作為新生事物，大數(shù)據(jù)的發(fā)展仍面臨許多挑戰(zhàn)。牛津大學統(tǒng)計學教授彼得·唐納利對新華社記者說，目前大數(shù)據(jù)技術的一個瓶頸就是信息采集，拿牛津大學新成立的醫(yī)藥衛(wèi)生科研中心來說，首先要有足夠量的病人、藥物等相關信息，這是數(shù)據(jù)分析的基礎，然而許多病人可能出于隱私考慮不愿提供這些信息，制藥企業(yè)也有可能因為商業(yè)利益不愿共享藥物成分等敏感信息。

要從海量數(shù)據(jù)中得出有用結(jié)論，專業(yè)的數(shù)據(jù)分析是關鍵。牛津大學教授羅里·柯林斯認為，采集到足夠信息后，需要由相關領域的專業(yè)人士與信息技術專家一起對數(shù)據(jù)進行有針對性的歸納和分析，而這種跨學科、跨領域合作能否順利實現(xiàn)，也是大數(shù)據(jù)實際應用中的一個問題。

此外，技術層面還存在網(wǎng)絡帶寬、存儲容量等問題，現(xiàn)有基礎設施無法滿足海量信息分析和處理的需求。因此，如何降低存儲成本以及提升應用價值成為大數(shù)據(jù)所面臨的關鍵。

（來源：新華網(wǎng) 編輯：歐葉）