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大数据中的问题研究

发布时间:2023-09-02 02:24:49

Ⅰ 腾讯与清华大学牵手大数据科研,大数据研究的难题有哪些

据媒体报道,2021年5月18日腾讯与清华大学签署卫生健康大数据科研,并表示未来将紧密合作从理论、技术、政策等多维度展开创新性研究。此消息在社交平台上引起了网民们的广泛关注与讨论。

部分网民们认为,当前我们已经步入了风险社会,所谓风险社会即是预知以及不可预知的风险交织在我们的社会之中,而未来通过大数据来介入公共卫生治理定有大成效;也有部分网民认为当前的全民健康管理以及重大公共卫生挑战需要有大数据的帮助。而笔者以下想讲一下大数据研究的难题有哪些?并想针对此讲讲自己的看法。

一、信息收集:物联网与基础设施建设之间的悖论

而在信息生态方面,当前为应对在公共卫生方面的种种挑战,各部门已经正在试图建构公共卫生分析系统以预防未来的公共卫生挑战。但是其中的一个问题是如何通过大数据研究来建设一个完整且闭合的大数据信息生态。

Ⅱ 大数据分析会遇到哪些问题

1.很难获得用户操作行为完整日志


现阶段数据剖析以统计为主,如用户量、使用时间点时长和使用频率等。一是需求辨认用户,二是记录行为简单引起程序运转速度,三是开发本钱较高。


2.产品缺少中心方针


这需求剖析人员满足的了解产品。产品有了中心方针,拆分用户操作使命和目的,剖析才会有目的,不然拿到一堆数据不知如何下手。比方讲输入法的中心方针设为每分钟输入频率,顺着这个方针能够剖析出哪些因素正向影响(如按键简单点击)和反向影响(如模糊音、误点击和点击退格键的次数)中心方针。


3.短期内或许难以发挥作用


数据剖析需求不断的试错,很难在短期内证明方法的有效性,或许难以获得其他人物的支撑。


4.将剖析转化为有指导意义的结论或许设计


看过某使用的近四十个设置项的使用比例,修改皮肤使用率较高,而单个选项使用率不到0.1%,依次数据能够调整设置项的层级联系,重要的选项放置到一级着重显现,低于5%的能够放置二三级。


5.清晰用户操作目的


功能关于用户而言,使用率不是越高越好。添加达到的方针的途径,用户考虑本钱添加,操作次数会添加,比方查找。在使用中使用查找或许阐明用户没有通过浏览找到想要的内容,假如用户查找热门内容,阐明使用展示信息的方法出现问题。


6.考虑到运营需求


之前做过的工具型使用,设计的中心方针是进步操作效率,削减点击次数、等待时间和手指位移等,最快的时间完成操作。而一些浏览型产品用户的目的并不清晰,大致有浏览、查询、对比和确认方针等四类用户行为,需求兼容用户方针不清晰情况下操作,引导用户选择的一起还要在过程中展示更多的内容,刺激用户点击。


关于大数据分析会遇到哪些问题,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。

Ⅲ 大数据下会计前沿问题研究的目的

提升管理会计的管理思维和战略视野。
大数据的出现,有力打破了管理会计对市场了解的时空限制,从侧重本企业内部财务数据分析扩展到洞察各企业及本行业领域市场行情动态、业务技术从单一结构数据处理向多类型结构数据方向进步。
拓展了行业信息纵向和横向宽度,极大地提升了管理会计的管理思维和战略视野,使其能够高效、全面地发挥作用。

