❶ 大數據分析是什麼優缺點是什麼大數據的優缺點

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
大數據分析的優點：能夠准備得出可靠信息，有助於企業發展，已經找到自己的方向；
缺點：信息透明化，大數據比你更了解你自己。
大數據優點：
(1)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。
(2)為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

(3)分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

(4)根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。
(5)從大量客戶中快速識別出金牌客戶。
(6)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：
當前，大部分中國企業在數據基礎系統架構和數據分析方面都面臨著諸多挑戰。根據產業信息網調查，目前國內大部分企業的系統架構在應對大量數據時均有擴展性差、資源利用率低、應用部署復雜、運營成本高和高能耗等缺陷。

❷ 談談我國大數據發展面臨著哪些制約因素

1.很少有優質可用的數據
這幾年數據交易機構如雨後春筍，「數據變現」成為很多擁有數據積累的傳統企業的新的生財法。目前，我國大數據需求端以互聯網企業為主，覆蓋面不廣，在O2O趨勢下，大型互聯網廠商嘗試引入外部數據支撐金融、生活、語音、旅遊、健康和教育等多種服務。
然而在具體的領域或行業內，我國普遍未形成成型的數據採集、加工、分析和應用鏈條，大量數據源未被激活，大多數數據擁有者沒有數據價值外化的路徑。比如，各醫療健康類應用收集了大量的數據，但沒有像那樣面向醫葯公司售賣數據。與國外相比我國的政府、公共服務、農業應用基本缺位，電信和銀行業更缺少與外部數據的碰撞。
另外，其實數據交易這件事本身就是一個悖論。數據作為一種商品有一定的特殊性，我用了別人也可以用，沒有任何消耗，可以在市場賣很多遍。這就產生一個問題，你這個數據到市場賣，根據經濟學觀點它的價值是零，你賣給我我可以用更低的價格賣給別人，所以數據交易理論上來說也是不可行的。
大數據概念火了以後，很多機構覺得數據存起來就是寶，於是積攢了大量零碎數據放在那裡，到底能發揮什麼作用也未可知。而在和許多真正想用數據做些事情的機構的合作中我們發現，即便是政府機構這樣的權威數據持有方，也存在很多數據缺失、數據錯誤、噪音多各方面的問題。
我們常常在講大數據就用大數據方法，小數據就用小數據方法，完美的數據是永遠等不來的。但這樣會導致什麼問題呢?在實際項目實施過程中，我們的數據科學家們不得不花費大量時間在數據清洗上，這其實是對本來就緊缺的數據人員的一種浪費。
理論上我們中國有很多數據，但不同部門數據存在在不同的地方，格式也不一樣。政府內部本身整合各部門的數據就已經是一件很頭大的事情，更不要提大規模的數據開放。同時數據開放面臨一個嚴重問題就是隱私問題，脫敏遠遠不夠，隱私問題是一個無底洞。比如我們把一個人的支付寶3個月數據拿過來，就可以很輕易的知道這個人今天在門口便利店買了一瓶水，昨天在淘寶買了沙發，每隔三個月會有一筆萬元的支出。那我們就可以很容易推斷這個人剛換了一個租房子的地方，就能了解他的消費習慣。這個數據其實完全是脫敏的，沒有名字、沒有號碼，但絲毫不妨礙我們通過演算法完全的勾勒出這個人的畫像。
2.實際技術與業務之間還有很大距離
大數據行業發展至今，技術與業務之間依然存在巨大著鴻溝。首先，就是數據分析技術本身。數據源企業為實現數據價值變現，嘗試多種方法，甚至自己組建數據分析團隊，可是數據分析是個技術活，1%的誤差都會極大地影響市場份額，術業有專攻，數據變現還是需要專業的數據分析人才來實現。
大數據概念的火熱，做大數據的公司越來越多，產品做得五花八門，數據建模看似誰都可以涉足，但現在數據分析的技術，方法，模型，演算法都有了非常大的改進，跟過去六七十年代完全不一樣，不是說做幾個SAAS軟體或者RAAS軟體就是大數據了，雖然短期看市場火熱，但長遠來說這條路是走不通的，大數據行業發展，技術才是真正的發力點，提高行業准入門檻尤為重要。
其次中國的數據有它的特色，例如在金融行業，目前大部分銀行採用的是風險評分卡，運用專家經驗定義風險變數，基於定性認識進行評分，通過事後風險回檢優化評分卡，風險預警功能較差。雖然央行徵信中心與國內少數技術領先銀行使用的是風險評分模型，但模型方法相對陳舊，如央行所用FICO評分模型為上世紀80年代基於邏輯回歸演算法構建的評分體系，邏輯回歸演算法適合處理線性數據，但實際問題往往是非線性的，特別是信用風險評估場景下。此外，FICO模型沒有針對我國具體業務進行場景細分，建模邏輯並不完全符合我國實際情況，因此導致准確率不足，風險預警能力差。基於此，中國人民銀行徵信中心首次與國內大數據公司合作，這次合作中普林科技應用國際領先的大數據建模分析技術運用決策樹隨機森林,AdaBOOST,GBDT,SVM等演算法，通過對信用報告的數字化解讀與深入洞察，准確預測了違約風險，對貸款審批、貸中管理形成指導，新模型對好壞賬戶的區分度遠高於行業平均水平。此次合作表明我國的大數據難題更需要適應國情的解決方案與本土的技術人才，這對我們的市場提出了一個新問題。
3.人才稀缺
我們國家大數據發展最大的優勢就是市場大，最大的劣勢恰巧就是缺乏相應人才，人才缺乏的程度非常嚴重。首先在國際市場方面，我們要跟國外公司爭人才，然而國外大數據行業同樣十分火熱。而不論在國內還是國外，跟企業競爭人才都是一項艱巨的事業，比如在世界上最好的大學之一的美國普林斯頓大學，想找數學家也是非常困難，人才很容易被大公司挖走，每年都有非常好的數據分析人才被企業挖走。所以人才難覓不只是口頭說說，更是一個亟待解決的問題 大數據是一個交叉學科，涉及統計學，管理編程等多學科，知識點復雜，缺乏系統的學習教程。

