随着AI技术带来的新兴解决方案的影响，在维护可靠来源方面面临挑战的企业将获得解决方案。但是，公司在谈论大数据时会面临一些重大挑战，如果他们准备进行技术变革，则可以解决这些挑战。
大数据给企业带来的挑战：
IT源系统的多样性
存储数据是一个复杂的过程，维护时会增加并发症。财富500强企业平均拥有数百个企业IT系统。由于格式不同，跨数据源的引用不匹配以及重复，大多数文件处于混乱状态。
管理高频数据
实时数据流。存在诸如数据审查之类的问题，例如，对于海上低压压缩机的排气温度的读取本身仅是有限的值。但是，结合环境温度，风速，压缩机泵转速，以前的维护操作历史和维护日志，可以为海上钻机操作员创建有价值的警报系统。
与数据湖一起运作
数据湖是一个集中式存储库，可以存储任何规模的结构化和非结构化数据。将组织的所有数据放在一个窗口中不会带来任何好处。它不仅使数据位于孤立的企业系统中，还激起了数据的复杂性。
组织各种数据内容
无法保证数据采用单一格式。公司通过图像，文件，视频，文档等收集数据。但是，它们被放在称为大数据的同一个屋檐下。因此，在进行分析之前，很难区分它们并将其置于不同的渠道，并且涉及许多机制。另一个麻烦是数据的清晰度，有些文件甚至不符合最低清晰度要求。
采用新兴的AI工具
人工智能工具正在发芽，在管理大数据时，它们非常有用。企业IT和分析团队需要提供工具，使具有不同水平的数据科学能力的员工能够使用大型数据集并使用统一的映像执行预测性分析。
大数据分析给企业带来哪些挑战．中琛魔方大数据分析平台（zcmorefun．com）表示大数据问题，如清晰度不佳，非结构化数据，数据湖等，都是可以借助机器学习和数据科学应用程序揭开神秘面纱的麻烦。可以采用多种方式以适当的格式排列数据并加以利用。由公司决定采用合适的技术。
