大数据发展面临多方面的挑战和困难，综合权威信息分析如下：

一、数据层面挑战

1. 数据孤岛与资源浪费

企业内部数据分散，跨部门、跨行业数据共享不畅，导致数据价值难以挖掘。例如，财务数据与消费者数据难以整合，物联网数据虽潜力巨大但需解决数据质量问题。

2. 数据质量与标准缺失

数据存在准确性、完整性不足的问题，60%-73%的数据未提供实际价值。同时，数据格式不统一、缺乏标准化管理，进一步削弱了数据可用性。

3. 数据安全与隐私保护

数据泄露风险高，且现行法律法规对数据开放与隐私保护的平衡机制不完善。企业需在保障安全与利用数据之间找到平衡点。

二、技术层面困境

1. 基础设施与技术短板

中国等新兴市场在分布式计算、存储技术等底层支撑方面仍落后于发达国家，制约大数据处理能力。

2. 非结构化数据处理难题

社交网络、电商等领域的非结构化数据占比超90%，传统数据库无法高效处理，需依赖多学科交叉技术。

3. 数据集成与同步问题

数据来源多样化（如社交媒体、传感器等），需实现实时集成与同步，但技术复杂度较高。

三、管理与应用挑战

1. 人才短缺与认知不足

既懂技术又懂业务的复合型人才匮乏，且业务部门对大数据价值认知有限，导致需求提出不准确。

2. 跨部门协作障碍

质量分析需多部门协同，但常因流程复杂、技术差异导致效率低下，甚至信息损失。

3. 政策法规滞后

数据开放、隐私保护等法律法规不完善，制约数据共享与价值挖掘。

四、其他关键问题

• 数据存储成本高 ：海量数据存储需投入大量资金，传统IT架构难以满足扩展需求。

• 实时处理能力不足 ：数据价值具有时效性，传统系统无法快速提供决策支持。

突破路径建议 ：需加强数据治理与标准化，提升技术基础设施，培养复合型人才，并完善政策法规体系，以实现数据价值最大化。