大数据这个词，很多人已经不陌生了。
打开手机、刷个短视频、点个外卖，背后都是数据在跑。
恰恰是真正致使企业感到头疼的，并非数据数量不足够多，而是究竟该如何将海量丰富的数据运用得极好、管理得妥当、保护得周全。
这些年来，跟好些从事技术工作的朋友交流过后，发觉大家所碰到的难题实际上颇为相似，就在今日，要将这些常见的困境梳理一番，瞧瞧问题究竟出在了哪里。
数据安全管理压力越来越大
一旦数据量呈现上升态势，与之相随的安全风险便会成倍递增。往昔或许仅仅是电脑遭受黑客攻击、网站被恶意植入木马程序，然而当下情形已然不同，大数据于云端持续地进行传输，黑客作案的手段愈发隐匿难察。诸如出现异常流量实施攻击、信息出现泄露状况、于传输进程之中被中途截获，这些均是确凿无疑的风险所在之处。更为麻烦的是，诸多企业对于内部权限管理欠缺足够严格性，哪些人该查看哪些数据，哪些人不该触碰哪些数据，划分得模模糊糊，结果便是，要么数据被不应查看的人看到了，要么重要内容被改得杂乱无章。所以当下越来越多的公司着手将数据安全当作首要大事来对待，CIO 以及 IT 管理者每日都在思索如何防范住这些威胁。
企业内部数据孤岛问题严重
实则而言，数据孤岛此情况于诸多公司皆有存在，销售部门存有一套系统，生产部门具备自身的数据库，财务方面亦是个独立平台，彼此之间未通气，数据仿若被囚于一个个小房间内，无法出来亦无法进去，如此这般，若要做一回完整的大数据分析，仅是整合这般零散的数据便需耗费大量时间，有些公司明明手中持有海量信息，却鉴于数据不通、格式有误、质量欠佳，根本无法加以运用。要破除这般局面，重点在于由上至下推进数据治理，将各方面线的数据标准予以统一，促使数据切实实现流动。
存储与性能要求越来越高
向何处放置海量数据，以及怎样使其快速放置妥当，这构成了另一个重大难题。当下的数据量常常起始便达 PB 级别，传统存储方式根本难以承受。尤其是在多通道并发存储的情形下，带宽、缓存以及容量全都需要同步跟进，倘若任何一个环节出现问题，整个系统便会放缓速度甚至陷入崩溃状态。众多公司虽购置了价格高昂的存储设备，然而实际投入使用后却发觉性能依旧不足，缘由在于未针对大数据场景实施优化。举例来说，关于数据怎样进行分片，索引如何去建立，以及冷热数据怎样分层来存放，这些具体的细节直接对系统的响应速度起到决定性作用。此外，数据的集中管理分析同样至关重要，绝不能仅仅只是存储而不加以运用。
数据质量不稳定影响决策
大数据具备一个称作价值密度低的特性，其含义是，数据数量众多，然而真正具备效用的也许仅是为数不多的一点，倘若原始数据自身质量欠佳，像是存在缺失、存在重复、存在错误，那么得出的分析结果便愈发不可信赖了，在实际工作里常见的情形是，业务部门急切渴求分析报告，技术部门却在耗费大量时间对数据予以清洗、将字段进行补全、实施去重去错操作，此过程既乏味枯燥又极易出现差错。想要提升数据可用性，并非仅仅依存于事后的修补，而是得在数据进行采集之际，就将规则确定完善，诸如字段格式保持一致，必填项不得为空，异常值能够自动予以标记，从起始源头把控好关卡。
分析工具跟不上业务需求
往昔好用的传统 BI 与报表工具，于大数据时代却显得力不从心了。一旦数据量增大，查询速度便慢至令人欲砸电脑。并且业务部门需求变化极快，今日想看此维度统计，明日又想换角度钻取数据，老式工具根本无法灵活应对。当下新一代大数据处理工具正逐步取代旧系统，其能够处理更复杂计算任务，响应速度亦快许多。然而，更换工具存在成本，这要求技术人员再度学习，老数据需要进行迁移，这些均必须提前规划妥当，绝不能仅凭一时冲动就贸然行事。
归根结底，大数据处理所面临的三大困境有，安全风险高，数据孤岛严重，存储性能要求苛刻，并非是解决不了的，而是需要一步一步去推进的。首先要把数据治理的基础稳固扎实，接着要将安全防护措施落实到位，最后还要选到恰当合适的存储和分析工具。不要存有一步就达成目标的想法，也不要由于存在困难就舍弃大数据所具有的价值。对于大多数企业而言，从细微之处入手，按照一定的顺序逐渐深入展开，反倒是最为稳妥可靠的路径抉择。
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