随着时间的推移，大数据越来越出名。公司正在使用它来提高他们的业务效率。根据NewVantage最近的一项调查，超过95%的财富1000强企业正在开展大数据项目。但是，只有48%的受访者表示他们在大数据项目中取得了令人满意的结果。这些企业中只有15%将他们的项目部署到生产中。你需要应对各种各样的挑战。

公司每天都会产生大量的数据。大数据使公司能够分析和获取这些数据。他们利用这些数据来做出更好的商业决策。此外，大数据正在帮助企业改善运营，提高竞争力。但是，你需要克服各种各样的挑战。在本文中，我们将讨论5大数据挑战。

1. 知识不足

大多数公司甚至不了解大数据的基础知识。他们也不知道大数据的好处。如果你没有一个清晰的认识，那么你的大数据项目将会失败。企业在大数据等技术上浪费了大量的资源和时间。但是，他们甚至不知道这些新技术的基本知识。大多数员工也不了解大数据的真正价值。因此，他们不愿意改变他们现有的过程。这可能会对你的公司流程造成严重损害。

大数据对任何公司来说都是一个巨大的进步。首先，它应该被你公司的董事会成员接受。他们应该了解大数据的基础知识。在那之后，你需要确保你的员工也知道大数据的优势。你的IT团队可以组织研讨会和培训。这将有助于你培训员工。你还可以通过监控员工来观察员工对大数据的接受度。然而，这也会对员工的工作效率产生负面影响。

2. 费用昂贵

对大多数公司来说，大数据项目是昂贵的。如果你使用的是本地解决方案，那么你需要投资新的硬件。此外，你还需要雇用新的开发人员和管理员。大多数框架都是免费的和开源的。但是，你仍然需要为新项目的配置、维护、设置和开发付费。

你还可以选择基于云的解决方案。如果你使用的是基于云的解决方案，那么你只需要为云服务付费。但是，你仍然需要雇佣有技能的人来开发你的产品。这两种选择都很昂贵。

如果你想要更大的灵活性，那么你应该选择基于云的解决方案。它将允许你轻松地扩展你的资源。但是，如果你正在寻找更高的安全性，那么你应该选择内部部署解决方案。一些公司也在使用混合解决方案来开发产品。他们的敏感数据存储在他们自己的存储设施中。但是，他们正在使用云计算能力来处理他们的数据。这是完美的公司正在寻找一个具有成本效益的选择。

3. 数据质量难以管理

数据集成是你需要克服的最大挑战之一。你的软件将从各种不同的来源收集数据。例如，它可以从呼叫中心、网站日志和社交媒体收集数据。此数据的数据格式将有所不同。因此，很难整合所有这些数据。

此外，大数据并不能保证100%的准确性。你需要确保它只收集可靠的数据。有时你可能会收集到错误或重复的信息。这种类型的数据对你的企业没有用处。

你可以通过清理数据来改进这一点。首先，你应该致力于创建一个合适的大数据模型。之后，你必须专注于相互比较数据。如果某些记录已经可用，那么你应该合并这两个记录。这将帮助你提高大数据模型的准确性。

4. 安全漏洞

大数据会给你的网络带来各种安全漏洞。大多数公司在启动大数据项目时并不关心安全问题。但是，这不是明智之举。大数据随着时间的推移而发展。不过，它缺乏许多安全功能。你可以通过更多地关注安全性来解决这个问题。

5. 升级

大数据最重要的特征是它会随着时间的推移而增长。这也是处理大数据最严峻的挑战。大多数公司认为他们可以通过增加存储容量来提升他们的项目。他们专注于提高计算能力。但是，在不降低系统性能的情况下进行升级仍然很困难。每个公司的IT预算都是有限的。因此，你需要确保你在预算之内。

你应该专注于为你的解决方案提供一个良好的体系结构。这将帮助你在未来扩大你的项目。如果你的大数据解决方案具有良好的架构，那么你就不需要担心大多数挑战。你的算法应该在设计时考虑到升级。

你还需要为系统维护做适当的计划。这将有助于你处理升级问题。此外，你应该定期检查系统的性能。这将帮助你识别系统中的弱点。因此，你可以及时解决这些问题。

结论

大数据对大多数企业来说都非常重要。它将帮助你收集和分析你的企业数据。这将帮助你做出更好的商业决策。但是，你需要克服许多挑战。如果你的解决方案有一个良好的体系结构，那么你就可以轻松地处理这些问题。你应该采取系统的方法来应对这些挑战。但是，你也应该为你的员工举办研讨会。这将有助于你增加大数据的采用。