大数据时代面临的挑战：1 信息安全受到威胁

手机和计算机的使用已经渗透到人们生活的各个方面，大数据使得消息的传递和获取更便捷，但同时也使国家及个人的信息安全受到威胁。人们每时每刻都能产生数据，而这些数据不再具有神秘性和私有性，与之相关的数据也会在毫不知情的情况下被一些大数据公司搜集，且网络中还存在着很多风险，如木马病毒、黑客攻击等，他们像无形的杀手，会悄无声息地“绑架”你的系统，且需要付费才能“解放”你的系统，若你不从，他们则会“撕票”。他们一旦破坏了你的系统，会对系统数据进行恶意篡改或删除，且会造成网络瘫痪、甚至系统崩溃，而很多账号密码、个人隐私、文件将会被泄露，一旦被不法分子利用，将可能会造成个人财产损失，甚至会威胁到个人的人身安全。例如杭州某民企财务给假“老板”汇款数十万的案件，此案件就是不法分子利用大数据技术获取个人信息，并根据相关数据分析模仿其行为习惯，进行造假并行骗。更严重的是，一些国家可能会利用黑客等攻击来盗取别国机密，这很可能会危及国家安全或者给国家带来不必要的损失，2013 年的斯诺塔事件为我们敲响了警钟，我们更要加强维护国家的信息安全。

2 信息存储问题

在网络还未兴起的时代，信息大部分都以纸质存储为主，浪费资源较多，占地空间大，整理较为麻烦。随着大数据的兴起，人们将纸质存储改为计算机存储，节约了大量空间和资源，整理也容易了许多。但随着大数据时代数据信息的增长速度日益加快，大数据除了数据量巨大之外，还意味着拥有庞大的文件数量，如系统日志、访问控制列表等，必须需要多台机器同时提供服务，又由于是文件式读写，对元数据（描述数据属性的信息）的访问可能会比较困难。其次，对于非结构化数据，存储、检索都会存在一定问题，占用空间也较大；对于半结构化数据，存储、分析都需要转化为结构化数据，难度较大大数据时代:生活，不利于实时处理。最后，传统的技术和数据库容量有限，不能处理TB 级别的数据，时效性低，对大数据的查询效率极低，这样会降低大数据的存储效率及访问效率。若想使信息技术继续发展下去，就需要更大的存储空间，尽管存储技术在不断进步，但是在数据存储过程中面临的问题也更多。

3 数据处理问题

大数据是一种数量庞大、种类繁多的信息资产大数据时代:生活，数据的海量性和多样性使得传统的工具无法在一定时间范围内捕捉和管理，这就是想要深入探索其财富十分困难的原因。通常企业所收集的数据来自于物联网、社交网络等渠道的非结构化数据，但目前企业现有数据处理方式仅适用于结构化数据处理，而企业中85%的数据属于非结构化数据，且每一秒数据都呈指数式增长，使得数据处理效率降低，数据的价值难以彰显，整合、分析速度成为数据应用的瓶颈，更是企业发展的“拦路虎”，不利于企业未来的发展。

4 大数据的人才缺乏

近年来，大数据行业越来越热门，而人才短缺的问题日益突出，特别是数据分析人员的紧缺，数据分析作为大数据产业的核心，是大数据转为商业利益以及发展其特殊社会意义的关键，行业发展也因此到了瓶颈期。由于国内的人才严重稀缺，大多企业还选择从海外发掘人才，但仍存在岗位空缺的现象。为应对大数据落地人才紧缺的发展瓶颈，企业和高校需要共同培养打造一批掌握大数据技术，并有相关经验的专业人才。

大数据时代的机遇：1 数据分析方式增多

通过对大量数据信息的整理和分析，相关技术人员能及时发现安全威胁以及网络异常行为，再针对其风险问题制定计划并及时处理，将其扼杀在摇篮里。当处理的信息出现问题时，传统的查询方法就非常耗时伤神，即使找到问题根源也需要消耗大量的资源进行补救。而大数据技术能及时地发现问题所在，并自发性地制定针对性的计划进行补救，进而能将安全风险降到最低。另外，大数据技术可以把各种数据有机结合起来，在对这些数据分析时可以进行风险预测，对网络进行实时不间断地监控，能有效识别钓鱼网站、预防黑客入侵。若网络被非法攻击就一定会留下数据信息，相关人员利用大数据技术对这些蛛丝马迹进行整合和分析，便可找到最佳解决方案和防范措施，还可找到非法攻击的源头。

2 资源配置灵活化

大数据与物联网、云计算等新技术联合应用，对全球资源配置进一步地整合和创新，并有效运用资源，使其不再受文化差异、地理位置等因素的限制，实

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