信息时代，数据俨然已成为一种重要的生产要素，如同资本、劳动力和原材料等其他要素一样，而且作为一种普遍需求，它也不再局限于某些特殊行业的应用。各行各业的公司都在收集并利用大数据处理分析结果，尽可能的降低成本，提高产品质量、提高生产效率以及创造新的产品。那么大数据数据处理需要关注哪些问题?
　　1、数据集成与处理技术
　　数据的集成就是将各个分散的数据库采集来的数据集成到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群中，以便对数据进行集中的处理。
　　该阶段的挑战主要是集成的数据量大，每秒的集成数据量一般会达到百兆，甚至千兆。
　　2、大数据存储及管理技术
　　数据的海量化和快增长特征是大数据对存储技术提出的要挑战。为适应大数据环境下爆发式增长的数据量，大数据采用由成千上万台廉价PC来存储数据方案，以降低成本，同时提供高扩展性。
　　考虑到系统由大量廉价易损的硬件组成，为了保证文件整体可靠性，大数据通常对同一份数据在不同节点上存储多份副本，同时，为了保障海量数据的读写能力，大数据借助分布式存储架构提供高吐量的数据访问。
　　3、大数据分析技术的发展需要取得两个方面的突破：
　　一是对体量庞大的结构化和半结构化数据进行高效率的深度分析，挖掘隐性知识(如：从自然语言构成的文本网页中理解和识别语义、情感、意图等);
　　二是对非结构化数据进行分析，将海量数据复杂多源的语音、图像和视频数据转化为机器可识别的，具有明确语义的信息，进而从中提取有用的知识。
　　大数据处理需留意哪些问题.中琛魔方大数据平台表示在某种程度上，通过帮助企业识别数据和数据的类型设置，他们应该检查，以解决具体的业务挑战。不过，也有公司必须克服，以利用大数据的挑战显著。