处理数据集时会遇到一些常见的挑战，主要围绕数据质量、集成和可扩展性。 这些问题会减慢开发速度、引入错误，并使从数据中获得有意义的见解变得更加困难。 解决这些挑战通常需要仔细的计划、工具和迭代改进。
一个主要的挑战是数据质量和一致性。数据集通常包含缺失值、重复项或不一致的格式，尤其是在从多个来源收集时。 例如，数据集可能具有不同格式的日期（例如，“MM/DD/YYYY”与“YYYY-MM-DD”）或存储为文本的数值。 像用户年龄被列为 200 这样的异常值或不正确的条目也可能会歪曲分析结果。 手动清理这些数据非常耗时，并且自动化工具可能难以处理极端情况。 开发人员可能会使用 Python 中的 Pandas 等库来过滤和转换数据，但即便如此，关于如何处理缺失值（例如，删除行与估算值）的决策也会影响下游结果。 较差的数据质量可能会导致不可靠的模型或分析，因此彻底的验证至关重要。
另一个常见的问题是数据集成和兼容性。来自不同系统的数据集通常使用不同的模式、标识符或计量单位。 例如，将来自 CRM 系统的客户数据与来自数据库的交易记录合并可能需要对齐用户 ID 或解决产品命名约定中的不匹配问题。 API 或第三方数据源也可能会在没有警告的情况下更改其格式，从而破坏现有的管道。 时区、编码问题（例如，UTF-8 与 Latin-1）或数据粒度差异（例如，每小时与每日聚合）会增加进一步的复杂性。 开发人员通常通过构建强大的 ETL（提取、转换、加载）管道来解决此问题，使用 Apache Airflow 等工具或自定义脚本在分析之前对数据进行规范化。
最后，在处理大型数据集时，可扩展性和性能至关重要。 在单台机器上处理 TB 级的数据是不切实际的，需要像 Apache Spark 或基于云的解决方案这样的分布式系统。 即使使用这些工具，低效的查询或优化不良的代码也可能导致处理时间变慢。 例如，在没有适当索引的情况下对两个大型表执行 JOIN 操作可能需要数小时才能完成。 存储格式也很重要：与 CSV 相比，Parquet 或 ORC 文件可以提高读/写速度。 实时数据摄取增加了另一层复杂性，因为系统必须处理高吞吐量而不丢失记录。 在性能与成本（例如，云存储费用）和可维护性之间取得平衡，对于处理不断增长的数据集的团队来说是一个持续的挑战。