大数据工程面临的挑战主要包括以下几个方面：
- 基础平台的改变 ：
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存储系统 ：大数据的爆炸式增长对存储系统的容量、扩展能力和传输瓶颈提出了挑战。需要新的技术攻关来应对这些需求。
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计算能力 ：服务器的计算能力和内存存储能力也需要不断提升，以支持大数据处理的需求。
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软件挑战 ：大数据分析涉及数据库、数据仓库、数据挖掘、商业智能、人工智能、内容/知识管理等多个领域的技术变革。
- 数据质量问题 ：
- 数据不完整、不一致、重复和错误等问题会影响数据分析结果的准确性，需要有效的数据清洗、验证和治理措施来解决。
- 数据存储问题 ：
- 大数据项目的数据量庞大，传统的存储方式难以满足需求，同时存储成本也是一个重要考虑因素。分布式存储、数据压缩和数据分层等技术可以缓解这些问题。
- 数据处理和分析问题 ：
- 数据处理速度慢和分析结果不准确是核心问题。优化数据处理流程、使用高效的数据处理算法和工具、以及合适的数据分析模型是提高处理效果的关键。
- 共享和访问数据 ：
- 数据集与外部来源的分离、共享数据的法律和合规性问题，以及从公开存储中获取信息的难度，都是大数据项目需要克服的挑战。
- 隐私和安全 ：
- 大数据的收集和分析涉及大量个人信息，如何保障数据的隐私和安全是一个重要挑战。需要实时执行安全检查和观察，以防止数据泄露和滥用。
- 数据治理 ：
- 建立完善的数据治理机制，确保数据的准确性和可信度，是大数据分析和应用的基础。
- 技术人才短缺 ：
- 大数据的分析和应用需要高水平的技术人才，但目前技术人才短缺是一个普遍存在的问题。
- 业务部门需求不明确 ：
- 很多企业业务部门不了解大数据的应用场景和价值，导致难以提出准确的大数据需求，影响企业在大数据方向的发展。
- 数据孤岛 ：
- 企业内部数据分散在不同部门和数据仓库中，数据孤岛问题严重，导致数据价值无法充分挖掘。
- 系统复杂度 ：
- 现代系统越来越复杂，构建稳定、健壮的任务或服务成为挑战，特别是在大数据领域，分布式运行的任务和高可用的消息队列等技术的应用增加了系统的复杂性。
这些挑战需要综合考虑，通过技术创新和管理优化来逐一解决，以实现大数据工程的高效运行和持续发展。
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