Ⅳ 大数据背景下的信息安全问题探讨

大数据背景下的信息安全问题探讨
大数据具有体量巨大、类型繁杂、处理速度快、价值密度低四大特点,因此,对于个人来说,难以处理极其庞大的数据,只有国家和大型企业等组织或集团才有可能获取到各种敏感信息;大数据所搜集提取的个人信息可能连本人都不完全知晓,比如个人的行为特征、语言风格、爱好兴趣等。在大数据时代如何保护个人敏感信息或隐私,必将成为高难度的世界课题。
2013年6月,美国前中情局雇员斯诺登曝光了始于2007年小布什时期美国国家安全局和联邦调查局启动的代号为“棱镜”的秘密项目。美国国家安全局通过接入雅虎、谷歌、微软、苹果等9家美国互联网公司中心服务器,对邮件、图片、视频、电话等10类数据进行监控,以搜集情报,监视民众的网络活动。“棱镜”项目缘于2004年美国政府的“星风”监视计划。但是,当时小布什政府由于法律程序等敏感问题而做出让步,美国本土的监听项目有所缩减。为了“星风”计划的继续进行,小布什政府通过司法程序将“星风”监视计划分拆成由国家安全局执行的4个监视计划,包括“棱镜”、“主干道”、“码头”和“核子”,均交由美国家安全局执掌。“棱镜”项目用于监视互联网个人信息。“主干道”和“码头”项目负责存储和分析通信和互联网上数以亿兆计的“元数据”。元数据主要指通话或通信的时间、地点、使用设备、参与者等,不包括电话或邮件等的内容。“核子”项目负责内容信息的获取,截获电话通话者对话内容及关键词,通过拦截通话以及通话者所提及的地点,来实现日常的监控。由此可见,斯诺登不仅揭露了美国的大规模窃听计划,更揭示了大数据时代国家信息安全保护问题。大数据的分析与使用,无论对个人(如跟踪健康状况防范疾病)、对企业(如了解市场偏好以有效安排产品设计生产营销)乃至对国家(如防范疫情或恐怖主义)显然都有巨大的好处,从商业用途来说,谷歌、微软、雅虎等互联网公司,完全可以通过它们掌握到的数以百万计、千万计甚至亿万计的数据,经由“超级计算”,准确推断消费者的爱好及习惯、商品的销售额、疾病疫情的发展趋势。商业如此,在政治、经济、军事等方面亦存在诸多的用途和潜在利益。像“棱镜”计划里涉及的谷歌、雅虎、苹果、微软等大网站,人们每天由于各种业务需要,会把大量个人信息输入其中,但常常并不被事先告知数据的用途。而这些数据会被企业或政府用来进行一些特殊的计算或分析,如通过对大数据的分析预测来对人们尚未实施的行为进行惩罚。比如“大数据之父”舍恩伯格曾披露过一个例子:在美国有一个计划名为“预测式配警”,通过对大数据分析来预测美国某个城市的某条街道的某个时段是犯罪高峰时段,然后在那个位置部署更多的警力。从此该地区居民将长时间被监控,这是一种变相的侵犯或惩罚。他们不是因为做错事,而是因为某个计算机的算法预测他们可能做错事而被惩罚了,显然这是不公平的。美国国安局拥有的正是类似的一套基于“大数据”的新型情报收集系统,这套名为“无界爆料”的系统,以30天为周期,从全球网络系统中接收到970亿条讯息,再通过比对信用卡或者通讯记录等方式,能几近真实地还原个人的实时状况。当然,像谷歌这样的商业组织也有可能掌握同样量级的信息而进行商业预测分析。因此,必须建立一套规则予以规范和约束对大数据的收集和使用。第一,虽然这些信息储存在不同的服务器上,但这些数据是用户的资产,拥有权属于用户自己而不是这些公司,这是必须明确的,就像财产所有权一样,个人隐私数据也应该有所有权。第二,利用大数据、云计算技术给用户提供信息服务的公司或企业,需要把收集到的用户数据进行安全存储和传输,这是企业的责任和义务。第三,如果企业或政府要使用用户的信息,一定要让用户有知情权和选择权,泄露用户数据甚至牟利,不仅要被视作不道德的行为,而且是非法行为。大数据时代的数据存储和应用方式是跨地域甚至是跨国界的。作为国家层面要将大数据上升为国家战略,奥巴马政府在2012年3月将“大数据战略”上升为最高国策,像陆权、海权、空权一样,将对数据的占有和控制作为重要的国家核心能力。我国也应从国家高度重视大数据,在对其进行安全保护、政策制定需要重视三个方面:一是要正视数据霸权,要清醒认识到我国在网络控制权、关键技术和高端设备等方面,还受制于西方。二是要明确主权,数据作为一种重要的战略资源,无论是个人拥有还是国家拥有,都要纳入到主权范围里面来考虑。三是要有治权,因为有主权不一定能够管治。比如:数据存到国外,云计算跨越国境,可能不在你的主权范围之内。要区别对待不同的数据,对确需保护的数据,必须有切实可靠的手段进行有效管理。如果做不到对数据的有效管理,大数据就必然面临失控的危险。政策界定安全责任问题。大数据的安全问题涉及政府、相关企业、网络运营商、服务提供者,以及数据产生者、使用者等方方面面,必须对各自的安全责任有明晰的政策界定。信息安全风险存在于数据的全生命周期之中,从技术思路、产品开发、用户使用、服务管理,各个环节均要分担相应的安全责任。监管保障基础设施安全问题。大数据的发展离不开电信网络甚至工控系统等关键基础设施,其安全可靠同样依赖于这些基础设施,受供应链全球化、产业私有化的影响,网络与关键基础设施间的安全日趋复杂,一国的大数据可能存放在别国的网络中,一国的基础设施可能同时服务于多个国家,高度的全球相互依赖性,挑战着原有的国家主权观念。所以,关键基础设施的安全监管体系十分重要,我国需要尽快确立对供应链的实质性国家安全审查和对基础网络的常态化安全监管。
网络空间冲突管理问题。大数据的资源价值越来越高,围绕大数据的争夺和冲突就越来越激烈。大数据的生成、处理和利用方式,将极大改变各种冲突的表现方式和破坏烈度。通过立法与国际合作应对包括知识产权的保护、网络犯罪的处置、网络破坏活动特别是网络恐怖主义的打击以及网络战争的威胁。

