对大数据的提问

『壹』 大数据常见问题有哪些

为什么大数据工程师被称为企业最需要的人才?

大数据是能为企业创造价值的源动力，大数据的应用能够为企业提升订单量、交易额、合理规划商业布局以及对用户进行精准营销、挖掘深层次用户，大数据工程师是最能为企业赚钱的人，最能帮助高层指定正确战略决策的人群，因此自然会收到企业的重视。

为什么大数据工程师一入职就能成为IT金领?

最主要的原因是大数据工程师可以为企业创造价值，而不是消耗企业的成本，再有就是大数据本身对人才技术层面和行业层面都有较高的要求，普通开发人员难于胜任，因此会造成入职即成为金领的现状。

为什么大数据也要学java?

整个大数据体系是构建在java平台之上的，java作为大数据平台的基础架构支持，直接决定了大数据架构的稳定性、高效性、扩展性等等，因此只有掌握底层的java核心技术，才能够保证上层建筑的稳定运行。

为什么大数据也要学Python?

在一些数据分析领域，python提供了比较多的算法库实现，并且python由于其简单性，会加快开发速度，对很多常规的任务都能够使用python来完成，而且对于非计算机人员，python是比较容易接受和上手的语言，因此python在开发中也是较常见的语言。

关于大数据常见问题有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

『贰』 大数据会带来哪些问题

一、分布式系统

大数据解决方案将数据和操作分布在许多系统中，以实现更快的处理和分析。这种分布式系统可以平衡负载，避免单点故障。但是这样的系统容易受到安全威胁，黑客只要攻击一个点就可以渗透整个网络。

二.数据存取

大数据系统需要访问控制来限制对敏感数据的访问，否则，任何用户都可以访问机密数据，有些用户可能会出于恶意使用。此外，网络犯罪分子可以入侵与大数据系统相连的系统，窃取敏感数据。因此，使用大数据的公司需要检查和验证每个用户的身份。

三.数据不正确

网络犯罪分子可以通过操纵存储的数据来影响大数据系统的准确性。因此，网络犯罪分子可以创建虚假数据，并将这些数据提供给大数据系统。比如医疗机构可以利用大数据系统研究患者的病历，而黑客可以修改这些数据，产生不正确的诊断结果。

四.侵犯隐私

大数据系统通常包含机密数据，这是很多人非常关心的问题。这样的大数据隐私威胁已经被全世界的专家讨论过了。此外，网络犯罪分子经常攻击大数据系统以破坏敏感数据。这种数据泄露已经成为头条新闻，导致数百万人的敏感数据被盗。

五、云安全性不足

大数据系统收集的数据通常存储在云中，这可能是一个潜在的安全威胁。网络犯罪分子破坏了许多知名公司的云数据。如果存储的数据没有加密，并且没有适当的数据安全性，就会出现这些问题。

『叁』 大数据十大核心问题

大数据十大核心问题

大数据来了，受益于便宜的硬件存储、强大的计算机技术和云计算技术，企业手中获取了越来越多的数据。对大多数企业来说，数据分析不是可有可无，而是一个生存问题。但是面对大数据，我们有什么问题呢？大数据十大核心问题：
1、大数据的分析模式
大数据分析与传统分析的区别，特点是什么？
2、分析速度
分析速度是否能够跟上数据量和数据格式变化的速度，是否能达到实时分析？
3、多种格式数据的分析技术
声频、视频、图片、文本等等格式，如何混合分析？
4、存储问题，存储和分析成本
无条件存储，还是有选择性存储？如何进行选择性存储？投入产出比。随着数据量的不断增加，存储技术要不断创新。
5、法律条款的更新
个人隐私，国家机密保护等。数据的归属权问题。我通过开放的数据，分析出了国家机密，是不是违规、犯罪？
6、数据安全和真实性
数据是否会被窃取，篡改，伪造等，如何保护？
7、数据流分析
给进数据，输出分析结果，实时改变，是物联网实用化的基础。如何实现？
8、数据关联性
如何提取关联性数据和有用数据？看起来简单，其实在浩瀚的数据中查找关联性是挺难的。
9、大数据能否引申出科学命题？
例如，骰硬币可以引出概率论。
10、大数据对其他学科的影响
对大数据的分析仅仅是得到分析结果吗？应该说世界上所有的东西都可以归结到数据里。那么我们能由此对世界有更深的了解吗？有了基因数据，人体数据能绘出人体机能吗？

以上是小编为大家分享的关于大数据十大核心问题的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

『肆』 大数据存在哪些问题

数据存储问题：随着技术不断发展，数据量从TB上升至PB，EB量级，如果还用传统内的数据存储方式容，必将给大数据分析造成诸多不便，这就需要借助数据的动态处理技术，即随着数据的规律性变更和显示需求，对数据进行非定期的处理。同时，数量极大的数据不能直接使用传统的结构化数据库进行存储，人们需要探索一种适合大数据的数据储存模式，也是当下应该着力解决的一大难题。

分析资源调度问题：大数据产生的时间点，数据量都是很难计算的，这就是大数据的一大特点，不确定性。所以我们需要确立一种动态响应机制，对有限的计算、存储资源进行合理的配置及调度。另外，如何以最小的成本获得最理想的分析结果也是一个需要考虑的问题。

专业的分析工具：在发展数据分析技术的同时，传统的软件工具不再适用。目前人类科技尚不成熟，距离开发出能够满足大数据分析需求的通用软件还有一定距离。如若不能对这些问题做出处理，在不久的将来大数据的发展就会进入瓶颈，甚至有可能出现一段时间的滞留期，难以持续起到促进经济发展的作用。

