大數據不可以解決什麼問題

㈠ 大數據存在哪些問題

數據存儲問題：隨著技術不斷發展，數據量從TB上升至PB，EB量級，如果還用傳統的數據存儲方式，必將給大數據分析造成諸多不便，這就需要藉助數據的動態處理技術，即隨著數據的規律性變更和顯示需求，對數據進行非定期的處理。同時，數量極大的數據不能直接使用傳統的結構化資料庫進行存儲，人們需要探索一種適合大數據的數據儲存模式，也是當下應該著力解決的一大難題。

分析資源調度問題：大數據產生的時間點，數據量都是很難計算的，這就是大數據的一大特點，不確定性。所以我們需要確立一種動態響應機制，對有限的計算、存儲資源進行合理的配置及調度。另外，如何以最小的成本獲得最理想的分析結果也是一個需要考慮的問題。

專業的分析工具：在發展數據分析技術的同時，傳統的軟體工具不再適用。目前人類科技尚不成熟，距離開發出能夠滿足大數據分析需求的通用軟體還有一定距離。如若不能對這些問題做出處理，在不久的將來大數據的發展就會進入瓶頸，甚至有可能出現一段時間的滯留期，難以持續起到促進經濟發展的作用。

㈡ 大數據存在的安全問題有哪些

【導讀】互聯網時代，數據已成為公司的重要資產，許多公司會使用大數據等現代技術來收集和處理數據。大數據的應用，有助於公司改善業務運營並預測行業趨勢。那麼，大數據存在的安全問題有哪些呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

一、分布式系統

大數據解決方案將數據和操作分布在許多系統中，以實現更快的處理和分析。這種分布式系統可以平衡負載，避免單點故障。但是這樣的系統容易受到安全威脅，黑客只要攻擊一個點就可以滲透整個網路。

二.數據存取

大數據系統需要訪問控制來限制對敏感數據的訪問，否則，任何用戶都可以訪問機密數據，有些用戶可能會出於惡意使用。此外，網路犯罪分子可以入侵與大數據系統相連的系統，竊取敏感數據。因此，使用大數據的公司需要檢查和驗證每個用戶的身份。

三.數據不正確

網路犯罪分子可以通過操縱存儲的數據來影響大數據系統的准確性。因此，網路犯罪分子可以創建虛假數據，並將這些數據提供給大數據系統。比如醫療機構可以利用大數據系統研究患者的病歷，而黑客可以修改這些數據，產生不正確的診斷結果。

四.侵犯隱私

大數據系統通常包含機密數據，這是很多人非常關心的問題。這樣的大數據隱私威脅已經被全世界的專家討論過了。此外，網路犯罪分子經常攻擊大數據系統以破壞敏感數據。這種數據泄露已經成為頭條新聞，導致數百萬人的敏感數據被盜。

五、雲安全性不足

大數據系統收集的數據通常存儲在雲中，這可能是一個潛在的安全威脅。網路犯罪分子破壞了許多知名公司的雲數據。如果存儲的數據沒有加密，並且沒有適當的數據安全性，就會出現這些問題。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「大數據存在的安全問題有哪些?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

