大数据处理面临的主要挑战可归纳为以下核心问题，结合权威资料与行业报告综合分析如下：

一、数据存储与计算体系

1. 数据量激增

   全球数据量呈指数级增长（2010-2020年增长59倍），传统数据库难以应对海量存储需求，需依赖分布式存储系统（如Hadoop、Spark）。

2. 数据异构性

   包含结构化、半结构化（如JSON、XML）和非结构化数据（如图像、视频），传统关系数据库无法高效处理，需采用NoSQL或混合架构。

3. 实时处理需求

   流式数据（如金融交易、社交媒体）需近实时分析，对系统性能和索引结构提出更高要求。

二、数据处理效率与质量

1. 数据时效性

   大数据价值随时间衰减，用户需快速获取结果，但传统批处理方式无法满足时效性需求。

2. 数据质量

   存在噪声、缺失值和异常值，需通过数据清洗、验证和机器学习技术提升准确性。

3. 动态数据处理

   数据分布不均、稀疏关联等问题导致传统算法效率低下，需优化算法或采用图计算等新型技术。

三、数据安全与隐私保护

1. 数据隐私法规缺失

   部分国家缺乏明确的数据保护法规，导致用户数据易被滥用。

2. 数据安全风险

   包括黑客攻击、数据泄露等，需建立加密、访问控制等安全机制。

3. 数据共享困境

   跨部门、跨行业数据共享受限，需突破数据所有权、格式不统一等问题。

四、技术基础设施与人才短缺

1. 技术短板

   新型计算平台、分布式架构等基础技术仍需突破，开源生态和产业链协同不足。

2. 人才匮乏

   数据科学家、工程师等专业人才短缺，制约技术应用与创新。

五、系统化治理框架

1. 数据治理体系缺失

   缺乏统一的标准规范，数据开放、质量评估、价值预测等关键技术未成熟。

2. 跨领域协作困难

   需建立跨部门、跨行业的协同机制，但利益博弈和标准差异阻碍合作。

总结

大数据处理需在技术升级（如分布式存储、实时计算）与管理层面（如数据治理、隐私保护）双轮驱动下解决挑战。未来需通过技术创新与政策完善，平衡数据价值挖掘与安全风险。