大數據的弱點主要是哪幾方面

『壹』 繼續教育大數據的分析挖掘主要面臨的什麼挑戰

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。

『貳』 大數據時代,別忽視了小數據

大數據時代,別忽視了小數據

大數據時代，人人都在談論大數據。從概念認知到場景應用，人們似乎正試圖掀起一股數據狂潮，這其中就包括了大家熟知的智慧城市、防止犯罪，以及類似於Google對流感趨勢的預測等等。諸如此類的大數據應用有些已經在發揮其應有的作用，但更多的只是一個夢想。在這些成功的和將要成功的案例背後，到底什麼才是大數據的本質呢？

隨著過去20年中數據挖掘和人工智慧的發展，預測技術在2011年已經相對成熟，甚至走向廣泛的應用，而大數據這個概念才剛剛提出。在過去的三到五年中，基於大數據的案例比比皆是，其結果卻喜憂參半。這些失敗的大數據項目背後是對大數據這一概念過高的預期，反而讓大家忽視了對問題場景的重視。除此之外，關聯數據往往也是缺失的，盡管說大數據到處都有，但是，真正對你有價值、對決策有意義的數據往往並不容易得到，而我們所知的絕大多數數據都是噪音多過價值。

大數據作為一個技術為我們提供了許多人與人之間交互的數據和信息，但是真正的大數據並不是一些排名和信息的發布，而是從數據中理性找出內在的邏輯關系，並將這些邏輯關系應用於實踐。如果不找到事物發展的規律而永遠「聞數據起舞」的話，我們的決策往往會與期望相距甚遠。Google曾通過用戶搜索與感冒相關的關鍵詞來預測流感趨勢，這一基於相關關系進行的趨勢預測一直到2012年前都應用得非常完美。但是到了2012年的聖誕節，Google的預測比真實數值高出了整整一倍。

是什麼原因導致了Google的預測失誤？2013年的《科學》上面有一篇文章，幾位教授對這個現象進行了分析，他們的歸納是大數據有這樣一些天生的弱點：首當其沖的就是「驕傲的大數據」——認為大數據什麼都能做，小數據沒有用。事實上，大數據的採集遠遠不如小數據那樣「干凈」。同時，所有大數據的應用都離不開演算法——「唯一不變的就是永遠在變化的演算法」。更重要的是，在Google的案例中，人的行為本身也會隨著大數據及其技術的發展而改變，僅僅基於數據之間的相關關系，而忽視內在的邏輯關系，對預測來講是遠遠不夠的。當意識到預測中存在這樣的問題，就需要人們用大數據去獲得規律，用小數據去匹配場景，從而實現精準的預測和智能的決策。無論是企業還是個人，先要存積並了解透徹碩大的大數據表格中屬於你的那行數據，唯有如此，我們才有可能從一滴水裡看世界。

《大數據時代》作者認為：「由大數據帶來對人的重新認識，不是在阿波羅神廟，而是在小世界網路中，認識你自己。」我們從昨天的數據作用中認識自然、認識宇宙到今天通過大數據更多地認識網路和社會，我們的認識更加全面、更加深刻、也更加廣泛。但是成就大數據的是無數努力造就小數據的人，他們探索大數據技術，認知大數據文化，並懷揣著對數據的敬畏和對規律的尊重。

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『叄』 大數據帶來的挑戰有哪些 會導致數據盲點 危及個人隱私