❸ 面臨大數據挑戰我們該怎麼做

大數據的其中兩個特性是數據量大跟實時性，這是企業目前處理大數據所面臨的最主要的兩個挑戰。我們可以看到數據的這兩個屬性，是傳統關系型資料庫也一直在處理的問題。
如果光從字面上去理解「大數據」，我們通常會認為大數據就是數據的大爆發，側重於強調數據的量。但是如果你去總結IBM、ORACLE、EMC對於大數據的定義話，它的外延還包括了數據的多樣性已經分析的實時性。
大數據的其中兩個特性是數據量大跟實時性，這是企業目前處理大數據所面臨的最主要的兩個挑戰。我們可以看到數據的這兩個屬性，是傳統關系型資料庫也一直在處理的問題。如果說傳統關系型資料庫目前尚不能夠滿足企業的業務需求，那麼技術的研究方向也應該是按照關系型資料庫這種技術架構進行進行下去。要知道，傳統關系型資料庫跟目前針對大數據的非結構化資料庫的架構類型是完全不一樣的。關系型資料庫已經存在了40多年，對於數據處理也已經顯得非常成熟，如果企業要用新興的非結構化數據去取代它，那麼會不會面臨「撿了芝麻，丟了西瓜」的結局我們也不得而知。
那再讓我們來看大數據的第三個特性：「數據的多樣性」。這里的「多樣性」意味著非結構化數據變得越來越多。
事實上，全球產生的數據中85%以上的確是非結構化的數據。但企業主要處理的還是結構化的數據。大多數廠商的非結構化數據分析工具也是轉換成結構化數據之後再進行處理。那麼大數據的真正之「大」在於如何將非結構化數據處於成結構化數據，以及之後的對於大量結構化數據的並行處理能力。這跟許多廠商的強調的「非結構化」數據本身並無太大關聯。
一些非常資深的資料庫專家認為：能把最簡單的業務，簡單的數據形態挖掘深入才能體現功底，電商這類復雜業務挖掘出一點成果容易，深入難，許多企業不去強調對於數據的挖掘，而在強調工具和技術。這些專家也在提醒，結構化數據相對小，但是富礦，非結構化數據大，但是貧礦，如果富礦還沒開始采就轉攻大貧礦，後果可想而知。
關於大數據的成本風險
只要不是錢多得燒不完的企業，其IT部門始終要面臨這樣一個問題：用盡可能少的錢去創造盡可能多的價值。
資料庫建設無疑是企業IT預算的大頭。一個項目建設花費掉上千萬在中國許多企業是非常正常的事情。然而我們看得到的是大數據的建設其花費肯定將不會低於原來傳統關系型資料庫的花費。
現在很多廠商正在給與我們這樣的案例，許多企業依靠大數據的能夠，發現了以前根本無法發現的機遇，拓展了自己的市場。那我們就必須要討論一下大數據的有效性，到底企業利用大數據給企業帶來了多少額外增加的價值?這種增加的價值是否能夠企業的投入有一個非常好的比例。而且更為重要的一點是，是否只要使用大數據就一定能夠給企業帶來以前不可能實現的價值?
當然，任何一種新技術的出現都要面臨許許多多的挑戰，大數據也是一樣。只有那種能夠給企業帶來實際價值的技術才有真正的生命力。任何企業絕對不會為了採用新技術而應用新技術，技術最終的落腳點一定是實現業務價值。
大數據還處於成長當中，許多IT廠商也認為目前大數據需要和傳統關系型數據倉庫共存。如果企業的確希望利用新興技術實現業務的突破，那麼也應該必須慎重。

