大数据越来越火,大数据发展到现在,有了一定的技术和商业积累,但是发展到至今,还有很多难题等待我们解决,最主要的挑战,属于成本、实时性、安全等三方面的挑战,接下来为大家一一详解:
1. 成本挑战,运营商普遍受到腾讯、阿里巴巴等互联网厂商的OTT应用的挤压,面临着管道转型、利润下降的风险。而运营商的数据量巨大,以PB为基本单位的数据,处理起来需要巨大的投入。外部商业环境和内部规模的双重挤压,对大数据平台提出了很高的性能和成本要求。
2. 实时性挑战,如果从广义的数据质量角度看,随着时间的推移,数据的价值将逐渐降低,时间越久的数据,价值越低。举个例子,一家商场需要对当前在商场内的客户做一个推荐活动。但是端到端采集和处理数据的时间过长,***推荐平台得到的用户列表都是过期的列表,列表上的名单可能已经不在商场内,而新到的用户还没有更新到名单中,所以很多业务对大数据平台端到端的实时性提出了很高的要求。
3. 安全挑战,安全挑战体现在两个方面:
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