隨著移動互聯網、物聯網等新技術的迅速發展，人類進入數據時代。大數據帶來的信息風暴正深刻改變我們的生活、工作和思維方式，對網路輿情管理也帶來深刻影響。 一、大數據時代網路輿情管理面臨的新形勢大數據意味著人類可以分析和使用的數據大量增加，有效管理和駕馭海量數據的難度不斷增長，網路輿情管理面臨全新的機遇和挑戰。 互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果真的想做，可以來這里，這個手技的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，想說的是，除非想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。1.大數據帶來網路輿情管理新挑戰。一是海量數據的挑戰。海量的網上信息難以掌控，大量相關性、偶發性因素使輿情更加復雜多變，傳統的輿情監測研判手段和方法難以奏效，新的技術手段和方法要求更高。二是信息選擇性傳播的挑戰。網上數據無限性和網民關注能力有限性之間的矛盾，加劇了社會輿論的「盲人摸象」效應。社會化媒體促進信息的開放和溝通的便捷，分眾傳播、個性化傳播凸顯，使偏激的觀點更容易找到「同類」，從而相互支持、強化放大，加劇輿論偏激情緒。三是輿論話語權分散的挑戰。大數據時代各類數據隨手可得，越來越多的機構、個人通過數據挖掘和分析得出的各種結論會不脛而走，有效管理輿情的難度越來越大。2.大數據帶來網路輿情治理新機遇。一是拓展網路輿情治理領域。在「一切皆可量化」的大數據浪潮中，網路逐漸成為現實世界的「鏡像」，網路社會與現實社會日益融為一體，網路輿情管理不再局限於網上言論領域，而必須全面掌握網路輿情運行規律及其與現實社會的相互影響，實現網上網下充分聯動、協調共治。二是豐富網路輿情管理手段。運用大數據技術，可以從更寬領域、更長時段對網上輿論進行比對分析，更加准確地把握網民情緒特點，預判輿情發展趨勢，提高輿情管理的效能。三是推動網路輿情理論研究工作。藉助大數據分析，輿情研究的視角將更加多元化和精確化，改變目前輿情研究「策為上、術為主、學匱乏」的尷尬學術現實。3.大數據提出網路輿情管理新要求。一是由關注個案向整體掌控轉變。傳統的網路輿情管理側重於針對重大輿情事件個案的管理，大數據則能夠更好地把握網路輿情發展的整體態勢。二是由被動響應向主動預測轉變。大數據的核心是預測，在海量的數據中通過分析，發現背後隱藏的微妙的關系，從而預測未來的趨勢，提前部署預防應對。三是由定性管理向定量管理轉變。將所有相關信息，包括網民評論、情緒變化、社會關系等，以量化的形式轉化為可供計算分析的標准數據，通過數據模型進行計算，分析輿情態勢和走向。 二、用大數據思維創新網路輿情管理創新大數據時代的網路輿情管理，要將大數據理念和手段貫穿始終，做到「五個結合」。1.將大數據和社會治理緊密結合起來，改進網路輿情源頭治理。網路輿情本質上是社情民意的體現，加強網路輿情管理就是加強社會治理。要運用大數據強大的「關聯分析」能力，構建網路輿情數據「立方體」，把網上網下各方面數據整合起來，進行分析，挖掘網路輿情和社會動態背後的深層次關系，實現網路輿情管理和社會治理的緊密聯動、同步推進。2.將大數據和網上政務信息公開緊密結合起來，提升政府公信力。當前，美國政府已經建立統一的數據開放門戶網站，並提供介面供社會各界開發應用程序來使用各部門數據，此舉將政務公開從「信息層面」推進到「數據層面」，開辟了政府信息公開的新路徑。我們要在保障數據安全的基礎上，探索建立我國的大數據政務公開系統，引導社會力量參與對公共數據的挖掘和使用，讓數據發揮最大價值。3.將大數據和日常輿情管理緊密結合起來，提高網路輿情整體掌控能力。