大数据技术的兴起对传统监控方式产生了深远的影响，同时也带来了一系列的可能性和挑战。
可能性：
1. 实时监控：大数据分析技术能够实现实时监控，及时发现异常情况，提高预警能力。例如，通过分析社交媒体上的用户行为数据，可以实时发现网络攻击的迹象。
2. 预测性维护：通过对设备运行数据的大数据分析，可以预测设备的故障时间，提前进行维护，避免意外停机。
3. 个性化服务：基于用户的行为数据，大数据分析可以帮助企业提供更个性化的服务，提高用户满意度。
4. 智能决策：大数据技术可以为决策者提供丰富的信息支持，帮助他们做出更明智的决策。
5. 资源优化：通过对海量数据的挖掘，可以发现资源的使用规律，实现资源的优化配置。
挑战：
1. 数据安全：大数据技术的应用需要大量的数据，而这些数据往往涉及到用户的隐私。如何保护这些数据的安全，防止数据泄露，是大数据技术面临的一大挑战。
2. 技术难题：大数据分析需要处理大量的数据，这对计算能力提出了很高的要求。如何在保证数据处理速度的同时，降低计算成本，是一个技术难题。
3. 法律问题：随着大数据技术的发展，一些新的法律问题也逐渐浮现。例如，如何界定个人隐私与公共利益之间的界限，如何处理大数据应用过程中可能出现的法律纠纷等。
4. 人才短缺：大数据技术的发展需要大量的专业人才，但目前这方面的人才还相对匮乏。如何解决人才短缺的问题，是大数据技术发展的另一个挑战。
5. 伦理问题：大数据技术的发展也带来了一些伦理问题。例如，如何确保大数据在收集、存储、处理过程中不侵犯用户的权益，如何处理大数据应用过程中可能出现的歧视等问题。