㈢ 大數據應用須解決三大關鍵點

大數據應用須解決三大關鍵點
大數據應用的關鍵點是數據來源、產品化和價值創造;數據資源分布不均，大數據應用在數據密集領域更易獲得突破;須對不當的行業管理模式進行改革,以促進大數據在已有各個行業中應用。
大數據貴在應用。當前，在國家層面，國務院出台《促進大數據發展行動綱要》;在地方層面，大數據被作為區域發展戰略引擎;在企業層面，各類大數據概念公司方興未艾、蓬勃發展。我們獨關注大數據應用，關注數據從哪裡來、數據怎麼用、成果誰買單，也就是數據來源、產品化和價值創造三個關鍵點。一個好的大數據應用，從技術上可能很復雜，但從業務模式上應當簡單、直白、管用。我們還關注，是否存在若干"數據密集型"行業或領域，大數據應用在這些領域可能更容易開展。在產業政策方面，我們關注作為新興業態的大數據，過去屢試不爽的做法，如給地、給錢、給項目等，是否還會繼續有效?
大數據應用的三個關鍵點
國務院《促進大數據發展行動綱要》(簡稱《大數據綱要》)將大數據定位為"新一代信息技術和服務業態"，賦予大數據"推動經濟轉型發展""重塑國家競爭優勢""提升政府治理能力"的戰略功能，並將數據界定為"國家基礎性戰略資源"。在應用方面，《大數據綱要》在公共領域提出許多發展方向，如宏觀調控科學化、政府治理精準化、商事服務便捷化、安全保障高效化、民生服務普惠化;在產業層面，主要按行業領域劃分為工業大數據、新興產業大數據、農業農村大數據、萬眾創新大數據，以及大數據產品體系和大數據產業鏈。這些方向，只是大數據應用的潛力和空間，能不能應用起來，能不能發揮作用，還得看有沒有可行模式和實際效果。無論是在公共領域還是在產業層面，大數據應用都離不開數據來源、處理技術和方法、創造價值的模式，這是我們關注的重點。概括來說，需要回答下面三個看似簡單、卻是關鍵的問題。(一)數據從哪裡來關於數據來源，普遍認為互聯網及物聯網是產生並承載大數據的基地。互聯網公司是天生的大數據公司，在搜索、社交、媒體、交易等各自核心業務領域，積累並持續產生海量數據。物聯網設備每時每刻都在採集數據，設備數量和數據量都與日俱增。這兩類數據資源作為大數據金礦，正在不斷產生各類應用。國外關於大數據的成功經驗介紹，大多是這類數據資源應用的經典案例。還有一些企業，在業務中也積累了許多數據，如房地產交易、大宗商品價格、特定群體消費信息等。從嚴格意義上講，這些數據資源還算不上大數據，但對商業應用而言，卻是最易獲得和比較容易加工處理的數據資源，也是當前在國內比較常見的應用資源。在國內還有一類是政府部門掌握的數據資源，普遍認為質量好、價值高，但開放程度低。《大數據綱要》把公共數據互聯開放共享作為努力方向，認為大數據技術可以實現這個目標。實際上，長期以來政府部門間信息數據相互封閉割裂，是治理問題而不是技術問題。面向社會的公共數據開放願望十分美好，恐怕一段時間內可望不可及。在數據資源方面，國內"小數據""中數據"應用並不充分，試圖一步跨入大數據時代，借機一並解決前期信息化過程中沒能解決的問題，前景並不樂觀。另外，由於中國互聯網公司業務主要在國內，其大數據資源也不是全球性的。數據從哪裡來是我們評價大數據應用的第一個關注點。一是要看這個應用是否真有數據支撐，數據資源是否可持續，來源渠道是否可控，數據安全和隱私保護方面是否有隱患。二是要看這個應用的數據資源質量如何，是"富礦"還是"貧礦"，能否保障這個應用的實效。對於來自自身業務的數據資源，具有較好的可控性，數據質量一般也有保證，但數據覆蓋范圍可能有限，需要藉助其他資源渠道。對於從互聯網抓取的數據，技術能力是關鍵，既要有能力獲得足夠大的量，又要有能力篩選出有用的內容。對於從第三方獲取的數據，需要特別關注數據交易的穩定性。數據從哪裡來是分析大數據應用的起點，如果一個應用沒有可靠的數據來源，再好、再高超的數據分析技術都是無本之木。(二)數據怎麼用數據怎麼用是我們評價大數據應用的第二個關注點。大數據只是一種手段，並不能無所不包、無所不用。我們關注大數據能做什麼、不能做什麼，現在看來，大數據主要有以下幾種較為常用的功能。追蹤。互聯網和物聯網無時無刻都在記錄，大數據可以追蹤、追溯任何一個記錄，形成真實的歷史軌跡。追蹤是許多大數據應用的起點，包括消費者購買行為、購買偏好、支付手段、搜索和瀏覽歷史、位置信息，等等。識別。在對各種因素全面追蹤的基礎上，通過定位、比對、篩選，可以實現精準識別，尤其是對語音、圖像、視頻進行識別，使可分析內容大大豐富，得到的結果更為精準。畫像。通過對同一主體不同數據源的追蹤、識別、匹配，形成更立體的刻畫和更全面的認識。對消費者畫像，可以精準推送廣告和產品;對企業畫像，可以准確判斷信用及風險。提示。在歷史軌跡、識別和畫像基礎上，對未來趨勢及重復出現的可能性進行預測，當某些指標出現預期變化或超預期變化時給予提示、預警。以前也有基於統計的預測，大數據大大豐富了預測手段，對建立風險控制模型有深刻意義。匹配。在海量信息中精準追蹤和識別，利用相關性、接近性等進行篩選比對，更有效率地實現產品搭售和供需匹配。大數據匹配功能是互聯網約車、租房、金融等共享經濟新商業模式的基礎。優化。按距離最短、成本最低等給定的原則，通過各種演算法對路徑、資源等進行優化配置。對企業而言，提高服務水平、提升內部效率;對公共部門而言，節約公共資源、提升公共服務能力。當前許多貌似復雜的應用，大都可以細分成以上幾種類型。例如，貴州推行的"大數據精準扶貧項目"，從大數據應用角度，通過識別、畫像，可以對貧困戶實現精準篩選和界定，找准扶貧對象;通過追蹤、提示，可以對扶貧資金、扶貧行為和扶貧效果進行監控和評估;通過配對、優化，可以更好地發揮扶貧資源的作用。