大數據的困擾

A. 如何解決大數據4個特點帶來的四個困難

我覺得大數據是現代非常值得研究關注的一個課題，困難很多。

B. 如何解決大數據4個特點帶來的4個困難

數據是死的，但是人是活的看你怎麼分析了

C. 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。

D. 何謂大數據大數據的特點,意義和缺陷.

大數據（big data），指無法在一定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，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。

大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

大數據，更多的功能是分析過去，提醒現在，展望未來。廣泛應用於商業領域，藉以實現精準營銷，預測趨勢，實現商業利益的最優與最大。體現的價值為：

（1）利用大數據針對大量消費者的消費習慣，精準提供產品或服務；

（2）利用大數據做服務轉型，做小而美模式；

（3）不能充分利用大數據價值的企業，將會在互聯網壓力之下搖搖欲墜。

國家通過結合大數據和高性能的分析，是指效率更加提高，同時也能降低國家運行成本。如：

（1）為成千上萬的車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵；

（2）及時解析問題和缺陷的根源，是制度更加完善。

（3）使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。

大數據的缺陷：

企業遭到黑客攻擊，客戶的資料大量非法流出，再利用大數據分析挖掘，人群進行分類排除，從而讓人更容易受騙。

(4)大數據的困擾擴展閱讀：

2016年3月17日，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》發布，其中第二十七章「實施國家大數據戰略」提出：把大數據作為基礎性戰略資源，全面實施促進大數據發展行動，加快推動數據資源共享開放和開發應用，助力產業轉型升級和社會治理創新。

具體包括：加快政府數據開放共享、促進大數據產業健康發展。

E. 大數據在開發中遇到的困難怎麼解決方案

大數據時代下的信息技術日存在的問題：

第一：運營商帶寬能力與對數據洪流的適應能力面臨前所未有的挑戰;

第二：大數據處理和分析的能力遠遠不及理想中水平，數據量的快速增長，對存儲技術提出了挑戰;同時，需要高速信息傳輸能力支持，與低密度有價值數據的快速分析、處理能力。

第三：部分早期的Hadoop項目將面臨挑戰;

第四：大數據環境下通過對用戶數據的深度分析，很容易了解用戶行為和喜好，乃至企業用戶的商業機密，對個人隱私問題必須引起充分重視;

第五：大數據時代的基本特徵，決定其在技術與商業模式上有巨大的創新空間，如何創新已成為大數據時代的一個首要問題;

第六：大數據時代對政府制訂規則與監管部門發揮作用提出了新的挑戰 大數據時代面臨挑戰的應對策略：

1、合理獲取數據

在大數據時代，數據的產生速度飛快而且體量龐大，往往以TB或YB甚至是ZB來衡量。各種機構、個人都在不斷地向外產生和發布結構化與非結構化的復雜數據，並進行數據交換，如人們當前最常用的數據來源渠道——互聯網，每天的數據交換量已極為驚人。

2、存儲隨需而變

美國一家知名的 DVD 租賃企業每年都會邀請一些協同處理演算法的專家對其用戶數據進行分析，從而了解租賃客戶的需求。

3、篩選與分析大數據

充分利用數據「洞察」自己身邊的人或物，在諸多供給方當中精準地匹配自身需求，從而最大限度地滿足自身籲求也是大數據價值的應有之義。

4、理性面對大數據的價值誘惑

毫無疑問，大數據時代將是商業智能「大顯身手」的時代。企業利用發達的數據挖掘技術正日益精準地揣摩著消費者心態，並運用各種手段對其「循循善誘」 。

5、雲計算和大數據相輔相成

為了滿足大數據的需求，商務智能軟體必須改變。

F. 雲計算時代大數據遇到哪些困難

現階斷大數據的困難主要在如下幾點：
1、信息壁壘降低了大數據產業資源配置效內率。大數據產容業發展必須實現數據信息的自由流動和共享，如果數據不開放、不共享，數據整合就不能實現，數據價值也會大大降低。
2、 政府部門是社會信息的主要控制者，其信息又分別被不同部門和區域控制，而不同部門和區域間的數據標准各異，信息資源也就難以實現共享。
3、數據安全管理薄弱增加了大數據產業的發展風險。
數據安全和隱私保護是大數據產業發展的世界性難題，這主要體現在三個方面：其一，數據的海量存儲增加了數據安防的難度，可能造成大量數據損壞或丟失，造成難以想像的後果；其二，在大數據時代，數據的多元性和復雜性要求人們形成更強的安全意識，但現實中不論企業還是個人的安全意識還沒有從傳統的非信息時代轉變過來，存在巨大潛在風險；其三，網路攻擊帶來了數據安全風險，隨著大數據在政府、金融、公共事業等領域的廣泛運用，數據泄露帶來的損失遠遠超出行業范疇，而是全局性的國家安全問題。

G. 大數據分析主要會遇到的困難有哪些

大數據分析的主要困難有線下經營公司it人員缺乏，投資回報率難以確定，企業信息孤島及非結構化數據，客戶隱私糾紛，傳統經營理念根深蒂固。
推薦看下這篇文章《通往數據分析成功之路的五大挑戰》，說的很詳細~

H. 列舉大數據給我們帶來了哪些困擾

沒有了隱私。