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组织收集的信息量正在以惊人的速度增长。根据IDC的估计，存储数据的总量大约每两年翻一番。到2025年，全球每天将产生惊人的 463艾字节 的数据。
大数据项目的重点是利用这些庞大的信息库来提取隐藏的见解和模式，这些见解和模式可以指导各种商业决策。潜在的回报很大，但组织在引导其大数据战略走向成功时面临重大挑战。让我们来看看大数据面临的前七大挑战以及如何解决它们。
数据量持续扩大，其中很大一部分是以音频、视频、社交媒体、照片和智能设备输入等非结构化数据格式存在的。这些数据难以搜索和分析，需要像人工智能和机器学习这样的复杂技术。
对于存储和管理，公司越来越多地使用MongoDB和它的数据库即服务（DbaaS）版本MongoDB Atlas，该版本可以在任何三种最受欢迎的云服务上运行，并且可以在它们之间迁移而无需更改。MongoDB因其能够轻松处理各种数据格式、支持实时分析、高速数据摄取、低延迟性能、灵活的数据模型、易于横向扩展和强大的查询语言而成为大数据的首选选项。其他有用的技术包括Spark、商业智能（BI）应用和Hadoop分布式计算系统，用于批处理分析。
组织收集和存储大数据并非为了自身目的；他们分析它以挖掘情报，从而更好地做出决策。大数据项目往往是为了
实现这些目标取决于尽可能多地摄取数据并快速挖掘见解。为此，公司投资于实时分析工具，使他们能够比竞争对手更快地应对市场发展。同时，从各种来源获取信息也是一种最佳实践。例如，体育用品公司不仅应该对其历史数据进行挖掘以了解客户购买模式，还应该关注社交媒体如Instagram，甚至竞争对手的电子商务网站，以识别和应对最新的趋势。
大数据以多种形式、口味和格式存在，并源于许多不同的地方。以下是一些例子
网络研讨会
将这些数据全部导入一个存储库，并将其转换为分析工具的统一格式是一个复杂且持续性的挑战。任何认真挖掘大数据潜力的公司都需要在提取、转换、加载（ETL）技术和数据集成工具上进行相应的重大投资。
大数据的应用几乎无处不在，如果组织能找到足够的人才来实施，这些应用可以说是无穷无尽的。实际上，接受大数据培训的人并不多，企业面临着经验丰富和认证的数据科学家及数据分析师的重大短缺。
为了解决这个问题，许多公司正在增加招聘预算，并加速招聘和保留。其他公司正在加强培训，以培养和提升内部人才。一些公司还在利用全球经验丰富的Big Data顾问和专家资源。而且，许多企业正在投资于拥有足够内置AI和机器学习功能的分析软件，以便业务通才能够自行使用这些工具。
安全挑战与进入您的大数据存储的数据来源一样多样化。
信息来自广泛的各种输入，其中一些不应被视为安全并符合组织标准。将原本未打算结合的数据源进行汇总可能危及隐私和安全。
大数据环境拥有大量有价值的机密信息，对黑客和网络犯罪分子特别具有吸引力。这就是为什么在架构规划初期就构建安全措施很重要的原因。全面保护几乎不可能在后期“附加”。
大数据安全是一个全面和持续的要求，必须融入业务的日常工作中。一般的大数据安全最佳实践包括
为了抓住大数据带来的机遇，公司需要重新思考流程、工作流程，甚至是解决问题的方法。这种改变对大型组织来说是一项臭名昭著的挑战。构建数据驱动型文化的失败尝试往往归因于组织障碍，而不是技术障碍。典型的障碍是公司与大数据目标的不一致，以及中层管理人员的采用和理解不足。
大数据范式需要被高级管理层接受，并向组织较低层级进行传播。公司必须投资于强大的领导者，如首席数据官，他们了解大数据的承诺，并推动计划向前发展。IT部门应通过提供公司范围内的培训和研讨会来支持这些努力。
治理是关于验证数据：确保记录相匹配，并且它们是可用的、准确的和安全的。治理与数据集成密切相关：企业通常从不同的系统中获取信息，并发现记录不一致。公司CRM系统的销售数据可能与其电子商务平台上的记录不同。同样，医院可能在不同的系统中对同一患者的地址有不同的记录。
数据治理的挑战复杂，需要政策和技术的结合。组织通常成立一个内部小组，负责制定治理政策和程序。他们还投资于具有数据清理、集成、质量保证和完整性管理高级功能的数据管理工具。