這些功能也並不都是大數據所特有的，只是大數據遠遠超出以前的技術，可以做得更強大、更精準、更快、更好。(三)成果誰買單成果誰買單是我們評價大數據應用的第三個也是最後一個關注點。道理很簡單，不創造價值的應用不是好應用。我們關注大數據的應用是否實實在在地提升了能力、改善了績效。如果大數據用於自身的產品設計、營銷推廣、資源配置，那就看企業競爭力是不是提升了，看企業最終是不是比以前更賺錢了。如果大數據用於為第三方提供服務，那就看是不是有人願意付費、願意持續付費。但如果是用於公共領域，還要看政府或公共部門的付費值不值，不僅僅是從出資方的視角看值不值，還要從老百姓的視角看值不值。當我們面對一項大數據應用時，只要簡單問一問上面三個問題--數據從哪裡來、數據怎麼用、成果誰買單，就能揭開許多"偽裝"。當然，如果經得起上述"大數據三問"，也並非一定算得上優秀，卻也離優秀的大數據應用不遠了。尋找數據密集型領域既然大數據被視為一種資源，那就要考慮資源分布的問題。一般而言，資源分布是極不均勻的，如水、礦產、耕地、能源等自然資源;人力資源和知識的分布更是不均。大數據是否也存在分布不均的問題?發展大數據產業是否真的能彎道超車?這些問題值得深入思考。與可以探測的自然資源不同，數據資源分布難以定位和刻畫。不過，可以用大數據人力資源分布狀況來間接反映大數據應用在地區、行業間的差異，哪些行業、哪些地區大數據人力資源密集，這些行業和地區就可以看作是數據密集的。我們對兩家主流招聘網站"前程無憂"和"智聯招聘"2014年下半年以來發布的招聘信息進行篩選，得到兩家網站兩年來共發布相關信息涉及企業22.7萬家，職位100.7萬個，數據量確實足夠"大"。通過分地區、分行業進行匯總分析，結果顯示大數據人力資源分布極不均勻，各地區、各行業差異極大。不過，確切來說，通過招聘網站反映的是人才需求情況，並不是嚴格意義上的人力資源存量分布情況，但這兩者是緊密相關的。從大數據相關崗位工作地來看，北京、廣東、上海三地高度密集，遙遙領先於其他地區。三地相加，發布招聘信息企業數在兩家網站佔到52.35%和47.48%，職位數佔到61.23%和56.74%。可以推測，大數據人力資源的半壁江山都集中在這三個地方，這與我們平時的直觀感受是高度一致的。在這三個地方之外，我們關心是不是地方政府重視大數據產業、將大數據作為區域經濟發展引擎，就可能促進人力資源集聚，就可能超越與自己相似經濟發展水平的其他地區。從數據反映情況看，至少目前還看不到這樣的結果，這揭示出人力資源結構是後發地區發展大數據產業最需要彌補的短板和最難克服的困難。改變一個地方人力資源構成的難度要遠遠大於改變地面建築面貌，要麼需要一個長期的過程，要麼需要一個獨特的制度。即便在同一省份內，大數據人力資源分布也極為不均。例如在廣東，單深圳一市就大體佔到了全省的一半。再加上廣州，竟然能夠達到九成。其他地方，即使經濟實力不俗，但與深圳、廣州相比，在大數據人力資源方面相差甚遠。這再次表明，大數據人力資源分布是極不均勻的。顯然，大數據人力資源密集地區發展大數據產業的基礎要優於人力資源貧瘠的地區。從城市排名看，北上深廣可以視作大數據人力資源需求密集的一線城市，杭州、南京、成都、武漢、西安等可以看作二線城市。大數據人力資源分布與城市經濟實力、活力乃至房價水平都是大體一致的。從行業分布看，對大數據人力資源的需求分布更不均勻，主要集中在互聯網、信息技術及計算機相關行業。這充分說明了大數據是互聯網或IT產業的一部分，是在原有基礎上的新發展。這些行業是典型的"數據密集型"行業，是大數據產業發展的搖籃。金融是另一個特別重要的"數據密集"領域。金融行業既是產生數據尤其是有價值數據的基地，又是數據分析服務的需求方和應用地。更為重要的是，金融行業具備充足的支付能力，將是大數據產業競爭的重要戰場。許多大數據是通過在金融領域的應用輻射到了各個行業。除此之外，電信、專業服務(如咨詢、人力資源、財會)、教育培訓、影視媒體、網路游戲等，相對而言也是當前數據較為密集的行業。《大數據綱要》幾乎面面俱到地對所有行業和領域都規劃了大數據應用的廣闊前景，但數據資源分布極為不均，在"數據密集"領域的大數據應用，取得市場成功的可能性較大。大數據需要什麼樣的產業政策大數據應用需要什麼樣的產業政策?從應用的角度來看，大數據並非一個全新的產業，而是與已有產業融合，對已有模式的改造、升級和替代。制約大數據發展的往往並不是大數據本身，而是大數據所應用的行業和領域原本存在的問題，如行業管制、行政壟斷、要素不能自由流動，等等。因此，促進大數據發展，用給地、貼錢、上項目的方法，並不能解決根本問題。要從大數據應用領域角度，對不當的行業管理模式進行改革，對既有利益格局進行調整，使大數據應用具備必要的條件。即使在企業內部，大數據應用也不僅僅是個技術問題，而是涉及業務流程重組和管理模式變革，是對企業管理能力的一個考驗。金融、電信、教育、影視媒體等"數據密集型"行業，既是大數據應用潛力巨大的領域，也是迫切推進行業改革的重點領域。另一方面，大數據的應用也可以為行業改革提供技術支撐，能以更有效的技術路線實現行業發展目標。
大數據應用需要的產業政策其實就是市場經濟下各個行業發展所應有的政策，如放開准入、公平競爭、減輕企業負擔、消除企業所有制歧視、消除企業規模歧視，等等。只有在一個開放的產業環境中，大數據才能在這些產業得以有效運用。一個地方若要在金融、醫療、教育等領域大力推動大數據運用，最管用的政策就是對這些行業進行有力的改革。

