對大數據的提問

『壹』 大數據常見問題有哪些

為什麼大數據工程師被稱為企業最需要的人才?

大數據是能為企業創造價值的源動力，大數據的應用能夠為企業提升訂單量、交易額、合理規劃商業布局以及對用戶進行精準營銷、挖掘深層次用戶，大數據工程師是最能為企業賺錢的人，最能幫助高層指定正確戰略決策的人群，因此自然會收到企業的重視。

為什麼大數據工程師一入職就能成為IT金領?

最主要的原因是大數據工程師可以為企業創造價值，而不是消耗企業的成本，再有就是大數據本身對人才技術層面和行業層面都有較高的要求，普通開發人員難於勝任，因此會造成入職即成為金領的現狀。

為什麼大數據也要學java?

整個大數據體系是構建在java平台之上的，java作為大數據平台的基礎架構支持，直接決定了大數據架構的穩定性、高效性、擴展性等等，因此只有掌握底層的java核心技術，才能夠保證上層建築的穩定運行。

為什麼大數據也要學Python?

在一些數據分析領域，python提供了比較多的演算法庫實現，並且python由於其簡單性，會加快開發速度，對很多常規的任務都能夠使用python來完成，而且對於非計算機人員，python是比較容易接受和上手的語言，因此python在開發中也是較常見的語言。

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『貳』 大數據會帶來哪些問題

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。

『叄』 大數據十大核心問題

大數據十大核心問題

大數據來了，受益於便宜的硬體存儲、強大的計算機技術和雲計算技術，企業手中獲取了越來越多的數據。對大多數企業來說，數據分析不是可有可無，而是一個生存問題。但是面對大數據，我們有什麼問題呢？大數據十大核心問題：
1、大數據的分析模式
大數據分析與傳統分析的區別，特點是什麼？
2、分析速度
分析速度是否能夠跟上數據量和數據格式變化的速度，是否能達到實時分析？
3、多種格式數據的分析技術
聲頻、視頻、圖片、文本等等格式，如何混合分析？
4、存儲問題，存儲和分析成本
無條件存儲，還是有選擇性存儲？如何進行選擇性存儲？投入產出比。隨著數據量的不斷增加，存儲技術要不斷創新。
5、法律條款的更新
個人隱私，國家機密保護等。數據的歸屬權問題。我通過開放的數據，分析出了國家機密，是不是違規、犯罪？
6、數據安全和真實性
數據是否會被竊取，篡改，偽造等，如何保護？
7、數據流分析
給進數據，輸出分析結果，實時改變，是物聯網實用化的基礎。如何實現？
8、數據關聯性
如何提取關聯性數據和有用數據？看起來簡單，其實在浩瀚的數據中查找關聯性是挺難的。
9、大數據能否引申出科學命題？
例如，骰硬幣可以引出概率論。
10、大數據對其他學科的影響
對大數據的分析僅僅是得到分析結果嗎？應該說世界上所有的東西都可以歸結到數據里。那麼我們能由此對世界有更深的了解嗎？有了基因數據，人體數據能繪出人體機能嗎？

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『肆』 大數據存在哪些問題

數據存儲問題：隨著技術不斷發展，數據量從TB上升至PB，EB量級，如果還用傳統內的數據存儲方式容，必將給大數據分析造成諸多不便，這就需要藉助數據的動態處理技術，即隨著數據的規律性變更和顯示需求，對數據進行非定期的處理。同時，數量極大的數據不能直接使用傳統的結構化資料庫進行存儲，人們需要探索一種適合大數據的數據儲存模式，也是當下應該著力解決的一大難題。

分析資源調度問題：大數據產生的時間點，數據量都是很難計算的，這就是大數據的一大特點，不確定性。所以我們需要確立一種動態響應機制，對有限的計算、存儲資源進行合理的配置及調度。另外，如何以最小的成本獲得最理想的分析結果也是一個需要考慮的問題。

專業的分析工具：在發展數據分析技術的同時，傳統的軟體工具不再適用。目前人類科技尚不成熟，距離開發出能夠滿足大數據分析需求的通用軟體還有一定距離。如若不能對這些問題做出處理，在不久的將來大數據的發展就會進入瓶頸，甚至有可能出現一段時間的滯留期，難以持續起到促進經濟發展的作用。

『伍』 什麼是「大數據」，如何理解「大數據」

• 大數據的定義。大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

  

