‘壹’ 现代大数据技术存在什么弊端
1、现如今，大数据技术存在最大的两个弊端就是隐私和限制。
2、大数据技术的利也建立在两个弊端之中，大数据技术的利大多时候体现出“便利”这两个字，而“便利”的前提就需要贡献我们的数据;而很多时候看似大数据非常方便，但它也有诸多的限制，比如你搜索了什么类型的词条各类应用接收到这一数据后也只会推送与这个词条相关的东西，就局限在了这一个范围内。
3、比起限制，很多人更担心隐私这一问题。现代人的消遣方式更多的是使用电子设备连接网络来娱乐，比如看剧、看小说、玩游戏、逛某宝、刷某音等等，无论是前面哪一种，我们使用过这些应用的数据都会被接收到后台，从而通过计算又给我们推荐相关的我们可能感兴趣的东西。
‘贰’ 大数据存在哪些安全问题
一、分布式体系
大数据解决方案将数据和操作分布在许多体系上，以便更快地进行处理和分析。这种分布式体系能够平衡负载，并避免发生单点故障。然而，这样的体系很容易遭到安全要挟，黑客只需进犯一个点就能够渗透到整个网络。
二、数据拜访
大数据体系需要拜访操控来限制对敏感数据的拜访，不然，任何用户都能够拜访秘要数据，有些用户可能将其用于恶意意图。此外，网络犯罪分子能够侵入与大数据体系相连的体系，以盗取敏感数据。
三、不正确的数据
网络犯罪分子能够通过操作存储的数据来影响大数据体系的准确性。为此，网络罪犯分子能够创建虚假数据，并将这些数据提供给大数据体系，例如，医疗机构能够使用大数据体系来研究患者的病历，而黑客能够修改此数据以生成不正确的确诊结果。
四、侵犯隐私权
大数据体系通常包括秘要数据，这是许多人非常关怀的问题。这样的大数据隐私要挟已经被全球的专家们评论过了。此外，网络犯罪分子经常进犯大数据体系，以损坏敏感数据。此类数据泄露已成为头条新闻，致使数百万人的敏感数据被盗。
五、云安全不足
大数据体系收集的数据通常存储在云中，这可能是一个潜在的安全要挟。网络罪犯分子已经损坏了许多闻名公司的云数据。如果存储的数据没有加密，而且没有适当的数据安全性，就会出现这些问题。
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‘叁’ 大数据分析会遇到哪些问题
1.很难获得用户操作行为完整日志
现阶段数据剖析以统计为主，如用户量、使用时间点时长和使用频率等。一是需求辨认用户，二是记录行为简单引起程序运转速度，三是开发本钱较高。
2.产品缺少中心方针
这需求剖析人员满足的了解产品。产品有了中心方针，拆分用户操作使命和目的，剖析才会有目的，不然拿到一堆数据不知如何下手。比方讲输入法的中心方针设为每分钟输入频率，顺着这个方针能够剖析出哪些因素正向影响(如按键简单点击)和反向影响(如模糊音、误点击和点击退格键的次数)中心方针。
3.短期内或许难以发挥作用
数据剖析需求不断的试错，很难在短期内证明方法的有效性，或许难以获得其他人物的支撑。
4.将剖析转化为有指导意义的结论或许设计
看过某使用的近四十个设置项的使用比例，修改皮肤使用率较高，而单个选项使用率不到0.1%，依次数据能够调整设置项的层级联系，重要的选项放置到一级着重显现，低于5%的能够放置二三级。
5.清晰用户操作目的
功能关于用户而言，使用率不是越高越好。添加达到的方针的途径，用户考虑本钱添加，操作次数会添加，比方查找。在使用中使用查找或许阐明用户没有通过浏览找到想要的内容，假如用户查找热门内容，阐明使用展示信息的方法出现问题。
6.考虑到运营需求
之前做过的工具型使用，设计的中心方针是进步操作效率，削减点击次数、等待时间和手指位移等，最快的时间完成操作。而一些浏览型产品用户的目的并不清晰，大致有浏览、查询、对比和确认方针等四类用户行为，需求兼容用户方针不清晰情况下操作，引导用户选择的一起还要在过程中展示更多的内容，刺激用户点击。
