大數據應用存在的問題

Ⅰ 大數據可以應用在哪些方面

可以應用在雲計算方面。

大數據具體的應用：

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

(1)大數據應用存在的問題擴展閱讀：

大數據的用處：

1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。

自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料：

網路--大數據

Ⅱ 大數據應用存在哪些問題，採取哪些安全防護措施

目前我國大數據應用現存的一些問題主要有以下幾點：

首先，大數據不是IT公司的專利。第一批國家統計局引入的戰略合作夥伴，大多數還是聚焦在IT公司，其實不是只有IT公司才有大數據，如線下零售巨頭企業在實體經濟中積累了很大的數據資源，他們數據的深度和廣度不亞於甚至超過互聯網公司。

第二，擁有大數據的IT公司和非IT公司應該打破數據格局。國內巨頭企業掌握著搜索和社交和消費的數據，本來是三方的數據匯總才能拼湊出比較完整的網上信息圖譜，但是巨頭公司們為了彼此的商業利益，並沒有體現出數據合作的意願，而是互相封殺，這將給社會數據的流動帶來傷害。因此，在保證一定商業利益的基礎上，巨頭的眼光應該放遠一點，打破數據割據。

第三，應該呼籲政府相關部門進一步開放市場，因為圍繞大數據不管是應用還是創業，最核心的是要有數據的源頭，然後才能進行採集、編輯，重新編制。現在大量的關於國民經濟或者說民生的數據其實還在封閉狀態，在工商部門、銀行、保險、公安、醫院、社保，包括電信運營商機構的手裡。如何讓這些數據流動起來，能讓大家更方便，其實應該由政府帶頭實現等級制數據的開放共享。

Ⅲ 大數據應用都面臨哪些挑戰

第一個挑戰就是對數據資源及其價值的認識不足。這是因為全社會尚未形成對大數據客觀、科學的認識，對數據資源及其在人類生產、生活和社會管理方面的價值利用認識不足，存在盲目追逐硬體設施投資、輕視數據資源積累和價值挖掘利用等現象。所以說這是我國大數據長期內最大的挑戰，但也是比較容易實現的目標。
第二個挑戰就是技術創新與支撐能力不夠。這主要是因為大數據需要從底層晶元到基礎軟體再到應用分析軟體等信息產業全產業鏈的支撐，無論是新型計算平台、分布式計算架構，還是大數據處理、分析和呈現方面與國外均存在較大差距，對開源技術和相關生態系統的影響力仍然較弱，總體上難以滿足各行各業大數據應用需求。而這是大數據短期內最大的挑戰。
第三個挑戰就是數據資源建設和應用水平不高。這是因為用戶普遍不重視數據資源的建設，即使有數據意識的機構也大多隻重視數據的簡單存儲，很少針對後續應用需求進行加工整理。而且數據資源普遍存在質量差，標准規范缺乏，管理能力弱等現象。在很多跨部門、跨行業的數據共享仍不順暢，有價值的公共信息資源和商業數據開放程度低。數據價值難以被有效挖掘利用，所以說，大數據應用整體上處於起步階段，潛力遠未釋放。
第四個挑戰就是信息安全和數據管理體系尚未建立。數據所有權、隱私權等相關法律法規和信息安全、開放共享等標准規范缺乏，技術安全防範和管理能力不夠，尚未建立起兼顧安全與發展的數據開放、管理和信息安全保障體系。
第五個挑戰就是人才隊伍建設還需加強。就目前而言，我國的綜合掌握數學、統計學、計算機等相關學科及應用領域知識的綜合性數據科學人才缺乏，遠不能滿足發展需要，尤其是缺乏既熟悉行業業務需求，又掌握大數據技術與管理的綜合型人才。

Ⅳ 大數據應用主要是應用在哪些方面

很多方抄面，最典型是分析垃圾郵件內容，過濾垃圾信息。另外還有搜索引擎，圖像識別，語音識別等。一般平民很難接觸到大數據，需要很龐大的數據量得出的結果才有意義，所以大數據是有門檻的。但是大數據仍然在不知不覺間幫助我們。

Ⅳ 目前大數據發展面臨哪些問題

隨著2017年大數據應用的發展，大數據價值得以充分的體現，大數據在企業和專社會層面成為重要的戰略資屬源，數據成為新的戰略制高點，是大家搶奪的新焦點。一個新行業的出現，必將在工作職位方面有新的需求，大數據的出現也將推出一批新的就業崗位，例如，數據產品經理、大數據演算法工程師、大數據分析師、數據管理專家等等。具有豐富經驗的數據分析人才將成為稀缺的資源，數據驅動型工作將呈現爆炸式的增長。去 大 講台咨詢下，推出在線運用科學混合式自適應學習系統組織線上教學，希望可以幫助到你。

Ⅵ 大數據時代在數據的應用中存在哪些問題

大數據只是手段，還是要考慮如何能解決具體的應用問題，不要把大數據本身當做目的。

Ⅶ 大數據存在的安全問題有哪些

一、分布式系統

大數據解決方案將數據和操作分布在許多系統中，以實現更快的處理和分析。這種分布式系統可以平衡負載，避免單點故障。但是這樣的系統容易受到安全威脅，黑客只要攻擊一個點就可以滲透整個網路。

二.數據存取

大數據系統需要訪問控制來限制對敏感數據的訪問，否則，任何用戶都可以訪問機密數據，有些用戶可能會出於惡意使用。此外，網路犯罪分子可以入侵與大數據系統相連的系統，竊取敏感數據。因此，使用大數據的公司需要檢查和驗證每個用戶的身份。

三.數據不正確

網路犯罪分子可以通過操縱存儲的數據來影響大數據系統的准確性。因此，網路犯罪分子可以創建虛假數據，並將這些數據提供給大數據系統。比如醫療機構可以利用大數據系統研究患者的病歷，而黑客可以修改這些數據，產生不正確的診斷結果。

四.侵犯隱私

大數據系統通常包含機密數據，這是很多人非常關心的問題。這樣的大數據隱私威脅已經被全世界的專家討論過了。此外，網路犯罪分子經常攻擊大數據系統以破壞敏感數據。這種數據泄露已經成為頭條新聞，導致數百萬人的敏感數據被盜。

五、雲安全性不足

大數據系統收集的數據通常存儲在雲中，這可能是一個潛在的安全威脅。網路犯罪分子破壞了許多知名公司的雲數據。如果存儲的數據沒有加密，並且沒有適當的數據安全性，就會出現這些問題。

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Ⅷ 貴州發展大數據產業中存在的主要問題是什麼

貴州省在發揮產業優勢的同時，應十分重視目前存在的以下重要問題：
一是大數據產業基礎薄弱。
二是傳統企業對大數據認識不足。
三是大數據應用方面人才匱乏。
四是信息產業邊緣化和產業結構不合理問題比較突出。

Ⅸ 大數據時代在數據的應用中存在什麼問題

大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。

對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
根據維基網路的定義，大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
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Ⅹ 大數據可以解決的問題有哪些

大數據可以做什麼？

獲取大數據後，用這些數據做：數據採集、數據存儲、數據清洗、數據分析、數據可視化

大數據的核心作用是數據價值化，簡單說就是大數據讓數據產生各種「價值」，這個數據價值化的過程就是大數據要做的主要事情。

簡單的說，大數據可以做的是：記錄一切、描述一切、預測一切

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。大數據的作用可以簡單的分為給人類提供輔助服務，以及為智能體提供決策服務。