『壹』 大數據帶來的弊端
1、社會安全問題，
2、個人隱私，
3、對於國民經濟的威脅，
4、國家安全利益，
5、秘密保護。
大數據帶來的弊端
1、社會安全問題
中國網民已經接近6億，每時每刻都產生著大量的數據，也消費著大量的數據，網路的放大效應、傳播的速度和動員的能力越來越大，各種社會的矛盾疊加，致使社會群體性事件頻發。
2、個人隱私
人們可以利用的信息技術工具無處不在，有關個人的各種信息也同樣無處不在。在網路空間里，身份越來越虛擬，隱私也越來越重要。根據哈佛大學近期發布的一項研究報告，只要有一個人的年齡、性別和郵編，就能從公開的數據當中搜索到這個人約87%的個人信息。
3、對於國民經濟的威脅
堪稱智能交通、智慧電網的國民經濟運行和智能社會發展高度依賴信息基礎，這些重要的信息基礎設施、網路化智能化的程度越高，安全也就越脆弱。
4、國家安全利益
網路空間信息安全、問題嚴重性、迫切性在很大程度上已經遠遠超過其他的傳統安全，當今主權國家所面臨的所有非傳統安全威脅總是面臨著滄海一粟的困境，政府要找的那根針往往沉沒在浩瀚的大海中。
5、秘密保護
美國國家安全局以及網路巨頭的關系正是計算能力和海量數據的結合，因此全球大部分的數據都掌握在他們手中，他們大量的數據在網上是沒有保護的。
上述就是關於大數據所帶來弊端的介紹了，希望能對小夥伴們有所幫助喲。
『貳』 制約大數據發展的三大因素
1. 優質可用數據缺乏
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Sermo.com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。
2.技術與業務的鴻溝
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。
3.人才難覓
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。
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『叄』 中國大數據行業發展的挑戰有哪些
挑戰一：大數據行業發展良莠不濟
我國大數據仍處於起步發展階段，在「萬眾創新，大眾創業」的大環境下，大量的大數據企業不斷涌現，但企業發展良莠不濟。
挑戰二：大數據銷敗返創新、創業盲目
企業在創新、創業過程，由於缺乏對大數據產業鏈的認識，出現許多跟風扎堆的情況，沒有有效發揮自身優勢，造成巨大的資源浪費。創新的時候，我們往往會看到一些標桿出來。通俗來講，看到人家風光，沒有看到人家背後受罪的時候。往往一窩蜂跟去的時候就會發現全是坑，而且
「此去華山一條道」，滿滿的全是競爭對手。因此我枯並們做這個排行的初衷就是為大家梳理一下，哪些行業、哪些板塊、哪些領域是什麼樣的狀況，精確的找到自己的優勢方向，去做創新和努力。
挑戰三：投資盲目
霍華德.馬克思說過「投資者們明確達成的廣泛共識差不多都是錯的」。究其原因是資本在選擇大數據項目、企業的時候，由於沒有客觀的評價標准，同時也缺乏對產業鏈的整體認知，導致投資市場追逐熱點，存在一定的盲目性，大大降低了資本對大數據行業發展的正向推動力。
挑戰四：監管的盲目性
目前，監管層很難對大數據企業和機構進行有效的監管以及正確引導，要為大數據發展打造一個良性的生態環境就比較困難。其核心原因是對大數據企虧飢業的識別評價缺乏標准和規范。
挑戰五：大數據項目建設盲目
由於人才缺乏、大數據咨詢服務還沒有發展起來等原因，用戶很難對大數據項目有全面的認識，容易受到廠商的左右，導致建設內容的盲目;由於缺乏對產業的整體認識和大數據企業評價標准、方法，所以在大數據服務商選擇上也存在一定的盲目性。
『肆』 企業應用大數據的三大誤區是什麼
誤區一：大數據技術會自行識別商機
危險：盡管投入了大量的資金和時間，但這種投資所產生的回報非常有限。失敗的技術布局往往是以假想這種新工具會自行產生價值開始。成功利用大數據能量的企業往往都是在重金投入大數據技術前，先將高級分析應用於少量高價值商業問題的解決。在這個過程中，他們學會了如何有組織地實施解決方案，也獲得了對於運營挑戰的新認識，並漸漸了解其數據和技術的局限性。根據對於他們實際需求的理解，他們可以確定大數據技術解決方案的具體要求。
誤區二：掌握的數據越多，自動產生的價值也越多
危險：對於未經證實的數據來源過度投資，忽略了那些有價值的、接近真相的數據來源。
