当企业组织在部署实施其大数据计划遇到挑战时，往往会感到灰心。关于大数据，当前对于其相关技术的缺乏、其安全性、数据的不可预测性、不可持续的成本，以及需要特别针对大数据项目制定相关商业案例的需求等等问题，都可能导致企业的大数据项目陷入困顿。
但是，鉴于大数据所具备的改革企业业务的强大能力，当前的企业组织克服这些挑战，并积极的实现大数据项目的价值是至关重要的。云服务可以帮助企业实现其目标。在本文中，我们将为广大读者朋友们分析企业在实施大数据项目时所面临的最大挑战，并还将详细解释如何在云中有效克服这些挑战。
现如今，企业管理者们几乎每天都不可避免的会看到诸如“大数据”或“云服务”这样的字眼。为了确保在当今的市场上具有竞争力，企业必须做出明智的业务决策，这些业务决策将产生真正的结果，无论这些结果是帮助增加企业的营收，留住客户还是提高产品的质量。而大数据分析项目则是实现这些目标的关键因素。
IDG公司将大数据定义为“企业从各种来源所收集的大量数据信息，包括来自企业应用程序/数据库的交易数据、社交媒体数据、移动设备数据，非结构化数据/文档，机器生成的数据等等。”IDG称：各种各样的高容量、高传输速度的数据信息资产可以为企业提供更好的见解，帮助企业做出业务决策。“
大数据使企业能够更深入地了解自己的业务，并实时制定战略决策。事实上，据IDG 的《大数据和分析调研报告》称：有1/3的受访者表示，由于他们的所在企业实施了大数据项目，使得其决策质量得到了提高，有助于更好地进行规划和预测。
但是，就如同任何新兴技术一样，由其所带来的挑战也是并存的。第一大挑战是海量的数据量和传输速度。实时变化的海量数据意味着企业现有的工具和方法都将不再奏效。企业还要需要考虑数据的来源：在某些情况下，大数据来自于数百万个地方——这些来源包括：客户、传感器、网站和社交媒体。
企业以前所采用的方法是：通过构建或扩展企业容量的方式来处理大数据所带来的工作负载。这是一项资源密集型的举措，其成本代价昂贵、耗时。需要花费大量IT人员的时间和技能，并且无法使您企业的业务足够快的实现迁移。您企业最终可能需要花费更多的时间和资金成本在基础设施上，而不是将其用于打造好的产品和服务。
云服务可以帮助解决很多这些问题。毫不奇怪，在未来三到五年内，云服务和预测分析将是最有可能对企业产生颠覆性影响的三大技术之一。（第三个是自助IT服务。）
如果您企业要利用大数据进行预测分析，那么，凭借着其诸多的优势，云服务可能是一大关键的推动因素。
企业部署大数据项目的前5大挑战
尽管已经有了大量的成功案例，但真正实施一项大数据项目并不是一件易事。事实上，其提出了许多挑战，其中任何一项挑战都可能使项目在开始之前就脱轨。在其大数据和分析调查报告中，IDG确定了如下这5大挑战：
1、对于相关技能的缺乏
大数据系统的发展速度是如此之快，以至于当前一般的企业几乎不可能跟上其发展的步伐。新的工具、功能和框架在几个月内就能够发展和成熟，导致企业在新兴大数据技能方面存在着很大的差距，也就很容易阻碍企业大数据项目的发展。
事实上，有48%的企业受访者认为，在数据分析和数据管理技能方面的人才的短缺是他们所在企业所面临的第一大挑战。对大数据技能的需求（尤其是在分析领域）的需求如此之大，以至于70%的受访者均表示他们计划在未来的12到18个月内雇用具备大数据分析技能的人才。
企业在如何进行长期的IT投资，利用现有的技能，并获得新的技能方面正面临着质疑。还有一个问题是：面临着诸如Hive、Pig、MapReduce、Spark、NoSQL存储等等一系列的技术和框架，企业要如何进行抉择，以最好的适应其特定的大数据项目。同时，企业业务对于高度分析和数据管理技能的强劲需求也在持续不断的增长。
利用云服务，企业可以利用最新的技术，而无需投入大量的时间和资源来进行持续的设置、维护和升级工作。云服务还允许企业使用他们已有的技能，而托管服务则可以完美的补充他们所缺乏的技能。