在云计算时代，大数据遇到的困难之一是数据存储和管理的挑战。随着数据量的不断增加，传统的数据存储和管理方法已经无法满足大数据的需求。大数据的存储和管理需要考虑数据的安全性、可靠性和可扩展性，同时还需要考虑数据的快速检索和分析。这就需要在存储和管理方面进行创新，引入新的技术和方法来解决这些挑战。
另一个困难是数据的质量和一致性问题。大数据往往来自各种不同的源头，数据格式和质量参差不齐，这就给数据的分析和利用带来了一定的困难。要有效地利用大数据，就需要解决数据的质量和一致性问题，确保数据的准确性和可靠性。这需要引入数据质量管理和数据一致性验证的方法和工具，以确保数据的质量和一致性。
大数据分析和处理的速度也是一个挑战。大数据往往包含海量的数据，传统的数据处理方法往往无法满足大数据分析的需求。要实现快速的大数据分析，需要引入并行计算和分布式计算技术，以提高数据处理的速度和效率。同时，还需要考虑在云计算环境中进行大数据分析的问题，如数据的传输和安全等。
另一个困难是对大数据的合规性和隐私保护的要求。随着数据量的增加，数据的合规性和隐私保护变得越来越重要。在进行大数据分析和利用时，必须考虑数据的合规性，遵守相关的法律法规和政策，同时保护用户的隐私和个人信息。这就需要引入数据安全和隐私保护的技术和方法，以确保数据处理的合规性和安全性。
与此同时，大数据的多样性也给分析和利用带来了挑战。大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，这些数据的处理和分析方法都各不相同。要有效地利用大数据，就需要考虑如何处理和分析这些多样化的数据，提高数据的价值和利用效率。这就需要引入多样化数据处理和分析的技术和方法，以应对大数据的多样性挑战。
综上所述，云计算时代大数据面临着诸多的困难与挑战，包括数据存储和管理的挑战、数据质量和一致性问题、数据处理速度、数据的合规性与隐私保护要求，以及数据的多样性等问题。要应对这些挑战，需要引入创新的技术和方法，提高数据的管理、处理和分析效率，以实现大数据的真正价值。