企业如何解决当今大数据管理面临的挑战？

企业如何解决当今大数据管理面临的挑战：

1. 大数据整合与存储：企业可以采用分布式文件系统和分布式计算框架进行大数据的整合与存储，提高存储容量和性能。
2. 数据管理：利用云服务提供的大数据处理和管理工具，提高数据处理效率。例如，Amazon Redshift、阿里云DataWorks等。
3. 数据分析与挖掘：使用大数据分析工具，如Hadoop、Spark等，进行数据挖掘，发现潜在规律，为企业决策提供依据。
4. 实时处理：通过实时数据处理工具，如Kafka、S4、Storm等，实现实时数据分析和决策。
5. 数据安全与隐私保护：使用数据加密、数据脱敏等技术保护企业数据安全，同时遵循相关法规，确保用户隐私不被侵犯。
6. 成本控制：使用云计算服务，如CDN、云数据库等，降低硬件投入和维护成本，提高企业效益。
7. 可伸缩性：根据企业业务需求，扩展基础设施资源，避免因资源不足而限制业务扩张。

推荐腾讯云相关产品：

1. 腾讯云大数据产品线，如TDW（分布式计算）、TDSQL（分布式数据库）、KDS（分布式存储）等，可实现大数据的整合、存储、处理和分析。
2. 腾讯云安全产品线，如DDoS防护、Web应用防火墙、SSL证书等，保护企业数据和网络安全。

产品介绍链接地址：

1. https://cloud.tencent.com/product/tdw
2. https://cloud.tencent.com/product/tdsql
3. https://cloud.tencent.com/product/kds

名词概念、分类、优势、应用场景：

1. 大数据（Big Data）：指需要具备处理和分析的大量、复杂、多样性的数据的集合。
2. 数据整合：通过将分散的数据汇集到一个中心，实现数据的统一管理。
3. 数据存储：基于云存储平台，实现大量的数据存储和管理，提高数据的可靠性、可用性。
4. 数据分析：对存储的数据进行挖掘、提取、分析，为企业决策提供依据。
5. 数据挖掘：利用机器学习、自然语言处理等技术，挖掘数据中的隐性信息。

应用场景：

1. 金融行业：用于股票市场分析、信贷审批、风险控制等。
2. 医疗行业：通过分析大数据预测疾病发展趋势与治疗方法。
3. 零售业：通过对客户行为、购买历史的大数据分析，实现个性化推荐和精准营销。
4. 智能交通：通过分析交通数据，协助交通管理部门进行拥堵监测、调度指挥、公共交通优化等。