隨著社交媒體和移動設備的爆炸性增長，獲取和利用新數據的誘惑在不斷強化。很多大型機構已經被淹沒在數據的海洋中了，其中多數數據存儲在筒倉內，不能輕易接觸並連接。我們發現，成功的大數據之路往往始於充分開發該機構的現有數據。
誤區三：好的數據科學家會為你發現價值
危險：現有組織還沒有做好實現數據價值的准備。為了從大數據中持續獲利，你需要打造出一個持續利用大數據和高級分析力量的運營模式。基於數據和分析團隊的思考，成功的數據驅動業務可以讓其組織、流程、體制和能力協調化，以做出更好的業務決策。
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『伍』 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。
『陸』 大數據時代下創業所面臨的問題
大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。
創業要有三個心態，第一就要有投資意識，時間，金錢，精力，都要有投入，不然難做好。、
第二，創業是個長期的過程,需要堅持,創業成功了比上班強很多倍,但不是一夜暴富
第三，要不斷學習，每天進步一點點，要學的東西很多，自己要謙虛學習
還有就是選擇很重要，選擇不對，努力白費，不要盲目跟進風。另外給自己設定一下目標，沒有目標就沒有方向。再者就是選擇一個好的合作夥伴或團隊，這樣在自己不專業的情況下降低投資風險
『柒』 大數據帶來大困惑
大數據帶來大困惑
最近，關於大數據的討論此起彼伏，企業也越來越關注大數據的管理問題。但事實上，很多企業並沒有真正理解什麼是大數據，也沒有部署相關工具去有效地管理它們。
「很多人都不理解究竟什麼是大數據，因為並沒有明確的定義，大家都感到很困惑。」LogLogic公司首席營銷官Mandeep Khera這樣說。最近，LogLogic與IT安全研究公司Echelon One共同完成了一項大數據管理調查。調查發現，有49%的企業有些或者非常關心大數據管理問題，而有38%的企業並不明白什麼是大數據，另外有27%的企業表示他們對大數據一知半解。此外，調查還發現59%的企業沒有部署相關工具來管理IT系統中的數據，而是轉向獨立系統和其他系統，甚至是使用電子表格。此次調查的對象是207位來自各行各業的主管或以上級別的個人。
「大數據是大量的非結構數據。如果管理得當，我們能從大數據中挖掘出有效信息，幫助企業解決安全、運營和法規遵從等問題。所有企業都正在從企業內部各種來源以及雲基礎設施中收集越來越多的數據，而很多企業還沒有使用正確的工具和流程來管理這些數據。如果這種模式繼續下去，我們將會看到，這樣做的企業會遠遠落於人後，因為他們無法獲取對系統洞察力，從而幫助企業做出明智的決定。」Khera解釋說。
在此次調查中，62%受訪者表示他們已經在管理1TB以上的數據，以後還會有更多數據。全球數據量正在以瘋狂的速度增長。據稱，目前存在的90%數據來自於過去的兩年間，這些數據來自感測器、交易記錄、圖像和視頻、社交媒體、日誌等。
這就是大數據。如果正確使用大數據，它將為你提供夢寐以求的情報和洞察力。在安全方面，它可以讓你看到網路中正在發生的事情，以保護企業免受高級持續性威脅和惡意軟體。同時，還能通過優化伺服器和供應鏈管理來提高運營效率。它甚至還可以幫助你處理法規遵從的問題。
Khera表示，控制大數據的關鍵之一是日誌管理，日誌管理能夠整合來自企業范圍內的所有日誌，建立索引存儲庫，並以常見的用戶界面顯示。要利用這些數據，需要具備數據規范化和關聯化，以及報告和發送告警的能力。
2012年2月，LogLogic委託IANS對其日誌數據管理和法規遵從產品進行信息安全投資分析（簡稱為ISIA）。在走訪了幾位存在大數據處理問題的LogLogic客戶後，IANS表示：「大數據的日誌管理與一般數據的日誌管理之間主要區別是，如何管理規模龐大的日誌信息。如果沒有簡單易用的用戶界面或者提供快速訪問的索引存儲庫，幾乎不可能從數據漩渦中找出有效情報。大數據管理解決方案必須跟上新信息產生的速度。這對於告警方面尤為重要，如果索引時間太長，關鍵的告警消息將被延遲，從而會造成嚴重問題。」
現實的情況是，目前只有54%的受訪者使用日誌管理解決方案來管理日誌數據。很多企業使用系統日誌（syslog）或者電子表格進行日誌管理，而LogLogic的調查顯示，33%的受訪者沒有對日誌進行管理。大數據管理任重而道遠。
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