大数据中的挑战是真正的实施障碍。这些需要立即注意并需要处理，因为如果不处理，则可能会发生技术故障，这也可能导致一些令人不快的结果。大数据挑战包括存储、分析超大且快速增长的数据。
一些大数据挑战是：
- 共享和访问数据：
- 也许大数据工作中最常见的挑战是无法访问来自外部来源的数据集。
- 共享数据可能会带来重大挑战。
- 它包括对机构间和机构内法律文件的需求。
- 从公共存储库访问数据会导致多种困难。
- 必须以准确、完整和及时的方式提供数据，因为如果要使用公司信息系统中的数据及时做出准确的决策，那么以这种方式提供数据就变得必要。
- 隐私和安全：
- 这是大数据的另一个最重要的挑战。这一挑战包括敏感、概念、技术和法律意义。
- 由于大量数据生成，大多数组织无法保持定期检查。但是，应该有必要实时进行安全检查和观察，因为它是最有益的。
- 有一些人的信息，当与外部大数据结合时，可能会导致一个人的一些秘密，他可能不希望所有者知道有关该人的这些信息。
- 一些组织收集人员的信息以增加其业务的价值。这是通过深入了解他们不知道的生活来完成的。
- 分析挑战：
- 大数据中存在一些巨大的分析挑战，这引发了一些主要挑战问题，例如如果数据量太大如何处理问题？
- 或者如何找出重要的数据点？
- 或者如何充分利用数据？
- 这些要对其进行此类分析的大量数据可以是结构化的（有组织的数据）、半结构化的（半组织化的数据）或非结构化的（无组织的数据）。有两种技术可以用来做决策：
- 要么在分析中加入大量数据。
- 或者预先确定哪些大数据是相关的。
- 技术挑战：
- 数据质量：
- 当收集大量数据并存储这些数据时，这是有代价的。大公司、商业领袖和 IT 领导者总是想要大数据存储。
- 为了获得更好的结果和结论，大数据而不是无关紧要的数据，专注于高质量的数据存储。
- 这进一步产生了一个问题，即如何确保数据是相关的，有多少数据足以用于决策以及存储的数据是否准确。
- 容错：
- 容错是另一个技术挑战，容错计算极其困难，涉及复杂的算法。
- 现在一些新技术，如云计算和大数据，总是希望无论何时发生故障，造成的损害都应在可接受的阈值内，即整个任务不应从头开始。
- 可扩展性：
- 大数据项目可以快速增长和演变。大数据的可扩展性问题已导致云计算。
- 它带来了各种挑战，例如如何运行和执行各种作业，以便可以经济高效地实现每个工作负载的目标。
- 它还需要以有效的方式处理系统故障。这又引出了一个大问题，即要使用什么样的存储设备。
- 数据质量：