采据东篱下，悠然见难关
大数据的顽疾三：数据采集难度被低估。这种问题是来自两个层次的，第一层面是技术提供方的低估，许多大数据产业的技术提供方都会侧重于大数据的处理、管理和分析等流程，而在数据采集方面只是进行简单的埋点等代码方式解决。这种方法在互联网行业可以一用，但在大数据推广到其他行业之后就会受到严重的限制。
数据采集：要钱还是要全
在非互联网行业数据采集时，企业往往会选择易采集的数据，并非全面数据，这就是第二层问题，采集成本的限制。要收集多角度全面化的数据就需要增加采集投入，而不增加就会造成数据分析准确性降低，增加则可能让效益成本比更低，两难的境地让大数据颇为尴尬。
大数据的顽疾四：隐私与安全成枷锁。如果只是采集到数据就能一次性的使用，那么成本的投入也属于可接受范围。但问题在于，大数据的流动性较强，数据变化频繁，普通的数据一般三个月就会面临失效和滞后，而重新采集时则会面临全新的局面。
盼我疯魔，还盼我孑孓不独活
同时，大数据在频繁和多次采集时隐私问题就成为无法避免的一环。强如谷歌搜素采集用户数据也需要用户同意才能进行，但不同意的用户怎么统计呢？这一大类用户会不会成为导致“幸存者偏差”的一环呢？但如果强行获取这部分用户的数据，这些数据的所有权是谁的呢？
而且，一旦涉及用户隐私直接相关的就是安全问题。企业采集到用户的数据建立大数据库，大数据库价值斐然是黑客攻击的焦点，而一旦数据失窃，到时候受伤最直接的却并不是企业而是用户，又有哪家企业能够确保自家的数据库绝对不会泄露数据呢？