『陸』 什麼是大數據大數據有哪些特點、意義和缺陷

大數據（big data），是指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。
大數據的特點：
1、容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值的和潛在的信息；
2、種類（Variety）：數據類型的多樣性；
3、速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
4、可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
5、真實性（Veracity）：數據的質量
6、復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道
大數據的意義：
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。
有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的缺陷：
不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」 這確實是需要警惕的。

『柒』 對大數據的理解與思考

對大數據的理解與思考
首先，大數據的到來，對人們的觀念將帶來深遠的影響。
我們以前習慣認為：找到現象背後的原因，比清楚現象是什麼更重要。通過「塔吉特懷孕預測」的例子可以看到，通過關聯分析、聚類分析等數據挖掘方法，大家很容易找到事物之間的關系。但是，這些大數據分析結果，並不會直接告訴我們，事物之間為什麼存在這些關系。在不清楚為什麼存在這些關系之前，又的確看到了這些關系帶來了價值；所以，在大數據應用領域就需要改變以前的思考方。即：先找到「是什麼」再去找「為什麼」；清楚是什麼，與搞清楚為什麼同等重要。
手工統計時代，出於收集全部數據非常困難或代價巨大的原因，很多數據分析都是採用抽樣數據；但是，現在不同了，隨著信息技術的發展，現在很多領域都能夠方便的收集到全量數據。諸如無紙化辦公的興起、信息系統的使用、電子商務的發展等等，都為收集全量數據提供了便捷的條件。那麼，這時候數據的「樣本」=「全體數據」。這相對以前來說，也是革命性的影響。
在抽樣分析時代，個別樣本的質量甚至決定結果的質量。在大數據時代，這也變了，可以允許個別數據的不精確，甚至錯誤。舉個簡單例子來說明這個道理，比如在溫室大棚里放一隻溫度計，當這只溫度計有問題時，整個溫度都是不準確的。若在大棚里均勻分布十幾只溫度計，其中一隻有問題，對溫室大棚溫度的統計結果無礙大事，基本可以忽略其影響。
其次，大數據應用，影響商業變革和社會進步。
大數據應用正改變著企業的業務發展方式。比如：京東、天貓通過對交易數據的「二次利用」，尋找目標客戶、定向推薦商品。也正是這些數據的二次利用給他們提供了大量價值，促進了這些企業的發展，推動著他們在營銷、供應鏈與客戶服務等領域的管理變革。同時，交易數據並不因為二次利用，而降低其價值；這也是，大數據應用與傳統資源使用不同的地方。
數據的「混搭」分析，推動著商業發展和社會的進步。比如歷史天氣信息與航班誤點信息，這兩個不同領域的信息一塊兒分析，便可以推算未來幾天航班的誤點率。再比如，通過神經中樞腫瘤患病率和手機使用時間長短之間的大數據關聯分析，來研究神經中樞腫瘤患病率是否與手機使用時間長短有關系等等。
大數據的應用，也促生了很多商業機會。隨著大數據時代的到來，形成了很多大數據擁有公司，以及大數據技術公司；數據與技術的結合變促生了很多大數據應用，因此帶來了很多商業機會。例如，現在很多商業銀行對自己大量客戶的交易信息分析，規劃新的理財產品，與其他商家合作，聯合搞定向促銷等等。
再次，大數據時代不再有個人隱私，將形成新的信息安全機制。
現在還經常聽到諸如某某窺探我的隱私之類的話語，但是，在大數據時代幾乎沒有個人隱私，這不是駭人聽聞。因為，現在微博、搜索引擎、社交網路、電商購物，已經成了我們生活中必不可少的一部分。根據每個人在互聯網上留下的痕跡，通過大數據分析，很容易分析出一個人的愛好、習慣、性格、癖好等等。所以，大家都被「第三隻眼」實時監控著，在大數據時代，幾乎沒有個人隱私！
沒有個人隱私，是否就代表每個人可以隨便傳播別人隱私了呢？答案當然是否定的。因為傳播別人隱私是不道德的，甚至是違法的。所以，現在新的信息安全規則正在重新定位，其中一個基調是：讓數據使用者承擔責任，不能濫用別人的隱私；我個人感覺這也比較合理。
總結
大數據只是「新概念」，並不是「新事物」。過去數據就存在，只是我們沒有收集這些數據。但是，現在收集了這些數據，這個世界變得不一樣了；它更新了人們過去對數據應用的認識，加快了商業和社會發展的新陳代謝，從中也讓大家也看到了很多機會。大數據時代，已經到來。極目遠眺，也看不到盡頭。

『捌』 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。

(8)對大數據的提問擴展閱讀：

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。