大数据面临哪些挑战
大数据面临以下挑战：
1. 数据集成的挑战：主要包括广泛的异构性和数据质量问题。异构性体现在数据类型从以结构化数据为主转向结构化、半结构化、非结构化三者的融合，以及数据产生方式的多样性带来的数据源变化。数据质量问题则意味着数据量大并不一定代表信息量或者数据价值的增大，反而可能意味着信息垃圾的泛滥。
2. 数据分析的挑战：主要包括数据处理的实时性、动态变化环境中索引的设计和先验知识的缺乏。实时处理需求在很多领域中存在，但目前尚未有一个通用的大数据实时处理框架。动态变化环境中索引的设计要求索引结构简单、高效，能够在数据模式发生变化时快速调整并适应。先验知识的缺乏则是因为半结构化和非结构化数据的存在，以及很多数据以流的形式源源不断的到来，这些需要实时处理的数据很难有足够的时间去建立先验知识。
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