大数据越来越火，大数据发展到现在，有了一定的技术和商业积累，但是发展到至今，还有很多难题等待我们解决，最主要的挑战，属于成本、实时性、安全等三方面的挑战，接下来为大家一一详解：
1. 成本挑战，运营商普遍受到腾讯、阿里巴巴等互联网厂商的OTT应用的挤压，面临着管道转型、利润下降的风险。而运营商的数据量巨大，以PB为基本单位的数据，处理起来需要巨大的投入。外部商业环境和内部规模的双重挤压，对大数据平台提出了很高的性能和成本要求。
2. 实时性挑战，如果从广义的数据质量角度看，随着时间的推移，数据的价值将逐渐降低，时间越久的数据，价值越低。举个例子，一家商场需要对当前在商场内的客户做一个推荐活动。但是端到端采集和处理数据的时间过长，***推荐平台得到的用户列表都是过期的列表，列表上的名单可能已经不在商场内，而新到的用户还没有更新到名单中，所以很多业务对大数据平台端到端的实时性提出了很高的要求。
3. 安全挑战，安全挑战体现在两个方面：
- 一方面是在技术上，随着HTTPS的推广应用，数据在传输过程中采管理加密的方式，运营商作为管道获取数据的难度变得越来越大。
- 另一面是在法理上，用户的哪些数据是可以获取、哪些是不允许读取，始终存在侵犯用户隐私的法律风险。
