大数据分析面临的问题,简述大数据分析处理面临的挑战

大数据时代的挑战面临大数据时代来临，企业数据呈爆炸式增长。如何发掘企业数据更大的价值，将是很多企业必须面对的挑战。首先，大数据的快速发展对我们原有的IT基础设施提出了更高的挑战，难以满足大数据时代的需求。发现价值的过程离不开基础平台技术的创新发展。基础平台的变化首先，大数据对企业的存储系统提出了挑战。大数据的爆炸式增长使得存储系统的容量、可扩展性、传输瓶颈等方面面临具有挑战性。

目前闪存技术的发展以及Intel、IBM等公司都投入了相当大的资金进行大数据的研发，主要是为了解决大数据给基础平台带来的挑战。同样，Big数据分析Similarly面临对软件提出了挑战，同时也导致了数据库、数据仓库、数据挖掘、商业智能、人工智能、内容/知识管理等领域的技术变革。Hadoop是一个软件框架，可以分布式处理大量数据。用户可以在Hadoop上轻松开发和运行处理海量数据的应用。

在大数据环境下，人上传的数据会面临这些问题:1。数据安全风险；注意:(1)大数据被非正常攻击，引发安全隐患。(2)大数据泄露风险。(3)大数据传输过程中的安全风险。(4)大数据存储管理风险。第二，大数据隐私问题；主要表现在(1)个人隐私保护。(2)传统的安全措施难以适应。(3)数据访问控制变得越来越复杂。

每时每刻都会产生大量的数据。在此背景下，大数据时代将面临新的挑战。1.大数据时代的基本特征所谓大数据，就是人类在生产生活中产生的海量数据信息。大数据时代的到来，无疑会给人们带来前所未有的便利。据统计，2010年基于互联网产生的数据超过了以往所有年份的总和。而且不仅仅是数据量的激增，还有数据结构的演变。

而且，整个网络架构将会发生革命性的变化。由此，所谓的大数据时代已经到来。对于大数据时代，一般认为有以下四个特点:一是数据量大:数据量已经从TB(1012字节)发展到PB甚至ZB，可以称之为海量、巨大甚至过度。二是类型多:网页、图片、视频、图像等半结构化、非结构化数据信息越来越多。三是价值密度低:以视频安防监控为例，在连续的监控流中，价值大的数据流可能只有一两秒；

Big数据分析Tools面临有哪些挑战？大数据时代，传统的智能BI和报表工具很难承担大数据的市场应用任务。新一代大数据处理工具将取代传统的数据处理软件，引领新时代的数据挖掘浪潮。那么，在信息化时代背景下，数据分析 tools会面临哪些挑战？数据收集和兼容数据收集和整合是数据处理的第一步。如何更好更快地检索和收集足够多的数据成为数据分析过程的关键。

新时代的big 数据分析工具必须具有很强的数据兼容性，包括对非结构化数据的处理。即使在数据庞大杂乱的情况下，大型数据分析工具也要能够快速响应，对数据进行整合和筛选，为接下来的数据分析工作打下良好的基础，数据分析 rate 数据分析在大数据恶劣环境下的效率直接体现了big 数据分析 tools的性能。在新时代，big 数据分析 tools不仅要能在海量数据面前快速分析并得到结果，还要保证/tools。