海量数据的挑战,挖掘海量数据的主要挑战

让很多企业头疼的大数据，真的是困扰了大部分企业。惠普产品和业务发展部副总裁ColinMahony认为，用户只需要一种方法，实时分析大量的原始数据，然后在必要的时候从中挖掘出有价值的部分。这是关键。有了这些数据，你可以很好的了解员工的表现或者客户的喜好。Big 数据是了解市场和公司的绝佳机会。“大任务数据”这个概念听起来很美，似乎不久的将来“大任务数据”的大门就会到来。

运营商迎来大数据时代:管理和分析都是大挑战数据不是新概念。移动互联网发展后数据增速加快，整个行业压力突出，是传统的-1。对于运营商来说,数据的爆发式增长带来的收入并没有改变。所以运营商面临着数据的附加值被互联网公司赚走的挑战，同时也面临着被管道化的尴尬。如何利用好运营商手中的大号数据成为了需要面对的问题。

运营商新业务的出现导致了数据的爆炸式增长。信令数据和互联网数据都达到了几百TB甚至PB。另外，据EMC 数据计算事业部中国区总经理刘伟光介绍,数据的值不仅与数据的规模有关，还与数据的处理周期直接相关。即数据处理越快越及时，其价值越大，效果越大。

Big 数据安防应用的三大技术和五大挑战1 数据安防行业安防应用的几项关键技术，随着前端设备分辨率的不断提高，安防系统建设规模的不断扩大，视频和图片的存储时间越来越长数据，安全性极大。如何有效地存储、分享和应用数据变得越来越重要。应用安全卫士数据，首先要了解安全卫士数据的特点。安全数据涉及多种类型，主要包括结构化、半结构化和非结构化数据信息。

企业Big 数据项目实施过程中遇到的挑战说起Big 数据，很多人还停留在概念阶段，但是对于一些企业来说，Big 数据指日可待，业务需求带动IT部门做大数据。企业需要对大数据进行分析和处理，但是大数据并没有想象中那么简单，在实际部署和实施过程中会遇到很多问题。尤其是目前，社交网络的兴起带来了更多的数据，企业需要面对的挑战也越来越高，因为社交网络的数据，本身就是一个无底洞。

企业数据项目遇到的挑战CTO的团队运行一个数据平台可以产生12亿美元的收入和一个PB级数据集群每天超过400万人。团队的大数据环境中包含了大量的开源平台，他们使用的技术有Hadoop、HBase、Hive、ElasticSearch、Scala、Storm、Node.js等众多工具。这确实是一个非常严峻的挑战。