A. 作文200字如何應對大數據時代
，既是大數據的締造者，因為我們的認知和行為方式都在源源不斷地產生各種各樣的數據；又是大數據的使用者，因為人的大腦幾乎每時每刻都在對所觀察到和所搜集到的各種數據進行分析，以期得出結論；更是大數據的直接受益者，因為通過對數據的分析和挖掘，大數據的大價值最終體現在指導人的行動並由此推動社會的不斷進步。面對大數據時代在現如今面臨的挑戰，個人提出幾點應對策略：
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。
在這種情況下，由於數據傳播的速度極快，且在傳播過程中本身已有可能通過交換發生多次變換而生成了更多的復雜數據，那麼，對我們普通人來說，當數據充分融合在一起的時候就很難分辨其真正的來源。即使能夠弄清楚數據的真正來源，你又將面臨那些復雜的非結構化數據的考驗。
大數據時代應以智慧創新理念融合大數據與雲計算，在大數據洪流中提升知識價值洞察力，實施高效實時個性化運作，建立有效增值的商業模式。針對大數據時代的基本特徵，加強全方位創新。包括IBM、EMC、HP、Microsoft等在內的IT巨頭，紛紛加速收購相關大數據公司進行技術整合，尋找數據洪流大潮中新的立足點。而涉及人工智慧、機器學習等新技術的創新應用，已初顯效益。將大數據時代全方位創新工作和智慧城市發展緊密結合。藉助移動互聯網、大數據與雲計算的融合、智能運營管道等，建立智能平台，優化配置城市資源，向真正的智慧城市邁進。
電信運營商轉型中流量經營已成共識，即以智能管道與聚合平台為基礎，以擴大流量規模、提升流量層次及豐富流量內涵作為基本經營方向，並以釋放流量價值為基本目標，可見大數據和雲計算的深度融合與此流量經營目標十分吻合。實際上已經有一些運營商藉助大數據Hadoop雲工具管理與分析網路中的用戶數據，為日常運維及制定市場戰略等提供有效支撐。
藉助大數據創新處理技術應對APT安全攻擊。APT安全攻擊的最主要特徵為單點隱蔽能力強、攻擊空間路徑不確定、攻擊渠道不確定；同時APT攻擊一旦入侵成功則長期潛伏，攻擊時間上具有持續性。目前，全流量審計方案具備強大的實時檢測能力與事後回溯能力，並可將安全工作人員的分析能力、計算機存儲與運算能力組合在一起，是一種較完整的解決方案。
B. 如何應對大數據的挑戰
合理獲取數據，存儲應需而變，篩選和分析大數據，理性面對大數據的誘惑，雲計算和大數據相輔相成，處理好非結構化數據，與硬體保持距離，提高大數據的可視化，安全防範必不可少。
C. 如何有效應對大數據技術的倫理挑戰
如何有效應對大數據技術的倫理挑戰
大數據技術是一把「雙刃劍」，既可以為人類服務，也可能給人類帶來麻煩。近來，頻繁的網路公司泄露個人信息事件引起廣泛關注，也使人們意識到，正確認識和有效應對大數據技術帶來的隱私倫理問題至關重要。
關注「演算法」背後的隱私倫理
大數據分析可以對人進行數據成像，在聚類、相關性分析以及數據整合的基礎上刻畫人的行為特徵與傾向，在商業智能推薦、人的行為預測等方面具有廣泛的應用前景。中國社會科學院哲學研究所研究員段偉文認為，從現象上看，它是一種非常有效的分析工具，但如果使用這些技術的人動機不純，就有可能帶來不良後果。從本質上講，大數據帶來的負面影響源於數據本身的特殊性，數據中隱含著人的各種信息，而這些信息很容易作為引導、說服與控制人類行為的工具。這一本質特徵往往會誘使商家和濫用權力者干預人的自主權和侵犯人的隱私權。
「在大數據技術背景下討論隱私倫理問題，人們主要關注的是信息隱私方面的倫理問題，最集中地體現在數據的開放共享與個人信息保護兩者如何平衡的問題上。一般所說的大數據技術是一把『雙刃劍』，也主要是從這個意義上說的。」北京師范大學哲學學院教授田海平表示，數據的開放共享只是大數據技術得以實現的一個方面。除此之外，它還包括通過數字化技術獲取和存儲數據，通過大數據平台對海量數據進行深度挖掘、預測以及反饋等更為深度和實質性的數據佔有與使用。目前，這種獲取和使用數據的方式，可以通過深度機器學習做到完全智能化。就大數據的佔有和使用方面而言，大數據技術加上機器學習，不僅在數據共享方面，而且在數據深度挖掘方面，把個人信息保護和數據權的確權問題都交給了「演算法」，這是一個值得關注的、更為深層次的問題。