㈣ 簡述大數據的局限性 大數據的局限性體現在哪些方面

【導讀】近年來，由於我國一直貫徹落實科教興國戰略，截止目前為止，已經取得了不小的成績，比如人工智慧的普及，大數據的落地應用，不過現在還是觀測階段，大數據技術還沒有具體的成熟，今天我們就來簡述大數據的局限性以及大數據的局限性體現在哪些方面，一起來看看吧!

1、大數據的局限性——大數據不理解背景

人類的決策不是離散的事件，而是根植於時間序列和環境中。經過數百萬年的進化，人類的大腦已經適應了這個現實。人們擅長講故事，有很多原因，也有很多場景。數據分析不知道如何講故事，也不知道思維是如何浮現的。即使在一本普通的小說中，這種想法也無法用數據分析來解釋。

2、大數據的局限性——大數據將創造更大的乾草垛

這個想法是由著名商業思想家Nassim
Taleb提出的，他是《黑天鵝:如何應對不可知的未來》一書的作者。我們擁有的數據越多，我們就能發現更顯著的統計相關性。很多這樣的關系都是毫無意義的，在解決問題時還會讓人誤入歧途。隨著越來越多的數據可用，作弊行為呈指數級增長。在大海撈針的過程中，我們要找的針埋得越來越深。大數據時代的一個特徵是，「重大」發現的數量被數據擴張的噪音淹沒了。

3、大數據的局限性——大數據不能解決大問題

如果你只是想分析哪些郵件產生了最多的競選捐款，你可以做一個隨機對照試驗。但如果目標是在衰退期間刺激經濟，你不會找到一個平行世界社會作為對照組。最好的刺激方案是什麼?關於這個問題有很多爭論，盡管數據泛濫，但據我所知，這場辯論中沒有一個主要的辯手根據統計分析改變了立場。

