㈠ 大數據為企業決策關鍵因素是
大數據為企業決策關鍵因素是？
在過去的幾年中，雪崩的數據，包括結構化和非結構化數據，推動組織到了一個突破點，大數據時代儼然已經到了。在大數據時代，CIO和IT主管知道，他們能否取得成功，嚴重依賴於如何挖掘到大數據，並把它充分利用。然而，目前許多高管並不知道如何最好地利用大數據以提高企業決策能力。
據凱捷最近發布的關於「決定因素：大數據和決策」的調查研究顯示，90%的商界領袖視大數據為企業決策關鍵因素，它像如土地，勞動力和資本等一樣重要。超過三分之二的北美高管表示，他們的組織必須解決大數據問題，以提高決策能力。44%的受訪者表示，數據量大、雜和無法實現有效管理，增加了高層決策難度。
然而，並不是說數據越少高層就越容易做決策。據85%的受訪者表示，越來越多的數據量不是企業決策的主要障礙。相反，它能夠使企業及時分析並利用。因此，如何有效管理大數據才是企業應該真正面對的。
由於大數據並不只涉及處理大容量數據，它是處理企業所有的數據，加之有大量的破壞性技術影響組織。難怪凱捷副總裁兼北美業務信息管理負責人Scott Schlesinger感嘆，管理好大數據以供企業決策是個不小的挑戰。
據調查發現，71%的受訪者每天都在與基礎數據不準確做斗爭。62%的人抱怨，經營決策無法根據數據自動化進行。46%的受訪者在與解釋數據集做斗爭，39%承認管理非結構化數據有困難。總之，58%的受訪者表示，在未來三年內，他們將做出更大的數據分析投資。
Schlesinger指出，如何解決上述大數據的挑戰，定位戰略重點超過技術工具本身。已經歷了兼並和收購的組織面臨著特別嚴峻的挑戰，尤其是當它涉及到處理數據管理和數據質量問題。
為應對這些挑戰，Schlesinger建議企業採取三個步驟解決難題。
第一步，組織應打破部門牆和業務流程孤島，避免不同的應用軟體和系統運行在不同的網站上。「然而，值得注意的是，一些企業仍然使用ERP、薪資、人力資源等多個應用系統，員工需要在這些不同的系統之間來回切換，這不僅影響工作效率，同時信息存在不同的系統里也容易導致信息孤島產生。」施萊辛格如是說。
第二步，在某些情況下，組織可能需要升級存儲網路，以便連接到分散在整個企業的數據。此外，企業必須找到更有效的方式，同化社會流媒體、視頻、電子表格、電子郵件和其他形式的非結構化數據。
第三步，創造良好的環境，以尋找優秀員工能夠管理大數據。約有一半的受訪者表示，人才短缺成大數據發展掣肘。
總之，大數據與其說是一個技術問題，不如說它是一個應用問題，企業需要有效地利用它，以供企業決策。因此，組織為取得更大的成功決策，應對他們的整體環境數據有根本的了解。
㈡ 智能大數據演算法代替人類決策弊大於利
智能大數據演算法代替人類決策，確實在某些方面展現出巨大的潛力，然而，其弊端卻不容忽視，甚至可以說弊大於利。
智能大數據演算法雖然高效，但缺乏人類決策者的直觀感受與情感理解。在處理復雜問題時，人類的直覺與經驗往往能指引我們繞過數據陷阱，洞悉問題本質。例如，在醫療領域，一位經驗豐富的醫生可能通過患者的非言語信息，如面色、神態等，察覺到潛在的健康問題，而這些是數據演算法難以捕捉的。此外，人類的情感共鳴使我們在決策時能夠考慮到他人的感受與利益，這是冷冰冰的演算法所無法替代的。
智能大數據演算法容易引發數據偏見與歧視。演算法是基於歷史數據進行學習與預測的，然而，這些數據往往包含著各種隱性偏見。若不加篩選地依賴演算法決策，可能會無意中放大這些偏見，造成不公平的現象。例如，某些招聘演算法可能因歷史數據中的性別偏見，而自動篩選掉女性應聘者，從而加劇了性別歧視問題。
智能大數據演算法還存在安全性與可解釋性的挑戰。隨著演算法日益復雜，其內部邏輯與運算過程往往成為“黑箱”，這不僅增加了被惡意攻擊與利用的風險，也使得人們難以理解演算法是如何作出決策的。這種不透明性削弱了人們對演算法的信任，也限制了其在更多領域的應用。
綜上所述，智能大數據演算法在決策過程中確實能帶來效率與便利，但其缺乏直觀感受、容易引發數據偏見以及安全性和可解釋性問題等弊端，使得我們不能盲目依賴。在關乎人類福祉與公平的重要決策中，人類的判斷與直覺仍具有不可替代的價值。因此，我們應該審慎對待智能大數據演算法的應用，確保其成為輔助人類決策的有力工具，而非替代人類決策的主體。
㈢ 網貸因大數據被拒，有什麼方法可以解決數據問題
"在申請網貸的時候，如果未能達到對方的審核要求，通常都會以綜合評分不足反饋給借款人。
信用評分不足，通常就其中的某一項不符合標准，比如個人多頭借貸情況比較亂，存在風險名單等，如果此時去申請貸款肯定是非常容易被拒的。
建議先了解清楚影響自己的信用狀況，看自己存在哪些污點，然後再進一步進行優化處理，不知道個人信用狀況的，可以上微信查找：飛雨快查，就可以免費查看了，如果多頭一塊比較亂，建議三個月內停止所有的借貸申請以及相關操作，一個月後風險就會降低，三個月後就不會有什麼影響了。"