❹ 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。

❺ 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。

(5)大數據目前面臨的問題擴展閱讀：

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。

❻ 大數據分析工具面臨哪些挑戰

大數據發展的挑戰：
目前大數據的發展依然存在諸多挑戰，包括七大方面的挑戰：業務部門沒有清晰的大數據需求導致數據資產逐漸流失;企業內部數據孤島嚴重，導致數據價值不能充分挖掘;數據可用性低，數據質量差，導致數據無法利用;數據相關管理技術和架構落後，導致不具備大數據處理能力;數據安全能力和防範意識差，導致數據泄露;大數據人才缺乏導致大數據工作難以開展;大數據越開放越有價值，但缺乏大數據相關的政策法規，導致數據開放和隱私之間難以平衡，也難以更好的開放。
挑戰一：業務部門沒有清晰的大數據需求
很多企業業務部門不了解大數據，也不了解大數據的應用場景和價值，因此難以提出大數據的准確需求。由於業務部門需求不清晰，大數據部門又是非盈利部門，企業決策層擔心投入比較多的成本，導致了很多企業在搭建大數據部門時猶豫不決，或者很多企業都處於觀望嘗試的態度，從根本上影響了企業在大數據方向的發展，也阻礙了企業積累和挖掘自身的數據資產，甚至由於數據沒有應用場景，刪除很多有價值歷史數據，導致企業數據資產流失。因此，這方面需要大數據從業者和專家一起，推動和分享大數據應用場景，讓更多的業務人員了解大數據的價值。
挑戰二：企業內部數據孤島嚴重
企業啟動大數據最重要的挑戰是數據的碎片化。在很多企業中尤其是大型的企業，數據常常散落在不同部門，而且這些數據存在不同的數據倉庫中，不同部門的數據技術也有可能不一樣，這導致企業內部自己的數據都沒法打通。如果不打通這些數據，大數據的價值則非常難挖掘。大數據需要不同數據的關聯和整合才能更好的發揮理解客戶和理解業務的優勢。如何將不同部門的數據打通，並且實現技術和工具共享，才能更好的發揮企業大數據的價值。
挑戰三：數據可用性低，數據質量差
很多中型以及大型企業，每時每刻也都在產生大量的數據，但很多企業在大數據的預處理階段很不重視，導致數據處理很不規范。大數據預處理階段需要抽取數據把數據轉化為方便處理的數據類型，對數據進行清洗和去噪，以提取有效的數據等操作。甚至很多企業在數據的上報就出現很多不規范不合理的情況。以上種種原因，導致企業的數據的可用性差，數據質量差，數據不準確。而大數據的意義不僅僅是要收集規模龐大的數據信息，還有對收集到的數據進行很好的預處理處理，才有可能讓數據分析和數據挖掘人員從可用性高的大數據中提取有價值的信息。Sybase的數據表明，高質量的數據的數據應用可以顯著提升企業的商業表現，數據可用性提高10%，企業的業績至少提升在10%以上。
挑戰四：數據相關管理技術和架構
