遠光軟件（來源：機房360　作者：不詳）

　　據悉，Gartner最近的一份調查報告顯示，企業數據年平均增長速度大約在40%到60%。而美國政府在即將到來的大數據項目中將面臨重重挑戰，其中之一就是生成數據量不足。一些生成大量數據機構(包括國家天氣服務局、國家海洋和大氣管理局)的主管政府部門，美國商務部的這一數字甚至更低。

　　美國商務部CIOSimonSzykman在最近的FOSE大會上表示：“我們不存在挑戰的領域之一就是我們生成數據的能力。我們生成數據的基本能力提升很大，從很大程度上講，這一能力已超越了我們處理數據、管理數據和轉移數據的能力。”

　　如何管理數據，并將數據從一點轉移到另一點，將是美國政府面臨的一大挑戰。Szykman還提到了商務部在大數據中遇到的其他一些重要問題，主要為以下五個方面：

　　數據的真實性

　　大數據的重要性不僅是在于數據所生成的記錄，更大的價值在于根據這些數據得出科研結果的“復制能力”。而從學術層面來看，這正是你證實所做工作價值的時候：其他人也可以對結果進行復制。另一方面，如果你丟失了得出科研結果的那些數據，這會降低結果的合理性。

　　數據工程師

　　研究領域的很多科學家正在研究大數據的精密使用，比如在預防醫學、藥品設計和胎兒檢查領域如何開發基因數據。但Szykman擔心的是，真正了解大數據技術構架的人太少。我們需要好好想想大數據及我們如何利用它，特別是在一些特殊領域。無論是政府的直接應用還是由政府出資科研，政府都在推動大數據這一前沿技術的發展。

　　大思路，早規劃

　　在向開放數據轉移的過程中，盡早搞清楚系統生命周期的要求顯得越來越重要。在過去，沒有做的一件事就是盡早研究開放數據在生命周期上的要求。數據模型、分享和信息的情況會越來越普遍，而系統性的戰略會越來越多。在生命周期的早期，當我們成功安裝新的系統或應用程序后，就應該盡早考慮該問題。

　　保密性vs完整性

　　對于那些有科研基礎的機構而言，大數據安全不僅僅是一個保密問題。數據的長期完整性也是企業更大的擔憂。這是IT界一直為之努力的議題。有時候，我們過分關注結果而忽視了安全。人們有時會問：‘我們最終都要和公眾分享這一數據，那安全有什么重要呢?’

　　這一問題的最佳答案來自科研機構，如NOAA。他們收集的基準數據正巧是美國氣候變化政策備受爭議所在。不管這些政策的政治傾向性如何，它們都對經濟有重大影響。如果我們放棄了這些長期氣候記錄數據的安全性，那將造成嚴重后果。我們的確得好好想想大數據的問題。

　　制定基準線

　　由于很少存在類似的應用程序，難以獲取相關信息或進行比照，因此有時候很難評定大數據以及其他高科技項目的開支和風險。出臺開支和風險的基線，對大數據和數據中心來說都是一大挑戰，因為還沒有相關標準。操作一些簡單事情有時候充滿挑戰，如計算數據中心的能耗。大數據基線不僅在基礎設施層面，還包括數據包，都需要對未來資源進行更優規劃。