大數據運用的困難有哪些

① 工業大數據應用難點有

工業大數據應用難點有下面這些：

一是大數據技術的運用困難，存在數據不足、數據信噪比低以及數據分析難度高等問題；

二是大數據給信息安全帶來新挑戰，如工業大數據加大了隱私泄露的風險，對現有存儲和安全措施提出了更高要求，以及大數據正在被運用到新的攻擊手段中；純升

此一詞語在2012年隨著工業4.0的概念而出現，也和信息技術行銷流行的大數據有關，工業大數據也意味著工業設備產生的大量數據有其潛在的商業價值。工業大數據會配合工業互聯網的技術，利用原始資料來支援管理上的決策，例如降低維護成本以及提升對客戶的服務。

工業大數據是指在工業領域中，圍繞典型智能製造模式，從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發、設計、工藝、製造、采購、供應、庫存、發貨和交付、售後服務、運維、報廢或回收再製造等整個產品全生命周期各個環節所產生的各類數據及相關技術和應用的總稱。

其以產品數據為核液蠢心，極大延展了傳統工業數據范圍，同時還包括工業大數據相關技術和應用。其主要來源可分為以下三類：第一類是生產經營相關業務數據。第二類是設備物聯數據。第三鬧褲陪類是外部數據。

② 我國大數據戰略實施面臨的五大挑戰

我國大數據戰略實施面臨的五大挑戰
一、我國實施國家大數據戰略的新成效
近幾年，在國家政策支持下，我國大數據戰略取得多方面成效：
一是產業集聚效應初步顯現。國家八個大數據綜合實驗區建設促進了具有地方特色產業集聚。京津冀和珠三角跨區綜合試驗區，注重數據要素流通;上海、重慶、河南和沈陽試驗區，注重數據資源統籌和產業集聚;內蒙的基礎設施統籌發展，充分發揮能源、氣候等條件，加快實現大數據跨越發展。
二是新業態新模式不斷涌現。我國在大數據應用方面位於世界前列，特別是在服務業領域，如基於大數據的互聯網金融及精準營銷迅速普及;在智慧物流交通領域，通過為貨主、乘客與司機提供實時數據匹配，提升了物流交通效率。

