数据规模化应用的挑战：成本、分析和可用性

尽管大数据拥有巨大潜力，但在实际应用中，研究人员经常面临各种挑战，限制了数据资源的充分利用。这些挑战主要体现在以下几个方面：

1. 高昂的价格成本: 获取大规模数据集通常需要支付高昂的费用，成为许多研究项目的瓶颈。

2. 数据分析难度大: 处理大规模数据集需要强大的计算能力和专业的数据分析技能。缺乏相关技术和资源可能会限制研究人员的数据分析能力。

3. 公共数据库数据量少: 公共数据库中可用的数据量有限，限制了研究人员在选择和使用数据资源方面的灵活性。

总而言之，高昂的价格成本、数据分析的复杂性以及公共数据库中有限的数据量都对研究人员构成了挑战。然而，随着技术的不断进步和数据资源的不断增加，这些问题有望逐渐得到解决，为研究人员提供更多选择和机会，推动数据驱动型研究的蓬勃发展。