找尋技術和規范兩方面原因
大數據技術的應用給人類帶來一系列的隱私倫理問題和挑戰，這其中既有大數據技術自身的原因，也有制度規范等的原因。
江西財經大學馬克思主義學院教授黃欣榮表示，大數據技術在推動人類社會發展的同時，也帶來了數據採集權、保存權、使用權、知情權、所有權、刪除權、隱私權等倫理問題。產生這些問題的原因在於，大數據技術是一種全新的信息技術，大數據的隱私倫理問題是全新的問題。傳統的法律法規、倫理道德難以約束相關機構採集、存儲、傳輸和使用數據，並且新技術帶來的新問題還沒有完全暴露，新的法律法規難以同步發展。
段偉文認為，目前造成大數據隱私倫理問題的主要原因有：一是基於大數據分析的智能化商業推薦系統帶來了全新的營銷模式，其營銷效率較傳統的營銷模式具有指數倍增效應，巨大利益誘惑面前，包含個人隱私及敏感信息的數據被單純地視為牟利的工具和隨意轉賣的商品，個人的數據保護往往被商家忽視，甚至被商家運用演算法加以算計，使人的隱私權受到侵犯；二是合理可行的個人數據授權和保護機制尚未建立，很多數據在用於某一分析之後被用於其他不明領域；三是分散的數據被整合之後，也可能通過數據分析洞察出一些不一定準確但會對主體造成負面影響的特徵，進而誘使對這些特徵進行不良使用。
加強數據立法 堅守倫理底線
對於如何讓大數據技術更好地為人類服務，黃欣榮認為，需要強化隱私觀念，加強數據立法，堅守倫理底線。
田海平認為，尊重個人隱私權是一個毋庸置疑的底線倫理原則。只有我們的法律體系和道德體系在規范合理性的構建方面堅守這條底線，大數據技術的應用才能夠真正做到趨利避害。「數據共享」與「隱私保護」構成了大數據時代無法割捨的兩面性，它實際上凸顯了將「數據共享的倫理」與「隱私保護的倫理」，既以一種價值方式又以一種技術方式在大數據時代同時實現的任務。
段偉文表示，首先，要進一步凸顯主體數據權利保護意識，聯系大數據技術發展中的各種倫理沖突，解剖典型案例，進而從理論上廓清符合大數據時代特徵的新型數據權利、隱私權以及被遺忘權的基本概念以及實踐範例。其次，建立起包括商家、政府法律部門、普通用戶等相關利益群體的對話機制，制定在具體的、數據驅動的社會經濟乃至治理活動中的數據保護規范與實現機制。最後，做好與危害數據權利、惡意侵犯個人隱私權行為長期斗爭的准備，探尋從法律和倫理層面根治此類問題的有效策略，並使之作為治理法規積淀下來。
D. 如何應對大數據時代稅務管理和稅務策劃工作
面對撲面而來的大數據，面對海量的數據、碎片化的信息，傳統的稅收征管與充滿現代氣息的大數據不期而遇，將產生怎樣的效果呢？面對大數據的挑戰，稅收征管將如何充分運用大數據的思維和手段，推進稅收治理能力現代化、法制化，不斷提高稅收管理水平。
大數據向稅收征管工作提出挑戰
大數據、雲技術等現代信息技術應用非常廣泛，涉及到各行各業，特別是當前的稅務部門，正處在管理轉型的關鍵階段，大數據將對稅收征管工作產生巨大的影響。
影響之一：解決數據共享問題。大數據促進了數據內容的交叉檢驗，隨著數據量和不同來源的數據種類的增多，數據判斷預測的指向性會更強，准確率更高。目前，無論是稅務機關內部還是外部第三方涉稅數據的流動性和可獲取性都較弱，稅務機關的信息獲取渠道並不通暢。主要是因為內部流程和環節沒有理順，信息的共享利用受到了制約；外部協調難度較大，職能部門與稅務機關的涉稅信息交換尚未制度化、常態化。對稅務機關獲取第三方信息的權利，以及第三方向稅務機關提供涉稅信息的義務尚缺乏明確的法律支持。大數據將促使考慮建立統一的數據共享，解決各部門之間的數據共享問題。
