大数据在发展过程中面临的主要挑战可归纳为以下五个方面，涵盖技术、管理、安全及应用等多个维度：

一、数据孤岛与资源管理

• 数据碎片化 ：企业内部数据分散于不同部门，形成数据孤岛，导致价值难以挖掘。

• 存储与成本 ：数据量呈指数级增长（2020年全球新增数据64ZB），存储成本高且需频繁淘汰旧数据。

二、技术能力与基础设施

• 底层技术差距 ：缺乏平台级自主创新技术，如分布式计算架构和大数据处理能力不足。

• 系统复杂性 ：需构建以数据为中心的计算体系，解决跨域访问、系统规模扩大带来的可用性和维护问题。

三、数据质量与安全

• 数据污染与清洗 ：传感器数据等存在较大误差，需有效清洗以确保准确性。

• 隐私与法规 ：数据所有权、隐私权保护法规不完善，难以平衡数据开放与隐私风险。

四、人才短缺

• 专业人才匮乏 ：大数据领域缺乏具备全栈能力的人才，制约技术应用与创新。

五、应用与价值挖掘

• 需求不明确 ：业务部门对大数据价值认知不足，导致资源投入不足。

• 技术瓶颈 ：传统分析架构难以满足多源异构数据的高效处理与可解释性分析需求。

总结 ：大数据发展需突破数据整合、技术革新、安全法规及人才短缺等多重挑战，通过政策引导、技术升级和人才培养实现可持续发展。