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2. 大數據具有哪些局限性
1、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。
關於大數據具有哪些局限性，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
3. 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。
4. 大數據時代帶來的弊端
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。
5. 大數據中存在哪些誤區
1.大數據是新時代的新玩意
事實上，數據分析一點也不新。早從數百年前的啟蒙時代，學者們便已開始遵循科學方法，一步步拆解事物形成背後的原因。科學家先觀察，取得並分析數據，歸納出假說，然後再經過不斷實證，逐漸形成定律。因此我們說的大數據，充其量只是科學方法的應用。
2.100TB以上才叫大數據
數據的大小，事實上沒有明確的界線。更重要的，數據的大小，不一定有意義。數據大，也不代表一定能做出准確的預測─假設你擁有地球70億人口的姓名、性別、生日、身高、體重、膚色、視力，以及他們的上網行為等種種數據，如果題目是要預測他們明年的收入分布，這個龐大的資料庫，恐怕還是無法幫上你什麼。所以數據在精不在多，重點是要達成的任務，不是儲存的數量。
3.數據非常客觀
採集數據的軟硬體，是人為設計的，因此不可能做到絕對的客觀。手機停留在某個畫面，就代表你在欣賞這個內容嗎?很難說，或許你只是在跟旁邊的朋友聊天。對某個發文點贊，就代表你真心喜歡這則資訊嗎?也很難說，說不定只是喜歡發文的人，或是手滑不小心按到。
4.數據可以告訴你不知道的內幕
就像字面顯現的，數據只能告訴你不知道的數據。但它究竟代表什麼樣的內幕，必須要靠歸納者自行去解讀。舉例來說，分析你的App使用者資料後，發現21-30歲女性族群佔比最大，這可能代表著你的App對這種人最有吸引力，但也可能代表當初推廣團隊在發廣告時，比較針對這樣的族群。究竟事實是什麼?往往需要更進一步的綜合比較、實驗分析，才能逼近。
5.大數據是資訊部門的問題
大數據的收集與儲存，的確可以歸類為資訊部門的業務。但定義該收集什麼，如何收集，收集後該如何應用，絕對是業務主導部門該負責的。要求IT部門把大數據做好，就好像要求財務部門提升公司獲利一樣，是本末倒置的。
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