序
有群友提了一个关于大数据行业当前发展状况的问题。
暂时先用GPT帮我们对此问题，搜罗和总结一二。
其一，此问题较为宏大，需要结合个人实践、对行业的综合认知做深度思考，较为耗时。短时间内，懒于再一一总结和思考，先用GPT基于互联网内容，帮我们总结总结。
其二，日后再深度思考和总结之。
GPT Prompt:
你作为资深大数据架构师，请问:大数据领域，面临的10大挑战、未来的演进趋势?请反复深度思考5遍。
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大数据面临的十大挑战
构建数据为中心的计算体系：随着数据规模的指数级增长，如何组织和管理超大规模的数据要素，解决数据跨域访问、系统规模增大带来的可用性下降、成本和能耗增高等问题，成为构建新型计算体系的难题。
满足大数据高效处理需求：数据动态倾斜、稀疏关联、应用复杂，传统处理架构成本高、时效性差，难以满足海量、复杂、多变的大数据高效处理需求。
实现多源异构大数据的可解释性分析：基于深度学习的主流方法多关注单源单模态数据，模型缺乏可解释性。如何打破数据隔阂，融合多域数据知识，实现分析结果的可解释，是当前大数据分析的主要挑战。
形成系统化大数据治理框架与关键技术：当前系统化的大数据治理框架尚未形成，开放共享、质量评估、价值预测等关键技术不成熟，制约了大数据发展。
数据质量与治理：数据来源多样、格式复杂、处理复杂，导致数据质量难以保证，影响大数据分析的准确性。
数据安全与隐私保护：数据应用深入，数据安全与隐私保护问题凸显。需确保数据合法收集、存储和使用，防止数据泄露和滥用。
实时处理难题：在一些对实时性要求极高的场景，如金融交易系统，现有技术难以实现微秒级响应且成本高昂。
能源消耗矛盾：数据中心能耗占全球电力需求的一定比例，而大数据处理需求不断增加，绿色化转型迫在眉睫。
数据孤岛效应：不同领域、部门之间数据共享率低，阻碍了数据价值的最大化挖掘。
盈利模式单一：多数企业依赖数据销售，增值服务收入占比低，大数据的商业价值有待进一步挖掘。
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大数据的未来演进趋势
数据与应用进一步分离，实现数据要素化：数据将不再依赖具体业务场景，以独立形态存在于数据库中，通过数据服务向不同业务场景提供服务。
数联网作为新型信息基础设施：将形成完整的数联网基础软件理论、系统软件架构、关键技术体系，研究其结构组成、行为模式、运行机理等，以保障服务质量与保护质量。
从单域到跨域数据管理：大数据管理将跨越空间域、管辖域和信任域，打破“数据孤岛”，实现数据要素的高效共享与协同，但也将带来新的挑战。
大数据管理与处理系统体系结构异构化：新型加速器、存储器件等硬件快速发展，大数据管理系统将针对不同数据处理需求，配置不同计算与存储硬件，数据驱动的计算架构也将快速发展。
从扩展性优先设计到性能优先设计：随着数据规模增长和处理需求变化，传统“以扩展性优先”的设计将被“以性能优先”的设计替代，智能化数据管理、近似计算等新兴方法将得到应用。
近数处理成为重要途径：存算一体类体系结构技术、新型存储技术、分布式计算系统边缘能力的发展，将推动近数处理技术在大数据处理中的应用。
从单域单模态分析到多域多模态融合：实际应用中需要对多来源、多模态数据进行联合分析，实现信息互补，跨模态关联、跨时空关联的广谱关联技术将成为重要研究方向。
从聚焦关联到探究因果：让大数据分析模型更加稳定且具有可解释性，使其分析结果可信、可用、可回溯，是未来大数据分析技术的重要研究方向。
高能效大数据技术是关键：为实现可持续发展，需研发高能效的大数据技术，降低数据中心能耗。
实时分析常态化：传统T+1式数据分析正被毫秒级响应取代，流处理框架渗透率增长，实时数据价值密度超批量数据，将重构商业决策。
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