影響之二：解決數據挖掘問題。數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏於其中的有著特殊關系性的信息的過程。數據的價值在於更深層次的挖掘和再運用，最大限度地發揮數據的價值。但是，目前稅務機關並未能有效利用和深入挖掘自身已有的數據，更未能有效獲取和利用第三方數據。即使是利用，也更關注數據的基本利用。我們需要對數據價值再利用、數據整合再利用和潛在挖掘數據的運用，使信息管稅的效能充分體現，讓數據產生生產力，讓數據產生稅源。從海量數據中發現有用的信息，深入挖掘分析，與征管系統數據綜合利用。
影響之三：促進風險管理提檔升級。風險管理的核心是基於大數據的風險分析識別和多元策略的風
險應對。在風險控制建設中，引入先進的數據分析工具，打造一體化、智能化的數據分析應用功能區，為數據分析常態化運作提供功能強大的網上風險分析識別工作，為各級稅務機關開展分層分類管理，實施多層次、差別化風險應對提供了精確「制導」的操作。
大數據時代稅收征管准備好了嗎？
面對海量碎片化的信息，如何在短時間內「淘」出有價值的資料，為稅收征管工作服務，大數據時代的稅收征管工作準備好了嗎？
應對之策一：搭建綜合性的省級應用數據共享。數據只有不斷流動和充分共享，才有生命力。應在各專用資料庫建設的基礎上，通過數據集成，實現各級各類信息系統的數據交換和數據共享。各部門和相關單位應當履行稅收協助職責和義務，促進稅務部門提高依法治稅水平，切實維護稅收公平，為全面深化改革、實現社會持續健康較快發展提供強有力的稅收保障。將市場經濟主體的各類經濟活動納入稅收監控。涉稅信息交換還將和公共信用信息共享服務互聯互通，深入挖掘涉稅信息的應用效益。
應對之策二：充分釋放大數據蘊藏的能量。風險是由於信息不對稱而產生的，風險管理的關鍵在於能否把海量數據轉化為有效的征管資源。因此，將源自各方、結構形式各異的原始數據轉變成可資利用的征管資源，成為稅收大數據管理的關鍵節點。近年來，隨著我國改革開放的不斷深化，加快轉變經濟發展方式、推動管理轉型升級的步伐不斷加快，稅源管理的復雜性、艱巨性、風險性不斷加大。而基層稅源管理人員總量增幅有限，傳統粗放的稅源管理模式，已經難以適應新的發展要求，面臨的執法風險也日益顯現。稅收工作要適應大數據的發展，充分利用信息化管理手段，釋放大數據蘊藏的能量，推進組織結構變革和管理方式的創新，實現提升稅收征管管控能力，防範稅收執法風險，促進稅收堵漏增收的管理目標。
應對之策三：創新數據挖掘分析方法。建立稅收數據倉庫，對分散在各個應用系統中的數據進行集成、整合和統一管理，實現數據資源省級集中和共享，為數據挖掘分析提供基礎支持。對不同類型的稅收情況，找到稅收管理的薄弱環節，對有疑點的、存在問題多的行業從微觀上進行納稅評估、稅務稽查，採取切實措施強化管理，堵塞漏洞。 （牛俊梅 陳小剛 李勝）
E. 大數據時代的挑戰、價值與應對策略
大數據時代的挑戰、價值與應對策略
隨著移動互聯網、物聯網、雲計算等的快速發展，及視頻監控、智能終端、應用商店等的快速普及，全球數據量出現爆炸式增長。在此背景下，電信運營商在其網路無休止擴容的同時，卻面臨「增量不增收」的困境；而一些採用「數據驅動型決策」模式經營的公司，則可將其生產力提高5%～6%。因此，有必要深入研究大數據時代（Big Data Era）的挑戰、價值與務實應對策略。
1大數據時代的基本特徵
據統計，2010年以互聯網為基礎所產生的數據比之前所有年份的總和還要多；而且不僅是數據量的激增，數據結構亦在演變。Gartner預計，2012年半結構和非結構化的數據，諸如文檔、表格、網頁、音頻、圖像和視頻等將佔全球網路數據量的85%左右；而且，整個網路體系架構將面臨革命性改變。由此，所謂大數據時代已經來臨！
對於大數據時代，目前通常認為有下述四大特徵，稱為「四V」特徵：
（1）量大（Volume Big）。數據量級已從TB（1012位元組）發展至PB乃至ZB，可稱海量、巨量乃至超量。
（2）多樣化（Variable Type）。數據類型繁多，愈來愈多為網頁、圖片、視頻、圖像與位置信息等半結構化和非結構化數據信息。
（3）快速化（VelocityFast）。數據流往往為高速實時數據流，而且往往需要快速、持續的實時處理；處理工具亦在快速演進，軟體工程及人工智慧等均可能介入。
