• 數(shù)據(jù)量巨大：人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量是200PB（1PB=210TB），而歷史上全人類說過的所有的話的數(shù)據(jù)量大約5EB（1EB=210PB）。當(dāng)前，典型個(gè)人計(jì)算機(jī)硬盤的容量為TB量級(jí)，而一些大企業(yè)的數(shù)據(jù)量已經(jīng)接近EB量級(jí)，如此龐大的數(shù)據(jù)量群，分析它們的難度可想而知，因此需要大量的大數(shù)據(jù)解決方案。
• 價(jià)值密度低：這也是當(dāng)今大數(shù)據(jù)背景下需要解決的一個(gè)難題，價(jià)值密度的高低與數(shù)據(jù)總量的大小成反比，如果看一小時(shí)視頻，在連續(xù)不間斷的監(jiān)控中有用數(shù)據(jù)的時(shí)間可能會(huì)很短，甚至是幾秒鐘，那么強(qiáng)大的數(shù)據(jù)計(jì)算機(jī)的算法就需要非常迅速地完成對(duì)數(shù)據(jù)的“提純”。
• 數(shù)據(jù)類型多：這點(diǎn)不用多解釋，數(shù)據(jù)類型的多樣性也讓數(shù)據(jù)被分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。相對(duì)于以往便于存儲(chǔ)的以文本為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多，包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等。
• 處理速度快：據(jù)IDC研究機(jī)構(gòu)報(bào)告顯示，預(yù)計(jì)到2020年，全球數(shù)據(jù)使用量將達(dá)到35.2ZB（1ZB=210EB），分析這么大的數(shù)據(jù)，就需要設(shè)備對(duì)數(shù)據(jù)的處理速度有很大的提升。

（3）大數(shù)據(jù)給企業(yè)謀福利

2012年3月，美國宣布投資2億美元啟動(dòng)“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計(jì)劃”，借以增強(qiáng)收集海量數(shù)據(jù)、分析萃取信息的能力。2012年瑞士達(dá)沃斯論壇上發(fā)布的《大數(shù)據(jù)大影響》報(bào)告稱，數(shù)據(jù)已成為一種新的經(jīng)濟(jì)資產(chǎn)類別，就像貨幣或黃金一樣，許多國家政府更是把大數(shù)據(jù)上升到戰(zhàn)略層面。

（4）全球大數(shù)據(jù)市場發(fā)展趨勢

對(duì)企業(yè)來講，在大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)資產(chǎn)將會(huì)取代人才成為各個(gè)公司和行業(yè)的重要載體，可以有效地幫助企業(yè)完成業(yè)務(wù)的操作、流程的制定以及公司各項(xiàng)工作的運(yùn)營和監(jiān)督，通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析，幫助企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者進(jìn)行各項(xiàng)決策。

大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)的核心資產(chǎn)也進(jìn)行了重塑，企業(yè)必須熟悉和用好海量的數(shù)據(jù)，而互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)已提早感受到了大數(shù)據(jù)帶來的深切變化。一些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)完成了核心競爭力的重新定義。

（5）信息安全不容小視

大數(shù)據(jù)成為網(wǎng)絡(luò)攻擊的顯著目標(biāo)，在網(wǎng)絡(luò)空間，大數(shù)據(jù)是更容易被“發(fā)現(xiàn)”的大目標(biāo)。一方面，大數(shù)據(jù)意味著海量的數(shù)據(jù)，也意味著更復(fù)雜、更敏感的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)會(huì)吸引更多的潛在攻擊者。另一方面，數(shù)據(jù)的大量匯集，使得黑客成功攻擊一次就能獲得更多數(shù)據(jù)，無形中降低了黑客的進(jìn)攻成本，增加了“收益率”。

如此龐大的數(shù)據(jù)中包含了很多個(gè)人信息，甚至是隱私信息，數(shù)據(jù)的集中存儲(chǔ)就勢必帶來大量數(shù)據(jù)丟失和破壞的風(fēng)險(xiǎn)，一些敏感數(shù)據(jù)的所有權(quán)和使用權(quán)并沒有明確界定，很多基于大數(shù)據(jù)的分析都未考慮到其中涉及的個(gè)體隱私問題。

許多企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的認(rèn)知程度不同，因此致使企業(yè)在大數(shù)據(jù)管理和運(yùn)營中會(huì)出現(xiàn)不妥之處，安全防護(hù)手段的更新升級(jí)速度無法跟上數(shù)據(jù)量非線性增長的步伐，就會(huì)暴露大數(shù)據(jù)安全防護(hù)的漏洞。

大數(shù)據(jù)技術(shù)很容易成為黑客的攻擊手段，在企業(yè)用數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析等大數(shù)據(jù)技術(shù)獲取商業(yè)價(jià)值的同時(shí)，黑客也在利用這些大數(shù)據(jù)技術(shù)向企業(yè)發(fā)起攻擊。黑客會(huì)最大限度地收集更多有用信息。

傳統(tǒng)的檢測是基于單個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行的基于威脅特征的實(shí)時(shí)匹配檢測，而高級(jí)可持續(xù)攻擊是一個(gè)實(shí)施過程，無法被實(shí)時(shí)檢測。此外，大數(shù)據(jù)的價(jià)值低密度性，使得安全分析工具很難聚焦在價(jià)值點(diǎn)上，黑客可以將攻擊隱藏在大數(shù)據(jù)中。

（6）切忌一哄而上

中國工程院院士鄔賀銓曾建議，中國發(fā)展大數(shù)據(jù)需要盡快制定信息保護(hù)法與信息公開法，既要鼓勵(lì)面向群體而且服務(wù)于社會(huì)的數(shù)據(jù)挖掘，又要防止針對(duì)個(gè)體侵犯隱私的行為，既要提倡數(shù)據(jù)共享又要防止數(shù)據(jù)被濫用。

據(jù)了解，2010年中國新存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)為250PB，僅為日本的60%，北美的7％。我國還并未重視對(duì)大數(shù)據(jù)的利用和存儲(chǔ)，一些數(shù)據(jù)在一定時(shí)間內(nèi)白白浪費(fèi)了。一些部門和機(jī)構(gòu)擁有大量數(shù)據(jù)，但以鄰為壑，寧愿自己不用也不愿提供與有關(guān)部門共享，導(dǎo)致信息不完整或重復(fù)投資。

（7）國內(nèi)大數(shù)據(jù)發(fā)展

鄔賀銓說，我國對(duì)大數(shù)據(jù)的信息安全保護(hù)也不夠重視。2012年中國的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量達(dá)到364EB，其中55%的數(shù)據(jù)需要一定程度的保護(hù)，然而目前只有不到一半的數(shù)據(jù)得到保護(hù)。

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