❶ 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。
❷ 大數據面行業發展面臨哪些現實困境
1、大部分數據都是孤立的，與其他類型的數據隔離開來，無法進行宏觀全面的分析。例如，財務數據很難與消費者數據輕松匯總，以獲得關於特定客戶行為對公司財務績效影響的更深刻的見解。
2、很難足夠快地處理大數據以使洞察有用。大多數類型的數據的價值都是短暫的，消費者今天所做的將在明天和後天發生改變。為了獲得最大利益，企業需要能夠快速提供行動指導的洞察，但大多數傳統的資料庫系統無法以必要的速度處理數據。
3、收集的大部分數據都被浪費掉了。負責在海量數據中尋找業務問題「答案」的業務分析師必須過濾掉不相關的數據，並找出可能存在答案的特定數據集。結果，估計有60%至73%的數據未提供價值。如今，另一個主要的數據來源正在推動潮流——物聯網數據。物聯網在許多方面加劇了數據問題，但它也提供了解決方案。
❸ 大數據發展遇到的困境
大數據的理念已經被追捧多年，但是還遠未達到人們想像的完全實用的程度。大數據的發展受阻主要表現在以下幾個方面:
1.數據基礎的缺失
大數據發展的前提條件是要有豐富的數據源，對於製造業，IT行業數據化程度比較高，雖然缺少資源共享和信息交換，但至少可以在公司內部探索和嘗試。
但對於教育，醫療行業數據化程度還是遠遠落後於大數據時代的需求。單從患者的角度考慮，自己在各個醫院的病例和居家檢測的醫學數據。如果將這些數據利用起來，就會遇到數據源不算，數據格式不統一，隱私問題等等。
2.數據孤島之踵
不同的數據源獨立存在，不能夠互相共享，形成了一個個數據孤島。
政府部門缺乏數據開放的動力，由於其掌握的數據有一定的敏感性而趨於保守態度。比如稅務部門的個人納稅信息會涉及到個人隱私，公安部門的監控信息更是涉及到個人的人身安全問題。
各大企業不會隨便開放自身有價值的數據，因為它有巨大的商業價值，也關繫到企業的生死存亡。比如搜索引擎，谷歌的搜尋效果比其他的好，其實他們的技術差別不大。真正的差異是谷歌的數據量大，能夠找到最佳的搜索策略。而其他的搜索引擎則相反，從而造成惡性循環。
即使沒有商業競爭，企業也會盡量獨占數據。比如航空公司的航班晚點，他不會提前通知，而會出於商業利益選擇在乘客登記結束後廣播通知。
3.難以突破創新的瓶頸
對於相應行業數據壟斷的大企業，利用自身壟斷地位阻礙創新使壟斷地位更加堅固。搜索引擎就是一個很好的案例，還有某互聯網公司利用資源優勢模仿競爭對手的創新產品，並且擠垮對手。
4.個人隱私
個人信息越來越多的被別人掌握，我們既不能阻止，也不知道會產生怎樣的後果。一方面，我們的虛擬世界和實際生活軌跡可以通過大數據洞察一切，預測我們的行為。另一方面，作為數據的主人，卻不知道數據如何被記錄，流向哪裡，被誰利用，這個過程我們一無所知。
大數據的發展需要解決個人隱私問題。一方面不能被無限制的使用，每個人都有對個人隱私有知情權，拒絕的權利。另一方面需要將個人隱私數據找到安全，可靠的方法共享，這樣大數據才能夠發展。
5.其他方面
數據的泛濫，盲目的崇拜等
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❺ 我國發展大數據存在哪些問題
您好，一是信息孤島普遍存在。跨部門、跨行業的數據共享仍不順暢，有價值的公共信息資源和商業數據開放程度低，基本處於死鎖狀態，無法順暢流動。
二是對大數據產業發展規律認識不足。全社會尚未形成對大數據產業發展規律的客觀、科學的認識，一些地方誤將數據中心建設視為大數據產業發展重點，盲目追逐硬體設施投資，輕視了數據資源匯聚、積累、處理與應用能力建設，未能主動推進大數據產業發展與應用需求間的對接。
三是技術創新與支撐能力不足。大數據需要從底層晶元到基礎軟體再到應用分析軟體等信息產業全產業鏈的支撐，無論是新型計算平台、分布式計算架構，還是大數據處理、分析和呈現方面與國外均存在較大差距，難以滿足各行各業大數據應用需求。
四是數據資源建設和應用水平低。用戶普遍不重視數據資源的建設，即使有數據意識的機構也大多隻重視數據的簡單存儲，很少針對後續應用需求進行加工整理。數據資源普遍存在質量差，標准規范缺乏，管理能力弱，數據價值難以被有效挖掘利用的問題。
五是信息安全和數據管理體系尚未建立。數據所有權、隱私權等相關法律法規和信息安全、開放共享等標准規范缺乏，技術安全防範和管理能力不夠，尚未建立起兼顧安全與發展的數據開放、管理和信息安全保障體系，制約了大數據發展。
六是人才隊伍建設亟須加強。綜合掌握數學、統計學、計算機等相關學科及應用領域知識的綜合性數據科學人才缺乏，遠不能滿足發展需要，尤其是缺乏既熟悉行業業務需求，又掌握大數據技術與管理的綜合型人才。
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