‌大数据在数据整合与利用过程中面临的主要困难包括数据孤岛、质量参差、安全隐私问题、技术复杂性和实时性要求高‌。这些挑战直接影响数据的可用性和价值挖掘效率，需针对性解决才能释放大数据潜力。

1. ‌数据孤岛现象严重‌
   不同部门或系统间的数据独立存储，格式与标准不统一，导致跨源整合困难。企业内外部数据难以互通，形成信息壁垒，降低决策效率。

2. ‌数据质量参差不齐‌
   数据可能存在缺失、重复、错误或时效性差等问题。低质量数据需清洗和校验，但处理成本高，且人工干预易引入新误差。

3. ‌安全与隐私风险突出‌
   海量数据包含敏感信息，整合时易引发泄露或滥用。合规要求（如GDPR）严苛，需平衡数据开放与隐私保护，技术和管理双重压力大。

4. ‌技术复杂度高‌
   处理非结构化数据（如文本、图像）需AI和机器学习支持，对算力和算法要求极高。传统数据库难以支撑，技术更新迭代成本巨大。

5. ‌实时处理能力不足‌
   物联网等场景要求毫秒级响应，但大数据体量庞大，传统批处理模式延迟高。流式计算和边缘计算尚未完全成熟，稳定性待提升。

‌应对这些挑战需结合技术升级与管理优化‌，例如搭建统一数据中台、引入自动化清洗工具、强化加密与权限控制等。未来，随着5G和AI发展，部分瓶颈有望突破，但数据治理的长期投入仍是关键。