大数据要解决的问题

简述信息一览：

• 1、大数据发展有什么困境
• 2、发展“大数据”聚焦三大问题
• 3、什么是大数据亟待解决的问题?
• 4、大数据应用须解决三大关键点
• 5、大数据存在哪些问题?

大数据发展有什么困境

1、大部分数据都是孤立的，与其他类型的数据隔离开来，无法进行宏观全面的分析。例如，财务数据很难与消费者数据轻松汇总，以获得关于特定客户行为对公司财务绩效影响的更深刻的见解。很难足够快地处理大数据以使洞察有用。大多数类型的数据的价值都是短暂的，消费者今天所做的将在明天和后天发生改变。

2、大数据的发展面临诸多挑战，其中一个核心问题便是数据处理。要处理海量的数据，对信息管理的安全性和可靠性提出了更高的要求，同时也需要明确的责任归属。为了应对这些挑战，必须开发先进的云管理技术，以便能够有效地管理和监控多个云环境。这一过程技术含量极高，操作复杂。

3、数据基础的缺失 大数据发展的前提条件是要有丰富的数据源，对于制造业，IT行业数据化程度比较高，虽然缺少资源共享和信息交换，但至少可以在公司内部探索和尝试。但对于教育，医疗行业数据化程度还是远远落后于大数据时代的需求。单从患者的角度考虑，自己在各个医院的病例和居家检测的医学数据。

4、随着大数据技术的越发进步，人们的个人隐私越来越难以保密，在网络上能随意查找个人信息。这不仅使得人们的合法权益得不到保障，而且增加了违法犯罪率，给社会带来了更多不稳定性。最后，在国家层面，大数据的发展给国家机密的保护提出了一个难题。

发展“大数据”聚焦三大问题

发展“大数据”聚焦三大问题 当前，对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行***集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态正快速发展。

大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时，也使数据安全、个人信息保护乃至大数据平台安全等面临新威胁与新风险。海量多源数据在大数据平台汇聚，来自多个用户的数据可能存储在同一个数据池中，并分别被不同用户使用，极易引发数据泄露风险。

为推动经济高质量发展，新基建成为多地党委关于制定当地第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议的热词。其中，北京市委提出，深入实施北京大数据行动***，加紧布局5G、大数据平台、车联网等新型基础设施。上海市委提出，加大第五代移动通信、工业互联网、大数据中心等新型基础设施投资。

大数据发展初期，英国在借鉴美国经验和做法的基础上，充分结合本国特点和需求，加大大数据研发投入、强化顶层设计，聚焦部分应用领域进行重点突破。

什么是大数据亟待解决的问题?

隐私问题是大数据亟待解决的问题 大数据挖掘不但可以挖掘数字信息，同样还能够挖掘图像、文本、***等等，如今我们甚至能够通过数据挖掘了解一个人的整天的行动，甚至能够预判一个即将要做的事情。但当我们的数据挖掘关系到公民的生活问题时就会遇到一个问题，那就是隐私。

数据存储挑战：随着技术的进步，数据量已经从TB级别跃升至PB、EB甚至更高。传统的数据存储方法已经无法满足大数据分析的需求，这要求我们***用动态处理技术来应对数据的变化和处理需求。同时，由于数据量巨大，传统的结构化数据库已不再适用，我们需要探索新的大数据存储模式，这是当前亟待解决的问题。

大数据的发展面临诸多挑战，其中一个核心问题便是数据处理。要处理海量的数据，对信息管理的安全性和可靠性提出了更高的要求，同时也需要明确的责任归属。为了应对这些挑战，必须开发先进的云管理技术，以便能够有效地管理和监控多个云环境。这一过程技术含量极高，操作复杂。

大数据面临的问题主要有：数据质量问题 大数据中常常包含大量的不完整、冗余甚至错误的数据。数据质量问题对于数据分析的准确性和可靠性构成挑战。数据清洗和预处理成为大数据分析中非常重要的环节。为了解决这一问题，企业和组织需要建立严格的数据治理机制，确保数据的准确性和质量。

包括网络日志、音频、***、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。价值密度低 如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。

大数据难以落地，最本质的问题在于信息抓取。信息抓取不够灵活，拿很多舆情分析的软件来说，大多都不能对新闻的时间，摘要等进行抓取。拿一些正面的例子谈谈吗，目前较为先进的舆情监测技术。

大数据应用须解决三大关键点

1、实施国家大数据战略，关键在于推进数据资源开放共享。推进大数据战略，并不需要***花钱大量补贴和建立这一领域的新兴产业，只需加快***数据开放共享，就能催生一个重要的新增长点——新型的服务业。

2、大数据的三大支撑要素包括数据存储、数据处理和数据应用。数据存储：为了保存各类数据，包括结构化数据，大数据需要充足的存储空间。数据处理：大数据的处理需要强大的计算能力，以应对海量数据的挑战。数据应用：大数据的应用需要通过应用程序来挖掘数据中的有价值信息。

3、首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据***集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。

大数据存在哪些问题?

1、资源调度难题：大数据的生成时间和数据量都是不可预测的，因此，建立一个动态响应机制以合理调度有限的计算和存储资源至关重要。同时，如何在成本最小化的同时获得理想的分析结果，也是一个需要关注的重要问题。 分析工具的局限性：随着数据分析技术的发展，传统的软件工具已不再适用于大数据分析。

2、大数据面临的问题主要有：数据质量问题 大数据中常常包含大量的不完整、冗余甚至错误的数据。数据质量问题对于数据分析的准确性和可靠性构成挑战。数据清洗和预处理成为大数据分析中非常重要的环节。为了解决这一问题，企业和组织需要建立严格的数据治理机制，确保数据的准确性和质量。

3、目前，大数据技术面临的主要问题是隐私保护和使用限制。大数据技术的优势往往体现在其带来的便利性上，这种便利性要求我们贡献个人数据。然而，这种技术也存在诸多限制，例如，搜索行为会限制应用推送内容的多样性，使用者的信息探索范围因此受限。相较于使用限制，隐私问题更令人担忧。

4、社会透明度问题：大数据技术的发展带来了社会透明度的提升，但同时也暴露了个人隐私，增加了社会不稳定性。 国家机密保护挑战：大数据技术的发展对国家机密保护提出了新的要求。我国需要加强技术手段，保护国家信息安全，抵御外部威胁。

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