（1）技术瓶颈的挑战

很多领域、很多企业都已经开始重视数据分析，而且也都在各自的领域里做着相应的尝试。例如，城市管理的研究者在研究人脸识别、气象领域的研究者在研究更多的气象数据如何利用、教育领域的研究者在研究如何进行个性化教学等，每个领域甚至每个企业都在做着自己的大数据探索。最后，必然会产生大量特定的基于各个行业的应用。而这个现象会造成的问题就是，某一领域的研究应用成果很难应用到其他领域，因为无论是数据类型还是数据模型都会不一样。这是大数据面临的一个常见技术问题。

目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，主要体现在大数据挖掘的四个环节中，即数据收集、数据存储、数据处理和结果的可视化呈现。

2012年10月，美国教育部发布的《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告（以下简称《报告》）提出，大数据教育应用的技术挑战主要有以下三方面。

其一，大数据的应用基础是海量数据的拥有，这就涉及对数据存储技术，以及数据处理和分析技术的挑战，包括计算机硬件的数据处理能力、超级计算机算法技术等。(https://www.daowen.com)

其二，教育大数据的应用，数据采集和问题解决分析是核心环节，应用开发者要面对的就是数据采集技术和问题解决分析技术的挑战。《报告》中引述受访专家表示：“如果有100人投入到教育大数据的应用工作中，那么需要其中的99人投入到数据采集技术和问题解决分析技术的研究工作之中。”

其三，数据兼容性挑战，不同数据存储系统中的数据编码和格式的不统一，造成不同系统间的数据共享困难，导致这一问题的主要原因是各个系统建设和购买缺乏统一规划，无法形成统一的数据平台。

我国数据存储、处理技术基础薄弱，大数据的技术是建立在云计算的基础上的。云计算在我国还是新兴事物，从认识到研究再到推广还有很长的路要走。在大数据软件平台方面，我国落后世界先进国家很多年；就技术方面而言，教育大数据应用面临着数据收集、存储、分析处理、结果可视化呈现、兼容性以及基础薄弱等挑战。