diff --git a/Ch2-6-DataManagement.tex b/Ch2-6-DataManagement.tex
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 	本章列出数据管理和数据工程的若干重要挑战、主要研究内容与研究趋势。
 	\section{重大挑战问题}
-	数据管理与数据工程的挑战问题包括两个方面。首先，在数据管理方面，主要表现在如何管理大数据(§\ref{sec:dm-management})、如何利用新硬件混合架构来实现大数据的管理(§\ref{sec:dm-architecure})。在数据工程方面，主要有异构数据整理(§\ref{sec:dm-clearance})、数据分析(§\ref{sec:dm-analysis})和数据安全与隐私保护(§\ref{sec:dm-protection})等挑战。
+	数据管理与数据工程的挑战问题包括两个方面。首先，在数据管理方面，主要表现在如何管理大数据(§\ref{sec:dm-management})、如何利用新硬件混合架构来实现大数据的管理(§\ref{sec:dm-architecure})。在数据工程方面，主要有异构数据整理(§\ref{sec:dm-clearance})、和数据安全与隐私保护(§\ref{sec:dm-protection})等挑战。
 	\subsection{大数据管理的挑战}
 	\label{sec:dm-management}
 	大数据具有大容量、多类型、快变化、低质量的4V特征。大数据管理已不像传统数据库时代去追求使用关系数据库来解决所有数据管理的问题，而是探索从数据存储、数据组织与存取、事务管理、查询处理、应用等几个维度对传统数据库系统进行解耦，解耦后的各个子系统依据大数据的4V数据特征，各自独立发展，用户可根据实际应用的需要，采用松耦合的方式对各个子系统进行组装，量身定制自己的大数据管理系统。大数据管理系统技术目前还在快速进化之中，还没有成型。管理好4V的数据，是对大数据管理系统的基本要求。从这个基本点出发，可以归纳出大数据管理系统的若干技术挑战：