然而，管理大数据带来了复杂的挑战，需要细致的关注和专业知识。分析大量数据可能是一项艰巨的任务，但并非无法克服。
以下将探讨大数据面临的6个突出的挑战，并深入探讨云计算基础设施如何克服这些挑战。通过利用云计算的力量，企业可以驾驭大数据管理的复杂性，并最大限度地发挥其潜力，取得无与伦比的成功。
1.数据增长
如皋全球产生的数据呈指数级增长，统计数据也证实了这一点。根据福布斯公司发布的一份报告，从2010年到2020年，全球创建、捕获、复制和消费的数据量从1.2万亿千兆字节增加到59万亿千兆字节。与此同时，IDC指出，未来三年创造的数据量将超过过去30年创造的数据量。
这些可能是大量可能对企业有益的数据。但从中提取价值需要做很多工作。这包括存储数据，而数据存储不是免费的。将现有的服务器和存储迁移到基于云计算的环境，以及软件定义的存储等解决方案和压缩、分层和重复数据删除等方法可以帮助减少空间消耗。
2.数据集成
从社交媒体页面、电子邮件、财务报告到设备传感器、卫星图像和送货收据，数据几乎可以来自任何地方。其中一些可能是结构化的数据，还有一些可能是非结构化的数据或是半结构化的数据。企业面临的挑战是从所有不同的来源提取数据，使其全部兼容，并提供统一的视图，以便对其进行分析并用于生成有洞察力的报告。
许多数据集成技术可用于数据集成。对于自动化数据集成过程的软件程序和平台也是如此，以便将数据从源系统连接和路由到目标系统。数据集成架构师还可以开发定制版本。
选择最合适的数据集成工具和技术需要确定最适合的集成需求和企业概要的工具和技术。
3.数据同步
从不同的数据源收集数据意味着可以按照不同的时间表和速率从不同的数据源迁移数据副本。其结果是:它们很容易与原始系统不同步，难以生成单一版本的“真相”，并可能导致错误的数据分析。
试图修复这种情况会减慢整个数据分析工作的速度。这可能会降低数据和分析的价值，因为信息通常只有在及时生成的情况下才有价值。
幸运的是，有多种技术可以促进数据同步。还有许多服务可以自动化和加速流程。其中最好的还可以归档数据以释放存储容量，复制数据以实现业务连续性，或将数据传输到云端进行分析和处理。
内置的安全功能是必须具备的，例如传输中的数据加密以及传输和静态中的数据完整性验证。优化网络带宽使用和自动从网络连接故障中恢复的能力也是加分项。
4.数据安全
大数据不仅对企业有价值，对于网络罪犯也是如此。他们一直在窃取数据并将其用于邪恶目的，而且往往是成功的。因此，它可能是一个隐私问题，也可能是一个数据丢失预防问题和停机时间缓解问题。
这并不是说企业不考虑保护数据。问题是，他们可能没有完全理解这需要一个多方面的、端到端的、不断更新的方法。处理数据泄露的后果必须与预防数据泄露同等重要。这包括从数据起源的端点到存储数据的数据仓库和数据湖，再到与数据交互的用户。
综合数据安全策略中应包括的策略包括：
- 数据加密和隔离
- 身份和访问授权控制
- 端点安全
- 实时监控
- 云平台加固
- 安全功能隔离
- 网络外围安全
- 使用针对云环境中安全存储数据而优化的框架和架构
5.法规遵循需求
处理数据安全和隐私的法规要求、行业标准和政府法规是复杂的、多管辖的，并且不断变化。企业必须收集、存储和处理的大量数，这导致数据管道和存储系统中充满了数据，使得满足合规性要求变得特别困难。
第一步是掌握所有当前和相关的合规性需求。如有必要，聘请外部专家。
与数据相关的合规性要求使用可靠、准确的数据。自动化和复制流程可以帮助确保分析的数据符合这一标准，同时还可以促进按需报告。其他有用的策略包括使用合规性和治理框架，这些框架可以连接企业中的多个系统，以创建一致的、可审计的数据视图，而不管数据位于何处。此外，集中式数据管道管理可以帮助简化治理。
6.缺乏熟练人才
企业在利用大数据的力量时遇到的另一个主要挑战是缺乏熟练的人才。大数据分析需要一套独特的技能，包括数据科学、统计、编程和领域专业知识。然而，拥有这些专业技能的专业人员严重短缺。这使得企业很难有效地分析并从数据中获得见解。这种稀缺性给企业利用数据进行战略决策和创新的能力造成了瓶颈。
为了应对大数据领域技术人才短缺的挑战，企业可以投资培训项目、研讨会和认证，让员工掌握必要的技能。另一种方法是通过与经验丰富的云专业服务公司合作来利用外部专业知识。这使得企业可以利用专家的知识，而不需要长期承诺或昂贵的新员工。
尽管与大数据相关的复杂性，包括数据增长、集成、同步、安全性、合规性和技能短缺，但云提供了有价值的工具来克服这些障碍。通过采用数据压缩、定制的集成工具、自动同步、健壮的安全措施和遵守法规规范等技术的智能组合，企业可以从其数据宝库中获得巨大的价值。利用大数据的道路充满挑战，但通过正确的策略和工具，它可以带来无与伦比的创新。