（4）價值高和密度低（Value HighandLowDensity）。以視頻安全監控為例，連續不斷的監控流中，有重大價值者可能僅為一兩秒的數據流；360°全方位視頻監控的「死角」處，可能會挖掘出最有價值的圖像信息。
2大數據時代面臨的挑戰
（1）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，管道化壓力化解及「雲－管－端」的有效裝備也均面臨新挑戰。
（2）大數據的「四V」特徵在數據存儲、傳輸、分析、處理等方面均帶來本質變化。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。
（3）海量數據洪流中，在線對話與在線交易活動日益增加，其安全威脅更為嚴峻；而且現今黑客的組織能力、作案工具、作案手法及隱蔽程度更上一層樓，典型的有APT（Advanced Persistent Threat，高級持續性安全威脅）。
（4）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。
（5）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，這將對可持續發展起關鍵作用。
（6）大數據時代的基本特徵及安全挑戰，對政府制訂規則與監管部門發揮作用提出了新的挑戰。
3大數據帶來的價值
（1）利用大數據特徵，藉助雲計算等有效工具，深度挖掘流量與數據價值，可幫助運營商實施好流量經營，減輕管道化風險，發揚「雲－管－端」的智能管道的威力。
（2）多業務環境下掌握用戶體驗效果尤為重要，可從海量用戶數據中深度分析、挖掘出用戶的行為習慣和消費愛好，以實施精準營銷及網路優化，掌控數據增值的「金鑰匙」。
（3）掌握好大數據的存儲、分類、挖掘、快速調用和決策支撐，並應用於企業的日常運營、維護及戰略轉型中，成為企業可持續發展、維持競爭優勢的當務之急與重要途徑。
（4）充分利用對大數據的分析、挖掘，可幫助找到隱蔽性極強的APT之類的安全威脅，助力信息安全部門找到應對新型安全威脅的有效途徑。
（5）通過對公共大數據的分析、挖掘與利用，可減少欺詐行為及錯誤數據的負面作用、追收逃稅漏稅及刺激公共機構生產力等，幫助政府節省開支。例如英國政府即通過此途徑節省大約330億英鎊/年。
4大數據時代的應對策略
（1）大數據時代應以智慧創新理念融合大數據與雲計算，在大數據洪流中提升知識價值洞察力，實施高效實時個性化運作，建立有效增值的商業模式，確保應對APT之類的新型安全威脅。
（2）電信運營商轉型中流量經營已成共識，即以智能管道與聚合平台為基礎，以擴大流量規模、提升流量層次及豐富流量內涵作為基本經營方向，並以釋放流量價值為基本目標，可見大數據和雲計算的深度融合與此流量經營目標十分吻合。實際上已經有一些運營商藉助大數據Hadoop雲工具管理與分析網路中的用戶數據，為日常運維及制定市場戰略等提供有效支撐。
（3）針對大數據時代的基本特徵，加強全方位創新。包括IBM、EMC、HP、Microsoft等在內的IT巨頭，紛紛加速收購相關大數據公司進行技術整合，尋找數據洪流大潮中新的立足點。而涉及人工智慧、機器學習等新技術的創新應用，已初顯效益。
（4）將大數據時代全方位創新工作和智慧城市發展緊密結合。藉助移動互聯網、大數據與雲計算的融合、智能運營管道等，建立智能平台，優化配置城市資源，向真正的智慧城市邁進。
（5）藉助大數據創新處理技術應對APT安全攻擊。APT安全攻擊的最主要特徵為單點隱蔽能力強、攻擊空間路徑不確定、攻擊渠道不確定；同時APT攻擊一旦入侵成功則長期潛伏，攻擊時間上具有持續性。目前，全流量審計方案具備強大的實時檢測能力與事後回溯能力，並可將安全工作人員的分析能力、計算機存儲與運算能力組合在一起，是一種較完整的解決方案。
F. 大數據處理之道(預處理方法）
大數據處理之道(預處理方法）
一：為什麼要預處理數據？
（1）現實世界的數據是骯臟的（不完整，含雜訊，不一致）
（2）沒有高質量的數據，就沒有高質量的挖掘結果（高質量的決策必須依賴於高質量的數據；數據倉庫需要對高質量的數據進行一致地集成）
