3、 挑战一:大数据的巨大体量使得信息管理成本显著增加 4个“V”中的第一个“V”(Volume),描述了大数据之大,这些巨大、海量数据的管理问题是对每一个大数据运营者的最大挑战。 在网络空间,大数据是更容易被“发现”的显著目标,大数据成为网络攻击的第一演兵场所。

4、 02、延迟高 构建在Hadoop之上的数仓引擎，除了效率低的缺点之外，还面临着高延迟的挑战。 高延迟主要体现在以下几个方面。 查询延迟高：使用Hive作为数仓，受限于HDFS的性能瓶颈，Hive的查询速度比较慢，难以支撑低延迟场景，无法应用在实时计算的场景中。

1、 主要分为三类:一类是已经有获取大数据能力、具有一定国际影响力的公司,如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头;二是以华为、浪潮、中兴、曙光、用友等为代表的电子信息通信厂商;三是以亿赞普、拓尔思、九次方等为代表的大数据服务新兴企业。 七是法治法规建设全面推进。

2、 大数据的普及带来了诸多挑战，以下是其中一些：数据质量问题：大数据中存在着数据质量问题，如数据不完整、重复、错误等。 这些问题会导致数据分析和决策的错误，从而影响企业的运营和发展。 数据处理和分析难度：大数据的规模和复杂性使得数据处理和分析变得非常困难。