大數據分析挖掘面臨的挑戰包括以下幾個方面：

1、數據量巨大

大數據通常涉及海量的數據，需要進行高效的處理和分析，這對數據處理技術和計算能力提出了更高的要求。

2、數據多樣性

大數據包含多種類型的數據，如文本、圖像、視頻等，需要對不同的數據類型進行有效的處理和分析，這對數據處理技術和算法提出了更高的要求。

3、數據質量

由于數據來源和采集方式的多樣性，大數據中可能存在數據質量不高的情況，如數據不完整、數據重復等，這對數據預處理和數據清洗提出了更高的要求。

4、計算資源限制

大數據處理需要大量的計算資源，如CPU、內存、存儲等，這對計算資源的配置和管理提出了更高的要求。

5、數據安全和隱私保護

大數據中包含大量的個人和企業信息，需要進行有效的數據安全和隱私保護，這需要對數據加密、訪問控制等方面進行更加嚴格的控制和管理。

6、數據分析和挖掘技術的挑戰

大數據分析和挖掘需要更加高效和智能的技術和方法，如機器學習、深度學習等，同時也需要更加靈活和可擴展的數據處理框架和工具，以滿足不斷變化的數據處理需求。

總之，大數據分析挖掘面臨著多方面的挑戰，需要更加高效、靈活、安全的技術和方法來處理和分析大數據，以獲得更有價值的洞見和預測結果。