（3）原始數據中存在的問題：
不一致 —— 數據內含出現不一致情況
重復
不完整 —— 感興趣的屬性沒有
含雜訊 —— 數據中存在著錯誤、或異常（偏離期望值）的數據
高維度
二：數據預處理的方法
（1）數據清洗 —— 去雜訊和無關數據
（2）數據集成 —— 將多個數據源中的數據結合起來存放在一個一致的數據存儲中
（3）數據變換 —— 把原始數據轉換成為適合數據挖掘的形式
（4）數據規約 —— 主要方法包括：數據立方體聚集，維度歸約，數據壓縮，數值歸約，離散化和概念分層等。
（5）圖說事實
三：數據選取參考原則
（1）盡可能富餘屬性名和屬性值明確的含義
（2）統一多數據源的屬性編碼
（3）去除唯一屬性
（4）去除重復屬性
（5）去除可忽略欄位
（6）合理選擇關聯欄位
（7）進一步處理：
通過填補遺漏數據、消除異常數據、平滑雜訊數據，以及糾正不一致數據，去掉數據中的噪音、填充空值、丟失值和處理不一致數據
四：用圖說話，（我還是習慣用統計圖說話）
結尾：計算機領域存在一條鄙視鏈的 ---- 學java的鄙視學C++的，有vim的鄙視用IDE的等等。
數據清洗的路子：剛拿到的數據 ----> 和數據提供者討論咨詢 -----> 數據分析（藉助可視化工具）發現臟數據 ---->清洗臟數據（藉助MATLAB或者Java/C++語言） ----->再次統計分析（Excel的data analysis不錯的，最大小值，中位數，眾數，平均值，方差等等，以及散點圖） -----> 再次發現臟數據或者與實驗無關的數據（去除） ----->最後實驗分析 ----> 社會實例驗證 ---->結束。
G. 如何順應「大數據」時代變革
如何順應「大數據」時代變革
「大數據」時代是信息社會運作的必然結果，誰掌握數據和大數據分析方法，誰就能在這個「大數據」時代搶佔先機。工商部門作為我國市場主體登記部門，積累了大量的市場主體登記、行政執法、投訴舉報和內部管理等數據。這些數據是「國家經濟戶籍庫」的重要組成部分，也是我國市場經濟的「晴雨表」。積極應對，用科學方法對數據進行處理、分析從工商數據出發，對大數據進行深度的分析，挖掘出有效信息為決策提供參考。即通過市場主體分析發現經濟增長的內生動力，通過市場主體發展透析產業結構調整與優化，通過市場主體分析優化國有資本布局，通過橫向對比發現區域比較優勢，從而優化產業結構，促進經濟社會發展。首先，在整合零散的、破碎的、局部的數據基礎上，運用技術手段分析、挖掘深藏於數據中的寶貴價值，以這種方式幫助實現更好的決策，推動政府決策機制從「業務驅動」向「數據驅動」轉變，提高行政效率。其次，對海量數據進行採集、整理、清洗，並在此基礎上進行數據的分析挖掘，將「大數據」價值挖掘技術與工商數據實現無縫對接，進行科學的數據管理，緊抓基礎數據質量關，鞏固和完善數據信息採集及質量審核制度，嚴格數據質量控制，真正做到「數出有源、真實可靠」。把對數據質量的控制貫穿於數據收集、使用、發布等所有過程，建立數據質量救助機制，通過開展數據質量復審進行糾錯，使之更好地支持宏觀決策，促進市場經濟的科學發展。第三，在推進信息化建設的同時，更加註重對數據資源的利用，加強與高校、研究機構等合作開展工商數據研究，建立工商數據綜合分析應用體系。圍繞廣西經濟社會發展的熱點、難點問題，立足工商數據，加強對數據的深度挖掘、分析與研判，特別要注重新興產業等工商數據專題研究，更好地發揮工商部門服務經濟社會科學發展的職能作用。轉變思路，為「大數據」創造良好環境十八屆三中全會《決定》對全面深化改革作出了部署，提出要「改革市場監管體系，實行統一的市場監管」。對工商部門而言，就是要借力工商系統的資料庫，優化營商環境，便捷高效服務各類市場主體，真正做到把該管的事管住管好，把不該管的事放手交給市場。由國家工商總局開始的「金信工程」，經過十幾年的建設，已初步具備「大數據」時代政府數據分析應用的雛形。目前，我區工商系統雖然掌握著360萬條以上的數據，但數據綜合分析利用工作還處於初級階段，面臨數據量大卻利用不足，或者不知如何利用的尷尬境地，與「大數據」的發展潮流相背離。