技術架構的挑戰包含以下幾方面：(1)傳統的資料庫部署不能處理TB級別的數據，快速增長的數據量超越了傳統資料庫的管理能力。如何構建分布式的數據倉庫，並可以方便擴展大量的伺服器成為很多傳統企業的挑戰;(2)很多企業採用傳統的資料庫技術，在設計的開始就沒有考慮數據類別的多樣性，尤其是對結構化數據、半結構化和非結構化數據的兼容;(3)傳統企業的資料庫，對數據處理時間要求不高，這些數據的統計結果往往滯後一天或兩天才能統計出來。但大數據需要實時處理數據，進行分鍾級甚至是秒級計算。傳統的資料庫架構師缺乏實時數據處理的能力;(4)海量的數據需要很好的網路架構，需要強大的數據中心來支撐，數據中心的運維工作也將成為挑戰。如何在保證數據穩定、支持高並發的同時，減少伺服器的低負載情況，成為海量數據中心運維的一個重點工作。
挑戰五：數據安全
網路化生活使得犯罪分子更容易獲得關於人的信息，也有了更多不易被追蹤和防範的犯罪手段，可能會出現更高明的騙局。如何保證用戶的信息安全成為大數據時代非常重要的課題。在線數據越來越多，黑客犯罪的動機比以往都來的強烈，一些知名網站密碼泄露、系統漏洞導致用戶資料被盜等個人敏感信息泄露事件已經警醒我們，要加強大數據網路安全的建設。另外，大數據的不斷增加，對數據存儲的物理安全性要求會越來越高，從而對數據的多副本與容災機制也提出更高的要求。目前很多傳統企業的數據安全令人擔憂。
挑戰六：大數據人才缺乏
大數據建設的每個環節都需要依靠專業人員完成，因此，必須培養和造就一支掌握大數據技術、懂管理、有大數據應用經驗的大數據建設專業隊伍。目前大數據相關人才的欠缺將阻礙大數據市場發展。據Gartner預測，到2015年，全球將新增440萬個與大數據相關的工作崗位，且會有25%的組織設立首席數據官職位。大數據的相關職位需要的是復合型人才，能夠對數學、統計學、數據分析、機器學習和自然語言處理等多方面知識綜合掌控。未來，大數據將會出現約100萬的人才缺口，在各個行業大數據中高端人才都會成為最炙手可熱的人才，涵蓋了大數據的數據開發工程師、大數據分析師、數據架構師、大數據後台開發工程師、演算法工程師等多個方向。因此需要高校和企業共同努力去培養和挖掘。目前最大的問題是很多高校缺乏大數據，所以擁有大數據的企業應該與學校聯合培養人才。
挑戰七：數據開放與隱私的權衡
在大數據應用日益重要的今天，數據資源的開放共享已經成為在數據大戰中保持優勢的關鍵。商業數據和個人數據的共享應用，不僅能促進相關產業的發展，也能給我們的生活帶來巨大的便利。由於政府、企業和行業信息化系統建設往往缺少統一規劃，系統之間缺乏統一的標准，形成了眾多「信息孤島」，而且受行政壟斷和商業利益所限，數據開放程度較低，這給數據利用造成極大障礙。另外一個制約我國數據資源開放和共享的一個重要因素是政策法規不完善，大數據挖掘缺乏相應的立法。無法既保證共享又防止濫用。因此，建立一個良性發展的數據共享生態系統，是我國大數據發展需要邁過去的一道砍。同時，開放與隱私如何平衡，也是大數據開放過程中面臨的最大難題。如何在推動數據全面開放、應用和共享的同時有效地保護公民、企業隱私，逐步加強隱私立法，將是大數據時代的一個重大挑戰。