三是與傳統產業融合步伐加快。鐵路、電力和製造業等加快了運用信息技術和大數據的步伐。高鐵推出「高鐵線上訂餐」等服務，提升了乘客體驗。電力企業推廣智能電表，提高了企業利潤。三一重工、航天科工、海爾等一批企業將自身積累的智能製造能力，向廣大中小企業輸出解決方案，著手建設工業互聯網平台。
四是技術創新取得顯著進展。互聯網龍頭企業伺服器單集群規模達到上萬台，具備了建設和運維超大規模大數據平台的技術實力，並以雲服務向外界開放自身技術服務能力和資源。在深度學習、人工智慧、語音識別等前沿領域，我國企業積極布局，搶占技術制高點。
五是產業規模快速增長。2016年我國包括大數據核心軟硬體產品和大數據服務在內的市場規模達到3100億元。預計2017年有望達到4185億元。未來2-3年市場規模的增長率將保持在35%左右。未來5年，年均增長率將超過50%。
六是一批企業快速成長。主要分為三類：一類是已經有獲取大數據能力、具有一定國際影響力的公司，如網路、騰訊、阿里巴巴等互聯網巨頭;二是以華為、浪潮、中興、曙光、用友等為代表的電子信息通信廠商;三是以億贊普、拓爾思、九次方等為代表的大數據服務新興企業。
七是法治法規建設全面推進。先後制定和出台《全國人大常委會關於加強網路信息保護的決定》《全國人大常委會關於加強網路信息保護的決定》《電信和互聯網用戶個人信息保護規定》《電話用戶真實身份信息登記規定(部令第25號)》《中華人民共和國網路安全法》等文件，保障用戶隱私和合法權益。
二、我國實施國家大數據戰略面臨的挑戰
一是數據權屬不清晰，數據流通和利用混亂。大數據帶來了復雜的權責關系，產生數據的個人、企業、非政府組織和政府機構，擁有數據存取實際管理權的雲服務提供商和擁有數據法律和行政管轄權的政府機構，在大數據問題上的法律權責不明確，數據產權承認和保護存在盲點，阻礙了數據有效流通。
二是數據爆炸式增長與數據有效利用矛盾突出。當前面臨的問題不是數據缺乏，而是數據快速增長與數據有效存儲和利用之間矛盾日益突出。數據呈爆炸式增長，每兩年數據量翻10倍，而摩爾定律已接近極限，硬體性能提升難以應對海量數據增長。
三是企業與政府數據雙向共享機制缺乏。目前，我國政府、少數互聯網企業和行業龍頭企業掌握了大部分數據資源，但數據歸屬處於模糊狀態，法律規定不明確，政府與企業數據資源雙向共享不夠。
四是發展一哄而上，存在過度競爭傾向。截止2017年1月，全國37個省、市出台大數據發展規劃，90%提出要統籌建設政府和行業數據中心，有12個省市提出建設面向全國的大數據產業中心，有14省(市)合計產值目標過2.8萬億元，遠遠超過工信部提出到2020年1萬億元大數據產值發展目標。
五是安全問題日益凸顯。截至2017年7月，全國共偵破侵犯公民個人信息案件和黑客攻擊破壞案件1800餘起，抓獲犯罪嫌疑人4800餘名，查獲竊取的各類公民個人信息500多億條。烏克蘭電力系統和伊朗核設施遭遇網路攻擊，也給我國電力、石油、化工、鐵路等重要信息系統安全敲響了警鍾。
三、 更好實施我國國家大數據戰略政策建議
按照十九大精神，要著力推動大數據與實體經濟深度融合，建設數字中國和智慧社會，實現網路強國的目標，需要從政府、企業、社會組織和個人等統籌推動國家大數據戰略落實。
(一)完善機制與制度，更好發揮政府作用。在體制機制方面，建議設立由國務院領導擔任組長的國家大數據戰略領導小組，負責組織領導、統籌協調全國大數據發展。領導小組下設辦公室和大數據專家咨詢委員會。
在法規建設方面，加快制定《大數據管理條例》，鼓勵行業組織制定和發布《大數據挖掘公約》和《大數據職業操守公約》，在條件成熟時啟動《數據法》立法，明確數據權屬，培育大數據市場，加快數據作為生產要素規范流通。
在產業政策方面，出台數字經濟優惠政策，創新數字經濟監管模式，加強重點人群大數據應用能力培訓，創造更多就業。
在試點示範方面，在環境治理、食品安全、市場監管、健康醫療、社保就業、教育文化、交通旅遊、工業製造等領域開展大數據試點應用，以點帶面提升大數據應用能力。
在資源共享方面，按照「邏輯統一、物理分散」原則，通過建設國家一體化大數據中心和國家互聯網大數據平台，探索政府與企業數據資源雙向共享機制。
在發展環境方面，著力部署下一代新基礎設施，加快我國信息基礎設施優化升級，制定政府大數據開發與利用的「負面清單」「權力清單」和「責任清單」，建立統計和評估指標體系，營造良好的輿論環境，防止炒作大數據概念，引導全國大數據健康有序發展。
在數據安全方面，加快落實《中華人民共和國網路安全法》，建立國家關鍵基礎設施信息安全保護制度，明確監管機構的關鍵基礎設施行業主管部門的信息安全監督管理職責，加快推動國產軟硬體的應用推廣，提升安全可控水平。
(二)對企業分類施策，發揮市場資源配置決定性作用。一是發揮互聯網龍頭企業引領和帶動作用。網路、騰訊、阿里、京東為代表的龍頭企業技術和人才儲備雄厚，具有強大的數據資源收集、存儲、計算和分析能力，成為我國大數據技術進步的主要推動力。應像使用電、水、交通等傳統基礎設施一樣，互聯網龍頭企業向各行業提供高性能和低成本的大數據服務，幫助傳統企業提升效率，提升核心競爭力。
二是發揮重要行業龍頭企業數據和用戶優勢。我國電力、交通、金融等諸多行業龍頭集聚了海量用戶和數據，是未來我國大數據戰略實施的主戰場和大數據價值真正「鑽石礦」。應發揮鐵路、電力、金融等重要行業龍頭企業優勢，通過與互聯網龍頭企業深度合作，利用其技術優勢，深度挖掘數據資源，提升自身核心競爭力，並幫助中小企業發展。
三是發揮通信運營商生力軍作用，為大數據發展提供基礎性戰略性資源。我國移動、電信、聯通等擁有全球最多的電話用戶，積累了海量數據，是我國信息社會的戰略性資源。應充分發揮自身在網路方面的優勢，推動移動互聯網、雲計算、大數據、物聯網等與行業結合，助力智慧城市、交通、能源、教育、醫療、製造、旅遊等行業的創新和發展。
(三)激發社會組織活力，構建新型協作關系。構建政府和社會組織互動的信息採集、共享和應用協作機制，提高社會組織大數據應用意識和能力，與具有大數據技術的企業合作，提高社會事業精準化水平和資金使用效率。針對發展需要、重視科技引領，整合廣大科研機構和事業單位力量，加強大數據基礎理論、方法和技術研究，推動關鍵技術突破。
(四)提升公民數據意識和能力，推動「數字公民」建設。通過給每位公民一個數字身份，方便公民獲取個性化、智慧化精準服務，提高政府公共服務的精準度與實效性，推動社會治理向精細化、智慧化轉變。要提高公民數據素養，增強公民數據權利意識，提高大數據應用能力。