Ⅳ 大数据存在的安全问题有哪些

【导读】互联网时代,数据已成为公司的重要资产,许多公司会使用大数据等现代技术来收集和处理数据。大数据的应用,有助于公司改善业务运营并预测行业趋势。那么,大数据存在的安全问题有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

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。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“大数据存在的安全问题有哪些?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树,需要考取部分含金量高的数据分析师证书,这样更有核心竞争力与竞争资本。

Ⅵ 我国发展大数据存在哪些问题

您好,一是信息孤岛普遍存在。跨部门、跨行业的数据共享仍不顺畅,有价值的公共信息资源和商业数据开放程度低,基本处于死锁状态,无法顺畅流动。
二是对大数据产业发展规律认识不足。全社会尚未形成对大数据产业发展规律的客观、科学的认识,一些地方误将数据中心建设视为大数据产业发展重点,盲目追逐硬件设施投资,轻视了数据资源汇聚、积累、处理与应用能力建设,未能主动推进大数据产业发展与应用需求间的对接。
三是技术创新与支撑能力不足。大数据需要从底层芯片到基础软件再到应用分析软件等信息产业全产业链的支撑,无论是新型计算平台、分布式计算架构,还是大数据处理、分析和呈现方面与国外均存在较大差距,难以满足各行各业大数据应用需求。
四是数据资源建设和应用水平低。用户普遍不重视数据资源的建设,即使有数据意识的机构也大多只重视数据的简单存储,很少针对后续应用需求进行加工整理。数据资源普遍存在质量差,标准规范缺乏,管理能力弱,数据价值难以被有效挖掘利用的问题。
五是信息安全和数据管理体系尚未建立。数据所有权、隐私权等相关法律法规和信息安全、开放共享等标准规范缺乏,技术安全防范和管理能力不够,尚未建立起兼顾安全与发展的数据开放、管理和信息安全保障体系,制约了大数据发展。
六是人才队伍建设亟须加强。综合掌握数学、统计学、计算机等相关学科及应用领域知识的综合性数据科学人才缺乏,远不能满足发展需要,尤其是缺乏既熟悉行业业务需求,又掌握大数据技术与管理的综合型人才。

Ⅶ 大数据目前存在什么问题

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,如果还用传统的数据存储方式,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。

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Ⅷ 大数据安全问题及应对思路研究

大数据安全问题及应对思路研究

随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展,全球数据量出现爆炸式增长。与此同时,云计算为这些海量的多样化数据提供了存储和运算平台,分布式计算等数据挖掘技术又使得大数据分析规律、研判趋势的能力大大增强。在大数据不断向各个行业渗透、深刻影响国家的政治、经济、民生和国防的同时,其安全问题也将对个人隐私、社会稳定和国家安全带来巨大的潜在威胁,如何应对面临巨大挑战。

一、大数据安全关键问题

随着数字化进程不断深入,大数据逐步渗透至金融、汽车、制造、医疗等各个传统行业,甚至到社会生活的每个角落,大数据安全问题影响也日益增大。

(一)国家数据资源大量流失。互联网海量数据的跨境流动,加剧了大数据作为国家战略资源的大量流失,全世界的各类海量数据正在不断汇总到美国,短期内还看不到转变的迹象。随着未来大数据的广泛应用,涉及国家安全的政府和公用事业领域的大量数据资源也将进一步开放,但目前由于相关配套法律法规和监管机制尚不健全,极有可能造成国家关键数据资源的流失。

(二)大数据环境下用户隐私安全威胁严重。随着大数据挖掘分析技术的不断发展,个人隐私保护和数据安全变得非常紧迫。一是大数据环境下人们对个人信息的控制权明显下降,导致个人数据能够被广泛、详实的收集和分析。二是大数据被应用于攻击手段,黑客可最大限度地收集更多有用信息,为发起攻击做准备,大数据分析让黑客的攻击更精准。三是随着大数据技术发展,更多信息可以用于个人身份识别,个人身份识别信息的范围界定困难,隐私保护的数据范围变得模糊。四是以往建立在“目的明确、事先同意、使用限制”等原则之上的个人信息保护制度,在大数据场景下变得越来越难以操作。

