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信用修复 $[city_name]信用修复 2024-11-17 156 0

论述大数据的五大问题

1、大数据的五大问题：数据安全问题随着大数据的普及和应用，数据的规模不断壮大，其安全性和隐私问题变得越来越突出。如何在大数据背景下确保个人隐私不受侵犯、防止数据泄露或被恶意利用是一大挑战。同时，随着全球化和数字化的加速发展，各国对于数据的主权和安全的竞争也日益激烈。

（图片来源网络，侵删）

2、障碍何在？分析。数字营销企业RoundarchIsobar公司副总裁JaisonManian指出，预测技术能够助我们一臂之力。大数据厂商能够分析儿童的行为模式，当然前提是家长愿意分享相关数据。“预测分析能够追踪儿童的日常行动模式，并在出现严重偏差时立即向父母发出警示，”他表示。

3、问题是，开源系统或多数商业系统一般都不包括安全产品。而且许多安全产品无法嵌入到Hadoop或其它的非关系型数据库中。多数系统提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常见威胁。在很大程度上，你需要自己构建安全策略。

4、挑战五：大数据人才缺口如果说，以Hadoop为代表的大数据是一头小象，那么企业必须有能够驯服它的驯兽师。在很多企业热烈拥抱这类大数据技术时，精通大数据技术的相关人才也成为一个大缺口。

5、五是安全问题日益凸显。截至2017年7月，全国共侦破侵犯公民个人信息案件和黑客攻击破坏案件1800余起，抓获犯罪嫌疑人4800余名，查获窃取的各类公民个人信息500多亿条。乌克兰电力系统和伊朗核设施遭遇网络攻击，也给我国电力、石油、化工、铁路等重要信息系统安全敲响了警钟。

6、大数据市场在不断增长，60%的领导者认为他们今年在大数据运营上会花费更多，只有5%预测预算会减少，最大的问题在于，这种增长将超过其实现它所需的人才和规模应用。据麦肯锡的报告称，美国的大数据人才需求在2018年将达到 170万，大约在同一时间，美国数据市场价值将达到 415亿美元。

大数据带来的弊端

1、大数据带来的弊端社会安全问题中国网民已经接近6亿，每时每刻都产生着大量的数据，也消费着大量的数据，网络的放大效应、传播的速度和动员的能力越来越大，各种社会的矛盾叠加，致使社会群体性事件频发。个人隐私人们可以利用的信息技术工具无处不在，有关个人的各种信息也同样无处不在。

2、网络成瘾风险：大数据提供的个性化推荐可能促使人们过度依赖网络平台，增加网络成瘾的风险，影响现实生活中的社交和功能。促进惰性：大数据带来的便利可能助长人们的惰性，减少自主努力，影响工作效率和生活质量。

3、网络诈骗泛滥：随着大数据的普及，网络诈骗手段日益翻新，导致公众需要不断提高防范意识，以应对不稳定的社会安全因素。隐私保护挑战：在大数据时代，个人隐私更容易被泄露，从而导致合法权益受损。这种情况要求我们必须采取更加严格的措施来确保信息安全。

4、**偏见与误导**：大数据分析可能受到样本偏差和数据质量问题的影响，从而导致分析结果带有偏见，误导决策者。 **精神健康问题**：人们对互联网和智能设备的过度依赖，以及大数据带来的信息过载，可能导致精神健康问题，如焦虑和抑郁。

5、个人数据隐私与安全问题随着科技的发展，我们的生活习惯、浏览记录和消费行为等数据被不断收集。大数据分析能够精确地描绘我们的个人喜好，这在提升用户体验的同时，也引发了个人隐私泄露的担忧。例如，我们搜索过的商品可能很快就会出现在电商平台的推荐列表中，这种看似无形的监控让许多人感到不安。

6、大数据技术的出现和发展，为人类社会带来了很多便利和发展机遇，但同时也存在一些弊端和风险。以下是大数据对人类生活可能带来的一些潜在弊端：隐私泄露和滥用随着大数据技术的飞速发展，人们的信息越来越容易被获取、分析和应用。如果这些信息被错误使用，就有可能导致个人隐私泄露、身份被盗用等问题。

大数据弱点有哪些

1、大数据的弱点有：数据安全和隐私保护问题。数据安全风险：大数据的集中存储和处理带来了更高的安全风险。黑客可能利用漏洞进行攻击，窃取或篡改数据。此外，数据泄露也可能导致敏感信息被不当使用。隐私保护挑战：大数据的分析能够揭示大量个人和群体的信息，这可能导致隐私侵犯。

2、大数据的弱点主要是：无意义的显著性，采样方法问题，机器语言不稳定。大数据（bigdata）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据有五大特点，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）。

3、大数据的局限性——大数据不理解背景人类的决策不是离散的事件，而是根植于时间序列和环境中。经过数百万年的进化，人类的大脑已经适应了这个现实。人们擅长讲故事，有很多原因，也有很多场景。数据分析不知道如何讲故事，也不知道思维是如何浮现的。

大数据十大核心问题

1、解决的核心问题是处理大规模的复杂数据。处理大规模的复杂数据需要用到大数据的技术，通过大数据的技术把这些大数据管理分析好了，可以使企业领导对各方面有更明确的认识，做出更好的决策，继而更好的推动社会经济的发展。

2、其次，大数据的另一核心问题是数据分析与挖掘。面对复杂多变的数据集，如何从中提取有价值的信息，支持决策制定和预测分析，是大数据技术的核心使命。这要求开发高效的数据处理框架，如流处理与批处理结合的架构，以及强大的数据分析算法，如机器学习、深度学习等，以应对高并发、低延迟的实时分析需求。

3、大数据的本质与特性大数据是处理海量、高速增长和多样性的数据，以提取价值和驱动业务决策的关键工具。其五大特征，Volume（数据量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）、Veracity（准确性）和Value（价值），是理解其核心的关键。

4、观点1：数据是21世纪最重要的资产人工智能和生物技术正在颠覆原有的社会结构和分配方式，数据成为21世纪最重要的资产。数据争夺赛已经开始。数据巨头们现在评估APP和产品的标准已经不是能赚多少钱，而是能收集到多少数据。有些产品哪怕不赚钱，甚至短期内亏损，但只要能获得数据，就价值连城。

5、侵犯隐私大数据系统通常包含机密数据，这是很多人非常关心的问题。这样的大数据隐私威胁已经被全世界的专家讨论过了。此外，网络犯罪分子经常攻击大数据系统以破坏敏感数据。这种数据泄露已经成为头条新闻，导致数百万人的敏感数据被盗。

6、预测是大数据的核心价值大数据的本质是解决问题，大数据的核心价值就在于预测，而企业经营的核心也是基于预测而做出正确判断。在谈论大数据应用时，最常见的应用案例便是“预测股市”“预测流感”“预测消费者行为”等。大数据预测则是基于大数据和纯启预测模型去预测未来某件事情的概率。

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