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‘肆’ 数据分析常见的犯错问题有哪些
1、分析目标不明确
“海量的数据其实并不能产生海量的财富”，许多数据分析人员由于没有制定清晰的分析目标，常常在海量数据中混乱，要么是收集了错误的数据，要么收集的数据不够完整，这会导致数据分析的结果不够准确。
2、收集数据时产生误差
当我们捕获数据的软件或硬件出错时，就会出现一定的误差。例如，使用日志与服务器不同步，则可能丢失移动应用程序上的用户行为信息。同样，如果我们使用像麦克风这样的硬件传感器，我们的录音可能会捕捉到背景噪音或其他电信号的干扰。
3、样本缺乏代表性
在进行数据分析时，一定要有可信的数据样本，这是确保数据分析结果靠不靠谱的关键，如果数据样本不具代表性，终分析的结果也就没有价值。因此，对于数据样本，也要求完整和全面，用单一的、不具代表性的数据来代替全部数据进行分析，这种片面的数据得到的分析结果有可能完全是错误的。
4、相关关系和因果关系混乱
大部分的数据分析人员在处理大数据时假设相关关系直接影响因果关系。使用大数据来理解两个变量之间的相关性通常是一个很好的实践方法，但是，总是使用“因果”类比可能导致虚假的预测和无效的决定。要想实现数据分析的好效果，必须理解相关关系和因果关系两者的根本区别。相关关系往往是指同时观察X和Y的变化，而因果关系意味着X导致Y。在数据分析中，这是两个完全不同的事情，但是许多数据分析人员往往忽视了它们的区别。
5、脱离业务实际
一个专业的数据分析人员，必须非常熟悉所分析项目的行业情况、业务流程以及相关知识，因为数据分析的终结果是解决项目中存在的问题，或者给行业的决策者提供参考意见。如果不能很好地将业务知识和数据分析工作结合起来，脱离业务实际而只关心数据，在这种情况下得到的分析结果将不具有参考价值。
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‘伍’ 大数据分析要注意哪些问题
1、从过时的事务战略开端
世界瞬息万变，没有发展到适用于第四次工业革命的商业战略就不会具有吸引力。您的数据战略应支撑适用于当今世界的事务体系。在过时的事务战略方面，投入精力和资产来搜集和分析数据似乎很糟糕。您不只不能抵达应该抵达的当地，而且会浪费时刻和资源来实现方针。
2、随意搜集数据
从一开端，可能很诱人直接反弹并搜集整个点上的数据，而没有恰当的思路来了解这将如何协助您的事务。原始信息一般对大多数事务用户而言什么也没说，而很多信息泛滥而树立巨大的数据库则没有任何特定的优点或有用的意图，除非占用您的时刻和资产。
3、投资回报率有限
为了有效地处理客户数据的重要事务资源，安排需求技术来简化数据搜集，随着信息量的动摇而主动扩展并为包含人工智能在内的中心事务提供支撑，一起还要考虑到自界说。安排犯下的一个典型过错是，从这些进步中寻求短期的投资回报，而不是专心于其为企业带来的长期价值和优势。
4、忽略数据质量
下一个最重要的视点是确保您拥有出色的数据。您可能有很多来自正确来历并契合您方针的数据;在任何情况下，这都不会破坏对数据的准确性和可猜测性的要求。巨大的安排实际上仅仅招聘人员来整理很多数据，以确保一致性和统一性。
5、隐私和法令问题
在任何数据项意图开端，都应树立恰当的数据管理。应界说对道德运用数据以及数据运用的法令和隐私问题的考虑。客户的信任至关重要。客户应该坚信您将安全地使用他们的信息，而且他们会从答应您使用他们的信息中取得实在的价值。
6、缺少专门的商业智能团队
在有效地搜集数据之后，许多安排以为很难从数据中取得价值和洞察力，主要是因为他们没有投入满足的资源来树立专门的BI组来协助他们搜集、分析和共享数据，以及推动进步的方法。
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