4、大數據的局限性——大數據往往是一種趨勢，而不是傑作

當大量的個人迅速對一種文化產品產生興趣時，數據分析可以對這種趨勢敏感。但是一些重要的(有利可圖的)產品一開始就從數據中被丟棄了，僅僅是因為它們的怪癖不為人所知。

5、大數據的局限性——大數據掩蓋了價值

「原始數據」的意義在於，它永遠不可能是「原始的」;它總是根據一個人的傾向和價值觀來構建的。數據分析的結果看似客觀公正，但實際上，價值選擇貫穿於從構建到解讀的全過程。

這篇文章並不是要批評大數據不是一個偉大的工具。但是，像任何工具一樣，大數據也有它的長處和弱點。正如耶魯大學(Yale
University)的愛德華•塔夫特(Edward Tufte)所說:「世界比任何其他學科都更有趣。」

以上就是小編今天給大家整理的關於「簡述大數據的局限性
大數據的局限性體現在哪些方面」的相關內容，希望對大家有所幫助。總的來說，大數據的價值不可估量，未來發展前景也是非常可觀的，因此有興趣的小夥伴，盡早著手學習哦!

㈤ 大數據的局限性是什麼

計算機數據分析擅長於衡量社會交往的“數量”而不是“質量”。網路科學家可以在76%的時間里測量你與6個同事的社交互動，但他們不太可能捕捉到你對你一年只見兩次的兒時朋友內心深處的感覺，更不用說但丁對比阿特麗斯的感覺了。所以，不要愚蠢到放棄你在社會決策中頭腦中的神奇機器，而在工作中信任它。

1、大數據的局限性——大數據不理解背景

人類的決策不是離散的事件，而是根植於時間序列和環境中。經過數百萬年的進化，人類的大腦已經適應了這個現實。人們擅長講故事，有很多原因，也有很多場景。數據分析不知道如何講故事，也不知道思維是如何浮現的。即使在一本普通的小說中，這種想法也無法用數據分析來解釋。

2、大數據的局限性——大數據將創造更大的乾草垛

這個想法是由著名商業思想家Nassim Taleb提出的，他是《黑天鵝:如何應對不可知的未來》一書的作者。我們擁有的數據越多，我們就能發現更顯著的統計相關性。很多這樣的關系都是毫無意義的，在解決問題時還會讓人誤入歧途。隨著越來越多的數據可用，作弊行為呈指數級增長。在大海撈針的過程中，我們要找的針埋得越來越深。大數據時代的一個特徵是，“重大”發現的數量被數據擴張的噪音淹沒了。

3、大數據的局限性——大數據不能解決大問題

如果你只是想分析哪些郵件產生了最多的競選捐款，你可以做一個隨機對照試驗。但如果目標是在衰退期間刺激經濟，你不會找到一個平行世界社會作為對照組。最好的刺激方案是什麼?關於這個問題有很多爭論，盡管數據泛濫，但據我所知，這場辯論中沒有一個主要的辯手根據統計分析改變了立場。

4、大數據的局限性——大數據往往是一種趨勢，而不是傑作

當大量的個人迅速對一種文化產品產生興趣時，數據分析可以對這種趨勢敏感。但是一些重要的(有利可圖的)產品一開始就從數據中被丟棄了，僅僅是因為它們的怪癖不為人所知。

5、大數據的局限性——大數據掩蓋了價值

“原始數據”的意義在於，它永遠不可能是“原始的”;它總是根據一個人的傾向和價值觀來構建的。數據分析的結果看似客觀公正，但實際上，價值選擇貫穿於從構建到解讀的全過程。

這篇文章並不是要批評大數據不是一個偉大的工具。但是，像任何工具一樣，大數據也有它的長處和弱點。正如耶魯大學(Yale University)的愛德華•塔夫特(Edward Tufte)所說:“世界比任何其他學科都更有趣。”

大數據的局限性有哪些?這才是大數據工程師必須了解的內容，計算機數據分析擅長於衡量社會互動的“數量”而不是“質量”。網路科學家可以在76%的時間里測量你與6個同事的社交互動，你能處理好嗎?如果您還擔心自己入門不順利，可以點擊本站其他文章進行學習。