❼ 大數據徵信目前面臨的問題是什麼

目前大數據面臨的問題是數據來源渠道不夠多，數據是否夠全面、社交數據的適用性、潛在的法律問題等。

❽ 大數據的發展已經不能停下腳步

大數據的發展已經不能停下腳步
隨著大數據時代的逐步發展，大數據的成果必將使廣大用戶受惠，使用戶的行為或消費更有效率。
大數據概念提出和技術的應用，其實是信息大爆炸必須經歷的技術進化，人們為了獲取更豐富的數據，促進了計算機、互聯網、物聯網技術的飛速發展，而獲取數據後，人們如何獲取數據隱含的各種信息？如何更為深刻、全面的洞察數據隱含的內容？這些都為人類提升全面的洞察分析能力提供了前所未有的空間與潛力，當然，如此龐大的數據意味著更多的機會，提純後的數據價值更大，意味著更有分析意義。而這些將成為從業人員的價值寶藏，通俗點說就是數據金礦，意味著財富，人們對海量數據的挖掘和使用，是促使行業增長、促使大眾更多消費的手段，從而推動社會的不斷前進。其實這是一種相互推進的關系，深刻、全面的洞察數據隱含內容後，用科技等手段去推動社會的快速發展，同時社會要更進一步發展則需要去更深層次的鑽研大數據。
如此一來，大數據的發展已經不能停下腳步，它後面有一股強大的力量。
為什麼互聯網能夠發展的如此迅速？矛盾的斗爭性是事物發展的動力，人類社會不斷向前發展，若與人類生活密切相關的互聯網技術停滯不前，則會阻礙社會的進步與發展，說的通俗點就是時代的要求。安防行業的大數據時代也同於此理，它的發展速度能不能像互聯網那樣迅速，小編不敢妄論，但一定會飛一會兒。
面對大數據的存儲、管理、分析，出現了一系列問題，那麼未來的路又該如何走呢？
結合「雲」「物聯網」等技術
傳統IT行業大數據技術的發展，對整個IT產業有著重大的促進作用，積極推進IT技術與安防技術的融合，充分發揮IT行業的技術優勢，特別是大數據方面的技術積累，來解決各行業所面臨的大數據挑戰，推動各行業進入新的大數據時代是重要的一步。大數據概念提出的時候，從業者有狂歡的、有謹慎的、有反對的。但同時人類自己造就了數據，造就了數據的飛速發展，那麼就需要去駕馭這些數據，用這些數據為人類服務，未來需要和和「雲」、互聯網等技術相輔相成，共同推動人類技術的發展和進步。
物聯網的數據是異構的、多樣性的、非結構和有雜訊的，更大的不同是它的高增長率。物聯網的數據有明顯的顆粒性，其數據通常帶有時間、位置、環境和行為等信息，通過統一物聯網架構設計，將非結構化的數據變得結構化，不同系統之間不同結構的數據盡可能地統一，為決策做出重要的參考。
分布式存儲
PB級數據的存儲管理問題，這個問題主要通過分布式存儲方案來解決。基於分布式存儲、集中管理思路的、以及基於iSCSI技術的IPSAN來作為視頻監控的存儲解決方案，這個方案的主要特點包括：分布式存儲，集中管理、基於iSCSI技術的IPSAN（STorageAreaNetwork）、流媒體網關可以作為存儲解決方案的核心設備。
分布式存儲集中管理共有三級，上級監控中心：上級監控中心通常只有一個，主要由數字矩陣、認證伺服器和VSTARClerk軟體等；本地監控中心：本地監控中心可以有多個，可依據地理位置設置，或者依據行政隸屬關系設立，主要由數字矩陣、流媒體網關、iSCSI存儲設備、VSTARRecorder軟體等組成；音視頻的數據均主要保存在本地監控中心，這就是分布式存儲的概念；監控前端：主要由攝像頭、網路視頻伺服器組成，其中VE4000系列的網路視頻伺服器可以帶硬碟，該硬碟主要是用於網路不暢時，暫時對音視頻數據進行保存，或者需要在前端保存一些重要數據的情況。
大數據的分析應用
不管是音視頻、圖片等傳統安防數據，還是信息感知帶來的數據，其數據的價值密度都較低，但是提純後的數據意味著金礦，意味著財富，只有從海量數據中真正分析、挖掘出有意義的信息或規律，才能為商業行為指明方向，才能實現商業價值。如何從音頻、視頻、信息感知等數據中更迅速地完成有價值數據的獲取？將這些安防類信息更好的服務於各種業務部門，如公安、交警等國家政府機構是大數據的方向。
大數據在政府職能部門的應用。藉助數據分析平台，通過對以往大量案件的分析，推斷出一些犯罪的模型和犯罪的「熱點地區」，進行有效布置警力，最大限度的遏制犯罪的發生等。
大數據在商業領域的應用。藉助數據分析的技術，科技進行人流分析、產品關注度分析、購買消費情況分析等等，這樣能夠形成一個龐大的商業參照表。
大數據在醫學領域、教育領域、金融領域等等已經廣泛涉及。包括對數據的挖掘和分析未來誰能透過大數據智能分析，預先把控行業發展的脈搏，他就將掌握市場和競爭的主動權。

❾ 現在企業面臨哪些大數據相關的問題F5的大數據解決方案如何解決

企業在數據方面面臨的問題可多了：數據量太大、缺乏數據的一個預處理和去噪、實際的需求問題、數據量少等一系列的問題。F5的大數據解決方案為所有的設備平台免費提供了AVR的功能，也就是說應用可視化的模塊兒，可以提供基於像源IP地址客戶端到F5的訪問延時，提供很多高可用數據，另外F5可以提供可編程定製化的日誌的輸出，可以幫助客戶來提供這樣的一些態勢感知，一些流量的異常分析和判斷。F5可以偵聽所有層面主要是非加密的協議的這些業務流量，可以按照企業的需要定製化的去輸出你想要的內容........，這套解決方案的功能太多了，你還是上官網好好了解吧。

❿ 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。