大数据面临问题　　

尽管计算性能、存储容量以及分析技术一直在不断进步，某些现实挑战对于数据分析师据而言仍然过于庞大以至于无法应对，在今天的文章中，我们将探讨几个此类难题 ——看看如何才能将其解决。

如果大数据能够在传统领域之外进一步解决世界性难题，结果会怎么样?到目前为止，IBM、谷歌以及惠普等巨头级企业已经开始对这类高难度挑战发起冲击，其中包括分析繁忙的高速公路上到底会有多少车辆通过某条桥梁，或者计算会有多

少用户查看网络浏览器中的一条小广告。谷歌公司甚至公布了一项雄心勃勃的计划，称将解决人类衰老这一历史性难题。

但仍有几大世界性难题等待着我们攻克。数据分析师在某些情况下，分析所需要的数据根本无迹可寻。在其它情况下，足以应对如此庞大数据量的计算机还没有被发明出来。目前有五大课题值得我们关注。会有大数据技术企业站出来排忧解难吗?

全球实时犯罪数据：更加主动的警务处理能力

很多地方性执法机构已经掌握着非常丰富的犯罪数据，警务人员则可以在自己的警车内轻松访问犯罪记录数据库，从而根据犯罪嫌疑人的具体情况做出反应。

障碍何在?这些数据只包含过往的罪行，Cloudant公司的Miller表示，其中无法体现刚刚发生或者正在进行中的犯罪活动。由于无法在犯罪活动进行的过程中进行阻止，警方只能被迫采取更为被动的应对措施。

不过情况已经有所转变，Miller指出。举例来说，加利福尼亚州奥克兰市警方已经配备声学监控器用于识别枪声。技术"数据分析师"人士将其称为 “ShotSpotter”，配合大数据分析机制即可用于追踪潜在的犯罪发生地点，警员则根据分析结论立即前往对应

位置。实时犯罪数据所带来的易处并不局限于执法领域：TruliaLocal热点地图能够提供犯罪活动报告，从而帮助住房买家选择更友善、更安全的生活环境。

追踪儿童行踪：更好、更及时的AmberAlert

时至今日，我们已经拥有很多种通报失踪儿童的方式，例如美国所采用的AmberAlert系统。不过这些通告机制的最大问题在于，只能在事后发起提醒。追踪儿童位置所必要的技术已经存在，当下大部分智能手机都能通过谷歌位置报告功能将

儿童的当前所在地发送给父母。与此同时，大众汽车的Car-Net以及福特汽车的MyKey应用也能在青少年驾车到达特殊地理位置时发送报告

人脑图谱：了解身体的各个部分如何运作

人类大脑模型能够为科学研究带来巨大帮助。医生可以查看肿瘤的生长情况或者了解大脑如何通过一系列功能控制身体的其它器官。目前已经有包括欧洲人类大脑项目在内的多个科学项目尝试在未来十年之内创建出大脑模拟系统。

要完成这项工作，我们"数据分析师"需要一台运算速度千倍于当前水平的超级计算机。大脑当中存在数以百万计的神经递质，而且它们彼此之间互相连通、共同数据我们所接触到的“数据”。

“这样的计算规模要求我们从传统的硅芯片领域脱离出来，迈向生物芯片时代——这是分子计算的前提条件，”曾任克林顿政府前副助理国务卿(负责运输体系技术政策)、现任霍华德大学教授的OliverG.McGee（数据分析师）解释道。“从直观角度看，分子计算在数据管理方面的运算速度比传统硅芯片高750倍，只有这样的机制才能处理颅腹脑体系当中的关系认知奥秘。”