美國紐約市警察局開發了著名的ComStat系統，通過分析歷史數據繪制「犯罪地圖」，預測犯罪高發時間和地點，從而有針對性地加強警力配置，獲得巨大成功。這種「數據驅動」方法，對網路輿情管理有一定的借鑒意義。要運用大數據突破傳統輿情管理的狹窄視域，建立網路輿情大數據台賬系統，實時記錄網站、博客、微博、微信、論壇等各個網路平台數據，全面分析輿情傳播動態，從瞬息萬變的輿情數據中找准管理重點、合理配置資源，提高管理效能。4.將大數據和突發事件應對緊密結合起來，提高網路輿情應急處置能力。大數據時代，社會突發事件與互聯網總是緊密相連、如影隨形，網路既能成為突發事件的「助燃劑」，也能夠成為應對事件的有力工具。要建立「輿情量化指標體系」、「演化分析模型」等數據模型，綜合分析事件性質、事態發展、傳播平台、瀏覽人數、網民意見傾向等各方面數據，快速准確地劃分輿情級別，確定應對措施，解決傳統的輿情分級中存在的隨意性、滯後性等問題，做到科學研判、快速處置。5.將大數據和輿論引導緊密結合起來，提高感染力和說服力。大數據時代的輿論引導，一方面要「循數而為」，通過分析網上數據，建立網民意見傾向分析模型，了解網民的喜好和特點，做到「善說話、說對話」。另一方面要「用數據說話」。數據最有說服力，要在充分收集相關數據的基礎上，運用圖表等數據可視化技術，全面呈現事件的來龍去脈，讓網民既了解事件真相，也了解事件背景和歷史脈絡，消除輿論的「盲人摸象」效應，化解網民偏激情緒，實現客觀理性。 三、以切實有力的舉措推進大數據輿情管理體系建設要積極適應大數據時代發展要求，從體制機制、技術手段、人才隊伍等各個方面加快創新，構建完善的網路輿情管理體系，不斷提升網路輿情管理的科學化、現代化、數字化水平。1.健全大數據輿情管理體制。數據資源是國家的重要戰略資源。當前，我國在大數據管理方面還存在數據分散、利用率低、安全性不高等問題，要盡快出台國家層面的大數據戰略規劃，加快數據立法進程，加大資金、技術、人力資源投入。建議建立由網信部門牽頭的互聯網大數據管理體制，設立政府首席信息官，統籌各方面數據的匯集、管理和利用，制定統一的數據介面標准，打破各行各業的「數據孤島」，推動我國大數據加快發展。2.建設網路輿情大數據基礎平台。數據只有整合利用才能產生價值。當前，亟需建設統一高效的大數據基礎平台，實現各行業、各領域數據的統一存儲、交流互通。要盡快建設我國網路數據中心，構建國家級的互聯網大數據平台，全面匯集各方面數據。加快出台相關法律法規，明確各級各部門包括政府部門、企業、人民團體等向網路數據中心提供和共享數據的權利義務，使網路數據中心成為全國數據存儲和交換的中心樞紐，實現數據的快速匯集、規范管理、高效利用。3.強化網路輿情管理大數據技術支撐。大數據既有全面、動態、開放等優勢，也有價值密度低、傳播速度快等難點，必須加快技術攻關，提高數據「沙裡淘金」的能力。一是數據監測技術，實現對媒體、論壇、博客、微博、微信等各個網路平台數據的全面抓取和記錄，特別是要提高對圖片、音視頻等數據的自動識別能力。二是大規模數據存儲技術。建設具有海量存儲能力的大數據平台，實現對大規模數據的高效讀寫和交換。三是數據挖掘技術，從海量數據中快速識別有價值數據，並挖掘數據背後隱藏的規律。四是數據分析技術，包括關聯分析、聚類分析、語義分析等等，自動分析網上言論蘊含的意見傾向及相互之間的關聯性，揭示輿情發展趨勢。五是數據安全技術，包括身份驗證、入侵檢測、網路關防等等，保障數據安全。4.壯大網路輿情大數據人才隊伍。要統籌國內各大高校、科研單位、媒體機構、政府部門力量，開設專門的數據科學學科，加強各學科人才的交叉培養，重點培養綜合掌握統計學、計算機學、新媒體、傳播學等各方面知識的復合型人才，打造一支規模宏大的大數據人才隊伍，為網路輿情管理提供堅實的人才智力支撐。

