随着近年来大数据的不断升温，人们也逐渐意识到大数据中提到的数据是全部数据，而不是随机采样；预测是大体方向，而不是精确制导。随着对大数据研究的不断深入，人们越来越意识到对数据的利用可以为其生产生活带来巨大便利的同时，也带来了不小的挑战。

1.大数据的安全与隐私问题

在互联网上浏览网页，就会留下一连串的浏览痕迹；注册登录网站需要输入个人的重要信息，例如用户名、登录密码、手机号，甚至还有身份证号、住址、银行卡等信息。通过相关的数据分析，就可以轻易挖掘出人们的行为习惯和个人重要信息。如果这些信息运用得当，可以帮助相关领域的企业随时了解客户的需求和习惯，便于企业调整相应的产品生产计划，取得更大的经济效益；但若是这些重要的信息被不良分子窃取，随之而来的就是个人信息、财产等安全性问题。

2.大数据的计算模型(www.daowen.com)

由于大数据中超过85%的数据都是半结构化和非结构化的数据，因此对数据存储、分析处理和计算提出了极高的要求。以Hadoop 为代表的大数据平台因其具有良好的简单、易扩展等能力而在大数据分析领域得到了广泛应用，现已成为大数据处理的主流技术。尽管这样，Hadoop 在计算性能方面依然不能尽如人意，还需根据实际应用情况不断研发更高效、更实用的大数据分析技术。

3. 领域融合问题

数据的产生和应用领域已经不局限于某几个特殊的场合，几乎所有的领域如政治、经济、社会、科学、法律等都能看到大数据的身影，涉及这些领域的数据交叉问题就不可避免，而当前大数据的研究局面是各个学科都以自己为主处理本领域的海量数据。目前大数据研究多侧重于大数据的获取、存储、处理、挖掘和信息安全等方面，鲜有从宏观的角度探讨大数据对人们的生活习惯、行为规范和企业的生产管理、商务运营带来的冲击和变革。