图片、视频以及对物理乃至生活环境的描述等等。因此，我们有必要重新审视并构建大数据工具及架构，用以捕捉、存储并分析多样性数据。
更好地整合时间变量
时间维度亦是大数据发展中的一大重要挑战，即如何分析长期因果关系，而不仅仅是处理实时数据流。最后，这一问题亦会给存储领域带来挑战。我们需要认真选择以切实承载如此庞大的数据存储量。
IT架构
数据世界的技术环境正在快速发展，因此能够有价值数据的前提在于同拥有强大创新能力的技术伙伴开展合作，从而建立正确的IT架构以高效适应各类变化因素。
安全性
最后但同样的重要的是安全问题。我们需要利用团队中每位成员的对应身份进行数据访问管理，同时配合适当的数据加密机制，从而避免各类潜在风险。
大数据技术带来的规模化趋势同样给科学、经济以及政治等领域带来深远影响，甚至给人类的发展轨迹打上了深深的烙印。大数据正挑战我们的分析能力以及对世界的认知方式。因此在迎接变化及不断成长的同时，我们亦应当坚守以人为本的原则，立足精益、与时俱进、秉持诚信并服务于整个世界。
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