大数据分析在技术领域面临的挑战概述

简介：
本文探讨了当前技术环境下，大数据分析所面临的主要难题与障碍，包括数据安全、隐私保护以及高效处理海量信息的技术瓶颈等。 技术领域的挑战 1. 对现有数据库管理技术的挑战：传统的数据库部署无法处理数TB级别的数据，并且对高级别的数据分析支持不够好。随着数据量的迅速增长，传统数据库的技术能力将面临严峻考验。 解决这一问题的关键在于如何构建全球级分布式数据库（Globally-Distributed Database），该系统需要能够扩展至数百计的数据中心、上百万台机器以及处理数以万亿计的行数据。 2. 经典数据库技术忽视了多类别数据的问题：SQL语言在最初设计时并未考虑非结构化数据的需求，这使得传统数据库难以应对日益复杂的现代数据分析需求。 3. 实时性带来的挑战： 对于一些应用如数据仓库系统和商业智能（BI）工具而言，处理时间的延迟是可以接受的。然而，在大数据时代，实时性的要求成为区分大数据技术和传统技术的关键因素之一。 网络架构、数据中心以及运维面临的挑战： 随着人们每天产生的数据量呈爆炸式增长，但就存储这些海量信息的技术进步却相对滞后，并且增加了数据丢失的风险。 如此庞大的数据规模首先在存储方面就是一个巨大的难题。为了支持未来的大数据发展，硬件的更新速度必须加快。