在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为各行各业不可或缺的一部分。然而，随着大数据的普及和应用，其处理过程中的挑战也日益凸显。那么，大数据一般是学的什么呢？它涉及哪些关键领域？在探讨这些问题之前，我们首先要明确大数据处理面临的最大挑战。

1. 数据质量与可用性

首先，大量而且快速产生的大量数据往往存在质量问题，如重复、不完整、错误等，这种现象被称为“坏"data（bad data）。此外，许多组织可能无法有效地获取所需的数据，这种情况就称为“孤岛”（islands of information），即不同系统间没有有效沟通和共享资源，从而限制了分析能力。此外，由于隐私保护法规变得越来越严格，对于个人信息收集、存储和使用都有严格规定，这也是一个需要特别注意的问题。

2. 技术与工具

为了应对上述挑战，技术创新至关重要。开发高效、大规模并能够处理复杂结构化和非结构化数据的大型机器学习算法是当前研究的一个热点。而且，还需要不断更新和改进现有的工具，以适应不断变化的大型数据库管理系统（DBMS）以及云计算平台。此外，对于小企业来说，选择合适的小型解决方案以便成本有限，也是一个很大的挑战。

3. 人才短缺

除了技术层面的难题之外，在人力资源方面同样存在瓶颈。大多数组织发现自己缺乏足够的人员来设计模型、运行实验以及解释结果。这导致一些公司不得不从竞争者那里挖角，而其他则必须通过培训项目来培养自己的团队成员。在教育体系中，为学生提供关于大数据科学方法论，以及如何将其应用到实际业务场景中的课程，是一种长期投资，但却是一项极其必要的事情。

4. 法律与伦理标准

最后，即使我们克服了上述所有障碍，如果法律框架不足以支持公正利用大量个人敏感信息，那么任何努力都会白费。例如，加强隐私保护法律，比如《欧盟通用资料保护条例》（GDPR），要求企业更好地控制他们如何收集、存储和分享客户信息。这意味着企业必须进行彻底审查他们整个操作流程，并确保遵守所有相关法规，同时还能保持竞争力。

总结来说，大规模、高性能、大容量、高速度、大范围，不仅仅是指硬件设备，更是在知识经济时代内对于人类认知能力的一次巨大提升。而这个提升带来的最大困扰，也就是现在人们所说的“数字鸿沟”。因为虽然我们可以拥有更多更多的数量级，但是否真正理解其中蕴含的情意意义，却成了我们今天最大的难题之一。但只要人类持续追求科技进步，一定会找到解决这一难题的手段，最终实现更加平衡发展。如果说，“数字鸿沟”是个巨大的障碍，那么跨过它，就是个全新的世界等待着我们的去探索去创造。