「大數據」相關行業和業務涉及面廣，相關行業監管機構有工商、稅務、商務、工信、發改委、銀行等部門。為此，需要建立統一的工作協調機制，構建以政府為核心的多元監管體制，形成政府、自律組織、消費者組織以及公民等多個監督主體共同協調運作的格局，讓「大數據」真正跨越政府部門內部協同鴻溝，使社會公眾和政府的各個管理部門、行業自律組織，能夠及時、方便、全面地了解企業的登記和信用信息，加強部門間的協調配合，為「大數據」創造一個寬松的發展環境，共同營造統一開放、公平誠信、競爭有序的市場環境。搭建共享平台，解決「信息孤島」問題從廣西的情況看，政府管理領域各部門都掌握著信息數據，初步統計，大約50個廳局有近200個數據項，而這些數據目前無法相互聯通，形成「信息孤島」。因此，要建立健全統一規范的市場主體信用信息公示平台，解決工商數據的「信息孤島」問題。一是遵循信息化建設規律，整合工商系統基礎數據信息資源，以工商部門經濟戶籍庫為基礎，建立工商綜合業務系統，進行網群化管理，實現工商政務組織結構和工作流程的優化重組，超越時間、空間和部門分隔的限制，建成一個精簡、高效、廉潔、公平的運作模式。二是整合現有的政府市場主體信息公示平台和渠道，建立統一的市場主體登記許可及信用信息公示平台。由工商部門牽頭，以工商系統基礎數據信息資源為基礎，建立統一的市場主體登記許可及信用信息公示平台，匯總市場主體各方面信息，全方位系統公示主體信息，包括市場主體登記、資產狀況、監督管理、信用記錄、違法違規記錄等。同時加強對違法經營者、中介機構、相關業主、投資人、市場主體高管等，以及稅務、銀行、保險、進出口、出入境等各方位的信用約束。三是完善相關法律，盡快對「大數據」運用進行立法。目前，國家工商總局制訂了《信息公示條例》送審稿，已上報國務院審批。廣西要制定信息數據管理地方性法規，規范管理信息數據，為數據的開發利用創造良好的法制環境；鼓勵政府機構和企業面向群體、服務社會的數據挖掘，防止侵犯個體隱私；提倡數據共享，防止數據被濫用，明確界定數據挖掘、利用的許可權和范圍。
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H. 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。
I. 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。
J. 當代大學生應該如何應對「大數據」帶來的機遇與挑戰
大數據，或稱巨量資料，是指所涉及的資料量規模巨大，以致無法通過目前主流軟體工具在合理時間內擷取、管理、處理並整理成為幫助企業達致經營決策目的的資訊。大數據技術不僅能夠提高人們利用數據的效率，而且能夠實現數據的再利用和重復利用，進而大大降低交易成本，提升人們開發自我潛能的空間。人們可以低成本或零成本進行事物信息全息式的縱向歷史比對和橫向現實比對。大數據技術自身不僅能夠迅速衍生為新興信息產業，還可以同雲計算、物聯網和智慧工程技術聯動，支撐一個信息技術的新時代。
雲計算、物聯網、大數據、智慧工程都是新一代信息技術。雲計算技術是一種按使用量付費的模式，這種模式可以提供可用的、便捷的、按需的網路訪問，進入可配置的計算資源共享池（資源包括網路、伺服器、存儲、應用軟體、服務），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。雲計算技術可以使人們及時利用各類大數據。物聯網技術的實質就是物物相連的互聯網，物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信。物聯網技術可以溯源大數據和保證信息的真實性。智慧工程就是把感應器嵌入和裝備到電網、鐵路、橋梁、隧道、公路、建築、供水系統、大壩、油氣管道等各種物體中，並且進行普遍連接，與現有的互聯網整合起來，實現人類社會與物理系統的整合。智慧工程可以激活沉寂的大數據。