大数据工程面临‌数据质量、存储成本、实时处理、隐私安全和人才短缺‌五大核心挑战。随着数据量爆炸式增长，这些挑战直接影响企业从数据中获取价值的能力。

1. ‌数据质量参差不齐‌
   海量数据来源复杂，存在格式混乱、重复记录和缺失值等问题。低质量数据会导致分析结果偏差，企业需投入30%以上工程资源进行清洗和标准化。

2. ‌存储与计算成本激增‌
   全球每天产生2.5万亿字节数据，传统存储方案成本年增20%。冷热数据分层存储和云原生架构成为降低成本的必要手段。

3. ‌实时处理能力瓶颈‌
   物联网设备每秒产生数百万条数据流，传统批处理架构延迟高达小时级。流式计算框架（如Flink）将延迟压缩到毫秒级，但技术复杂度显著提升。

4. ‌隐私合规风险加剧‌
   GDPR等法规要求数据"可遗忘"，而大数据系统设计通常侧重永久存储。加密计算、数据脱敏和权限管理模块成为系统标配，开发成本增加40%。

5. ‌复合型人才缺口巨大‌
   同时掌握分布式系统、统计学和领域知识的工程师供需比达1:8。企业平均需要3-6个月才能填补关键岗位，严重拖慢项目实施进度。

应对这些挑战需要从技术架构升级、流程规范制定和团队建设三方面同步突破。提前规划数据治理体系的企业，其大数据项目成功率比同行高出2.3倍。