『肆』 大數據的弱點主要是精確性 可靠性 因果性 多樣性嗎

容量（Volume）：來數據的大小源決定所考慮的數據的價值和潛在的信息；
種類（Variety）：數據類型的多樣性；
速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
真實性（Veracity）：數據的質量
復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道
價值（value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值

『伍』 簡述大數據的局限性 大數據的局限性體現在哪些方面

【導讀】近年來，由於我國一直貫徹落實科教興國戰略，截止目前為止，已經取得了不小的成績，比如人工智慧的普及，大數據的落地應用，不過現在還是觀測階段，大數據技術還沒有具體的成熟，今天我們就來簡述大數據的局限性以及大數據的局限性體現在哪些方面，一起來看看吧!

1、大數據的局限性——大數據不理解背景

人類的決策不是離散的事件，而是根植於時間序列和環境中。經過數百萬年的進化，人類的大腦已經適應了這個現實。人們擅長講故事，有很多原因，也有很多場景。數據分析不知道如何講故事，也不知道思維是如何浮現的。即使在一本普通的小說中，這種想法也無法用數據分析來解釋。

2、大數據的局限性——大數據將創造更大的乾草垛

這個想法是由著名商業思想家Nassim
Taleb提出的，他是《黑天鵝:如何應對不可知的未來》一書的作者。我們擁有的數據越多，我們就能發現更顯著的統計相關性。很多這樣的關系都是毫無意義的，在解決問題時還會讓人誤入歧途。隨著越來越多的數據可用，作弊行為呈指數級增長。在大海撈針的過程中，我們要找的針埋得越來越深。大數據時代的一個特徵是，「重大」發現的數量被數據擴張的噪音淹沒了。

3、大數據的局限性——大數據不能解決大問題

如果你只是想分析哪些郵件產生了最多的競選捐款，你可以做一個隨機對照試驗。但如果目標是在衰退期間刺激經濟，你不會找到一個平行世界社會作為對照組。最好的刺激方案是什麼?關於這個問題有很多爭論，盡管數據泛濫，但據我所知，這場辯論中沒有一個主要的辯手根據統計分析改變了立場。

4、大數據的局限性——大數據往往是一種趨勢，而不是傑作

當大量的個人迅速對一種文化產品產生興趣時，數據分析可以對這種趨勢敏感。但是一些重要的(有利可圖的)產品一開始就從數據中被丟棄了，僅僅是因為它們的怪癖不為人所知。

5、大數據的局限性——大數據掩蓋了價值

「原始數據」的意義在於，它永遠不可能是「原始的」;它總是根據一個人的傾向和價值觀來構建的。數據分析的結果看似客觀公正，但實際上，價值選擇貫穿於從構建到解讀的全過程。

這篇文章並不是要批評大數據不是一個偉大的工具。但是，像任何工具一樣，大數據也有它的長處和弱點。正如耶魯大學(Yale
University)的愛德華•塔夫特(Edward Tufte)所說:「世界比任何其他學科都更有趣。」

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大數據的局限性體現在哪些方面」的相關內容，希望對大家有所幫助。總的來說，大數據的價值不可估量，未來發展前景也是非常可觀的，因此有興趣的小夥伴，盡早著手學習哦!

『陸』 大數據帶來的挑戰有哪些 會導致數據盲點

1. 大數據帶來的第一個挑戰就是還要不要調查數據。

2. 事實上對調查內數據的挑戰，取容決於對調查數據的替代程度和擴大程度。相對於大數據而言，調查數據，就是小數據。

3. 大數據與小數據有一個交集，兩種數據交集重疊的部分會怎麼樣增長，取決於兩個因素，一個是感測器技術的發展，一是數據挖掘的演算法技術的發展，這兩項技術未來的發展，直接影響到社會科學未來發展的走向。
   

4. 第二個挑戰，社會學研究範式還有用嗎？在《大數據時代》中，提到過去的研究範式是抽樣、精確、因果。作者說這三個過去我們為之努力奮斗的範式可能面臨著革命性的轉變。事實是否如此，這是一個值得認真思考的信號。

『柒』 什麼是大數據信息安全的威脅

在攜程信用卡信息泄露、小米社區用戶信息泄露、OpenSSL“心臟出血”漏洞等事件中，大量用戶信息數據被盜，導致用戶網路銀行賬戶發生入侵事件等情況。這些事情發生在個人用戶身上。如果類似事件發生在國家財政、政務等相關部門的數據平台系統上，其後果將是不可想像的，對國家網路安全造成的損失將是前所未有的。大數據時代，我國網路安全面臨多重安全威脅。