(三)基于大数据挖掘技术的国家安全威胁日益严重。大数据时代美国情报机构已抢占先机,美国通过遍布在全球的国安局监听机构如地面卫星站、国内监听站、海外监听站等采集各种信息,对采集到的海量数据进行快速预处理、解密还原、分析比对、深度挖掘,并生成相关情报,供上层决策。2013年6月底,美中情局前雇员斯诺登爆料,美国情报机关通过思科路由器对中国内地移动运营商、中国教育和科研计算机网等骨干网络实施长达4年之久的长期监控,以获取网内海量短信数据和流量数据。

(四)基础设施安全防护能力不足引发数据资产失控。一是基础通信网络关键产品缺乏自主可控,成为大数据安全缺口。我国运营企业网络中,国外厂商设备的现网存量很大,国外产品存在原生性后门等隐患,一旦被远程利用,大量数据信息存在被窃取的安全风险。二是我国大数据安全保障体系不健全,防御手段能力建设处于起步阶段,尚未建立起针对境外网络数据和流量的监测分析机制,对棱镜监听等深层次、复杂、高隐蔽性的安全威胁难以有效防御、发现和处置。

二、国外大数据安全相关举措及我国应对思路

目前世界各国均通过出台国家战略、促进数据融合与开放、加大资金投入等推动大数据应用。相比之下,各国在涉及大数据安全方面的保障举措则起刚刚起步,主要集中在通过立法加强对隐私数据的保护。德国在2009年对《联邦数据保护法》进行修改并生效,约束范围包括互联网等电子通信领域,旨在防止因个人信息泄露导致的侵犯隐私行为;印度在2012年批准国家数据共享和开放政策的同时,通过拟定非共享数据清单以保护涉及国家安全、公民隐私、商业秘密和知识产权等数据信息;美国在2014年5月发布《大数据:把握机遇,守护价值》白皮书表示,在大数据发挥正面价值的同时,应该警惕大数据应用对隐私、公平等长远价值带来的负面影响,建议推进消费者隐私法案、通过全国数据泄露立法、修订电子通信隐私法案等。

我国在布局、鼓励和推动大数据发展应用的同时,也应提早谋划、积极应对大数据带来的安全挑战,从战略制定、法律法规、基础设施防护等方面应对大数据安全问题。

(一)将大数据资源保护上升为国家战略,建立分级分类安全管理机制。一是把数据资源视为国家战略资源,将大数据资源保护纳入到国家网络空间安全战略框架中,构建大数据环境下的信息安全体系,提高应急处置能力和安全防范能力,提升服务能力和运作效率。二是通过国家层面的战略布局,明确大数据资源保护的整体规划和近远期重点工作。三是对国内大数据资源按实施分级分类安全保护思路,保障数据安全、可靠,积极开展大数据安全风险评估工作,针对不同级别大数据特点加强安全防范。五是尽快制定不同级别的大数据采集、存储、备份、迁移、处理和发布等关键环节的安全规范和标准,配套完善相应的监管措施。

(二)完善法律法规,加大个人信息保护监管力度。一是积极推动个人信息保护法律的立法工作,探索通过技术标准、行业自律等手段解决法律出台前的个人信息保护问题。加快《网络安全法》的出台,在《网络安全法》中对电信和互联网行业用户信息保护作出明确法律界定,为相关工作开展提供法律依据。二是加强对个人隐私保护的行政监管,同时要加大对侵害个人隐私行为的打击力度,建立对个人隐私保护的测评机制,推动大数据行业的自律和监督。

(三)加强国家信息基础设施保护,提升大数据安全保障与防范能力。一是促进技术研究和创新,通过加大财政支持力度,激励关系国家安全和稳定的政府和国有企事业单位采用安全可控的产品,提升我国基础设施关键设备的安全可控水平。二是加强大数据信息安全系统建设,针对大数据的收集、处理、分析、挖掘等过程设计与配置相应的安全产品,并组成统一的、可管控的安全系统,推动建立国家级、企业级的网络个人信息保护态势感知、监控预警、测评认证平台。三是充分利用大数据技术应对网络攻击,通过大数据处理技术实现对网络异常行为的识别和分析,基于大数据分析的智能驱动型安全模型,把被动的事后分析变成主动的事前防御;基于大数据的网络攻击追踪,实现对网络攻击行为的溯源。

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