『伍』 什么是“大数据”，如何理解“大数据”

• 大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

  

『陆』 什么是大数据大数据有哪些特点、意义和缺陷

大数据（big data），是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
大数据的特点：
1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；
2、种类（Variety）：数据类型的多样性；
3、速度（Velocity）：指获得数据的速度；
4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
5、真实性（Veracity）：数据的质量
6、复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道
大数据的意义：
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的缺陷：
不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。” 这确实是需要警惕的。

『柒』 对大数据的理解与思考

对大数据的理解与思考
首先，大数据的到来，对人们的观念将带来深远的影响。
我们以前习惯认为：找到现象背后的原因，比清楚现象是什么更重要。通过“塔吉特怀孕预测”的例子可以看到，通过关联分析、聚类分析等数据挖掘方法，大家很容易找到事物之间的关系。但是，这些大数据分析结果，并不会直接告诉我们，事物之间为什么存在这些关系。在不清楚为什么存在这些关系之前，又的确看到了这些关系带来了价值；所以，在大数据应用领域就需要改变以前的思考方。即：先找到“是什么”再去找“为什么”；清楚是什么，与搞清楚为什么同等重要。
手工统计时代，出于收集全部数据非常困难或代价巨大的原因，很多数据分析都是采用抽样数据；但是，现在不同了，随着信息技术的发展，现在很多领域都能够方便的收集到全量数据。诸如无纸化办公的兴起、信息系统的使用、电子商务的发展等等，都为收集全量数据提供了便捷的条件。那么，这时候数据的“样本”=“全体数据”。这相对以前来说，也是革命性的影响。
在抽样分析时代，个别样本的质量甚至决定结果的质量。在大数据时代，这也变了，可以允许个别数据的不精确，甚至错误。举个简单例子来说明这个道理，比如在温室大棚里放一只温度计，当这只温度计有问题时，整个温度都是不准确的。若在大棚里均匀分布十几只温度计，其中一只有问题，对温室大棚温度的统计结果无碍大事，基本可以忽略其影响。
其次，大数据应用，影响商业变革和社会进步。
大数据应用正改变着企业的业务发展方式。比如：京东、天猫通过对交易数据的“二次利用”，寻找目标客户、定向推荐商品。也正是这些数据的二次利用给他们提供了大量价值，促进了这些企业的发展，推动着他们在营销、供应链与客户服务等领域的管理变革。同时，交易数据并不因为二次利用，而降低其价值；这也是，大数据应用与传统资源使用不同的地方。
数据的“混搭”分析，推动着商业发展和社会的进步。比如历史天气信息与航班误点信息，这两个不同领域的信息一块儿分析，便可以推算未来几天航班的误点率。再比如，通过神经中枢肿瘤患病率和手机使用时间长短之间的大数据关联分析，来研究神经中枢肿瘤患病率是否与手机使用时间长短有关系等等。
大数据的应用，也促生了很多商业机会。随着大数据时代的到来，形成了很多大数据拥有公司，以及大数据技术公司；数据与技术的结合变促生了很多大数据应用，因此带来了很多商业机会。例如，现在很多商业银行对自己大量客户的交易信息分析，规划新的理财产品，与其他商家合作，联合搞定向促销等等。
再次，大数据时代不再有个人隐私，将形成新的信息安全机制。
现在还经常听到诸如某某窥探我的隐私之类的话语，但是，在大数据时代几乎没有个人隐私，这不是骇人听闻。因为，现在微博、搜索引擎、社交网络、电商购物，已经成了我们生活中必不可少的一部分。根据每个人在互联网上留下的痕迹，通过大数据分析，很容易分析出一个人的爱好、习惯、性格、癖好等等。所以，大家都被“第三只眼”实时监控着，在大数据时代，几乎没有个人隐私！
没有个人隐私，是否就代表每个人可以随便传播别人隐私了呢？答案当然是否定的。因为传播别人隐私是不道德的，甚至是违法的。所以，现在新的信息安全规则正在重新定位，其中一个基调是：让数据使用者承担责任，不能滥用别人的隐私；我个人感觉这也比较合理。
总结
大数据只是“新概念”，并不是“新事物”。过去数据就存在，只是我们没有收集这些数据。但是，现在收集了这些数据，这个世界变得不一样了；它更新了人们过去对数据应用的认识，加快了商业和社会发展的新陈代谢，从中也让大家也看到了很多机会。大数据时代，已经到来。极目远眺，也看不到尽头。

『捌』 何谓大数据大数据的特点,意义和缺陷.

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

大数据，更多的功能是分析过去，提醒现在，展望未来。广泛应用于商业领域，借以实现精准营销，预测趋势，实现商业利益的最优与最大。体现的价值为：

（1）利用大数据针对大量消费者的消费习惯，精准提供产品或服务；

（2）利用大数据做服务转型，做小而美模式；

（3）不能充分利用大数据价值的企业，将会在互联网压力之下摇摇欲坠。

国家通过结合大数据和高性能的分析，是指效率更加提高，同时也能降低国家运行成本。如：

（1）为成千上万的车辆规划实时交通路线，躲避拥堵；

（2）及时解析问题和缺陷的根源，是制度更加完善。

（3）使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。

大数据的缺陷：

企业遭到黑客攻击，客户的资料大量非法流出，再利用大数据分析挖掘，人群进行分类排除，从而让人更容易受骗。

(8)对大数据的提问扩展阅读：

2016年3月17日，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》发布，其中第二十七章“实施国家大数据战略”提出：把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。

具体包括：加快政府数据开放共享、促进大数据产业健康发展。