1、大數據信息安全的威脅——網路基礎設施和基本的硬體和軟體系統由其他人控制

大數據平台依託互聯網，為政府、企業、公眾提供服務。然而，從基礎設施的角度來看，中國互聯網已經存在一些不可控的因素。例如，域名解析系統(DNS)是Internet的基礎設施之一，使訪問Internet變得很容易，而不必記住復雜的IP地址字元串。今年1月，由於DNS根伺服器受到攻擊，數千萬人在數小時內無法訪問該網站。根伺服器是全球DNS的基礎，但全世界有13個根伺服器，都是國外的，由美國控制。此外，中國還沒有完全實現對大數據平台基礎軟硬體系統的自主控制。在能源、金融、電信等重要信息系統的核心軟硬體實施中，伺服器、資料庫等相關產品占據主導地位。因此，目前中國的信息流是通過對國外企業產品的計算、傳輸和存儲來實現的。相關設備設置更多“後門”，國內數據安全生命線幾乎全部掌握在外國公司手中。2013年棱鏡事件的曝光，突顯了硬體和軟體基礎設施對中國數據安全乃至國家安全的重要性。

2、大數據信息安全的威脅——網站和應用程序充斥著漏洞和後門

近年來，由於網站和應用系統的漏洞，由後門引起的重大安全事件頻繁發生，以上三起事件都屬於這一類。據中國安全公司的網站安全檢測服務統計，多達60%的中國網站存在安全漏洞和後門。可以說，網站和應用系統的漏洞是大數據平檯面臨的最大威脅之一。然而，各種第三方資料庫和中間件在中國的各種大數據行業應用中得到了廣泛的應用。然而，此類系統的安全狀況並不樂觀，存在廣泛的漏洞。更令人擔憂的是，網站的錯誤修復都不令人滿意。

3、大數據信息安全的威脅——除了系統問題之外，網路攻擊的手段更加豐富

其中，終端惡意軟體和惡意代碼是黑客或敵對勢力攻擊大數據平台、竊取數據的主要手段之一。目前，越來越多的網路攻擊來自終端。終端滲透攻擊也成為國與國之間網路戰的主要手段。例如，著名的針對伊朗核設施的stuxnet病毒，利用Windows操作系統的弱點，滲透到特定終端，滲透到伊朗核工廠的內部網路，摧毀伊朗核設施。此外，針對大數據平台的高級持續威脅(Advanced Persistent Threat, APT)攻擊十分常見，可以繞過各種傳統的安全檢測和保護措施，竊取網路信息系統的核心數據和各種智能。例如，極光襲擊谷歌和其他30多家高科技公司就是一個例子。APT攻擊結合了社會工程、吊馬、脆弱性、深度滲透、潛伏期長、隱蔽性等特點，具有極強的破壞性。它不僅是未來網路戰的主要手段，也是對我國網路空間安全危害最大的攻擊手段之一。近年來，具有國家和組織背景的APT攻擊不斷增多，大數據平台無疑將成為APT攻擊的主要目標。

大數據信息安全的威脅有哪些?這才是大數據工程師頭疼的問題，在攜程信用卡信息泄露、小米社區用戶信息泄露、OpenSSL“心臟出血”漏洞等事件中，大量用戶信息數據被盜，你能處理好嗎?如果您還擔心自己入門不順利，可以點擊本站的其他文章進行學習。

『捌』 大數據都體現在哪些方面

各個方面都可以用，比如我們經常能看到的，「預計堵車長度」「XX預警」等等，這些都是大數據分析的結果。
理論上大數據是一堆沒有關系的數據，從沒有關系的數據中找到其中的一些規律，就是大數據分析師的工作。
實際的應用中，我們會把數據做一些初步的篩選（找到一些相關的數據），然後再進行數據分析。
當然，大數據本身也有局限性，那就是去掉了特例（就好比天氣預報不準），特例也需要注意，可能特例才是打破問題的關鍵（比如某病毒的第一個抗體，這個就是特例，至少是從特例開始的），所以大數據也是有局限性的。
大數據能做的，首先是體現一種趨勢，其次是展現一種或幾種最可能的可能性，但是所有的這些僅僅只能作為參考，作為一種理論支撐。（還是那句話，不排除特例（僅僅依靠大數據，一點問題都沒有），但特例不是大多數）
當然，如果有一天，能將所有的因素量化，大數據也考慮了所有的因素，那麼依靠大數據做判斷還是可以的。