据Gartner称，到2018年，70％的Hadoop的部署将无法满足节约成本和增加收入的目的，这主要因为来自技能和整合方面的挑战。
技能和整合方面的挑战？目前所有厂商不是都生成能够使大数据轻松流畅的被使用吗？那么他的困难在哪里呢？下面就让我们来逐一来看。
收集数据
大数据或者说是全部数据是如何收集的呢？得到这些数据量可能是一个吓人的整体，如何将他们变得更小更有用呢？
在传统收集数据方面，例如，惠及、人力资源系统等的，这些交易系统已经很早就被用作数据源进行分析，ETL过程也非常到位。因为这些数据都是结构化的数据，所以相对起来更轻松容易。
云计算、物联网时代的来临，传感器和其它设备每天都会产生很多的数据，这些数据需要进行及时的收集，但是总体来说，这些数据通常还是非常标准版的，而上行数据转换的要求也并不巨大。
难点在非结构化数据方面，收集媒体文件、文本数据是大数据平台如Hadoop进行的。因为这些数据是非结构化数据，所以在存储方面，需要真正的了解数据，并弄清楚他们，给予适当的ETL工具和API接口，以及所需要的吞吐量，这些才是收集数据所面临的挑战。
存储数据
大数据平台是一个多类型产物，需要存储所有类型的数据，并且数据可以被表示出来。从简单的文件存储到复杂的非常规的数据存储，都需要进行存储。
由于大数据平台的设计理念，该平台是无限扩展的，他能够提供在云中的服务，具有非常好的弹性，至少，存储大数据来说是非常容易的。
然而存储数据最棘手的问题是如何使大数据平台在现实中应用，从核心的Hadoop平台，以及各种商业发行版以及数据库厂商提供的混合平台，有很多选择，很多价位，这对于企业来说，需要了解不同的变化，需要很深的技术水平。
使用数据
一旦你在数据平台中保存了所有的这些数据，那么你需要他们变换成你需要的核核对数据，并且确保跨多个源的一致性，保证数据的质量，这是大数据中最困难的部分。
如果你只需要在一个特定的额数据源上构建应用程序，或者在一直的数据上顶部做报告，anemia有许多解决方案能够自动化进行。
但是，当需要跨渠道的界限、探索和利用异构数据，这个时候对于企业用户往往是个难题，往往需要厂商的加入才能解决问题。
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