『壹』 大数据带来的弊端
1、社会安全问题，
2、个人隐私，
3、对于国民经济的威胁，
4、国家安全利益，
5、秘密保护。
大数据带来的弊端
1、社会安全问题
中国网民已经接近6亿，每时每刻都产生着大量的数据，也消费着大量的数据，网络的放大效应、传播的速度和动员的能力越来越大，各种社会的矛盾叠加，致使社会群体性事件频发。
2、个人隐私
人们可以利用的信息技术工具无处不在，有关个人的各种信息也同样无处不在。在网络空间里，身份越来越虚拟，隐私也越来越重要。根据哈佛大学近期发布的一项研究报告，只要有一个人的年龄、性别和邮编，就能从公开的数据当中搜索到这个人约87%的个人信息。
3、对于国民经济的威胁
堪称智能交通、智慧电网的国民经济运行和智能社会发展高度依赖信息基础，这些重要的信息基础设施、网络化智能化的程度越高，安全也就越脆弱。
4、国家安全利益
网络空间信息安全、问题严重性、迫切性在很大程度上已经远远超过其他的传统安全，当今主权国家所面临的所有非传统安全威胁总是面临着沧海一粟的困境，政府要找的那根针往往沉没在浩瀚的大海中。
5、秘密保护
美国国家安全局以及网络巨头的关系正是计算能力和海量数据的结合，因此全球大部分的数据都掌握在他们手中，他们大量的数据在网上是没有保护的。
上述就是关于大数据所带来弊端的介绍了，希望能对小伙伴们有所帮助哟。
『贰』 制约大数据发展的三大因素
1. 优质可用数据缺乏
在具体的领域或行业内，我国普遍未形成成型的数据采集、加工、分析和应用链条，大量数据源未被激活，大多数数据拥有者没有数据价值外化的路径。比如，各医疗健康类应用收集了大量的数据，但没有像Sermo.com那样面向医药公司售卖数据。与国外相比我国的政府、公共服务、农业应用基本缺位，电信和银行业更缺少与外部数据的碰撞。
2.技术与业务的鸿沟
大数据行业发展至今，技术与业务之间依然存在巨大着鸿沟。首先，就是数据分析技术本身。数据源企业为实现数据价值变现，尝试多种方法，甚至自己组建数据分析团队，可是数据分析是个技术活，1%的误差都会极大地影响市场份额，术业有专攻，数据变现还是需要专业的数据分析人才来实现。
3.人才难觅
我们国家大数据发展最大的优势就是市场大，最大的劣势恰巧就是缺乏相应人才，人才缺乏的程度非常严重。首先在国际市场方面，我们要跟国外公司争人才，然而国外大数据行业同样十分火热。而不论在国内还是国外，跟企业竞争人才都是一项艰巨的事业，比如在世界上最好的大学之一的美国普林斯顿大学，想找数学家也是非常困难，人才很容易被大公司挖走，每年都有非常好的数据分析人才被企业挖走。所以人才难觅不只是口头说说，更是一个亟待解决的问题。
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『叁』 中国大数据行业发展的挑战有哪些
挑战一：大数据行业发展良莠不济
我国大数据仍处于起步发展阶段，在“万众创新，大众创业”的大环境下，大量的大数据企业不断涌现，但企业发展良莠不济。
挑战二：大数据销败返创新、创业盲目
企业在创新、创业过程，由于缺乏对大数据产业链的认识，出现许多跟风扎堆的情况，没有有效发挥自身优势，造成巨大的资源浪费。创新的时候，我们往往会看到一些标杆出来。通俗来讲，看到人家风光，没有看到人家背后受罪的时候。往往一窝蜂跟去的时候就会发现全是坑，而且
“此去华山一条道”，满满的全是竞争对手。因此我枯并们做这个排行的初衷就是为大家梳理一下，哪些行业、哪些板块、哪些领域是什么样的状况，精确的找到自己的优势方向，去做创新和努力。
挑战三：投资盲目
霍华德.马克思说过“投资者们明确达成的广泛共识差不多都是错的”。究其原因是资本在选择大数据项目、企业的时候，由于没有客观的评价标准，同时也缺乏对产业链的整体认知，导致投资市场追逐热点，存在一定的盲目性，大大降低了资本对大数据行业发展的正向推动力。
挑战四：监管的盲目性
目前，监管层很难对大数据企业和机构进行有效的监管以及正确引导，要为大数据发展打造一个良性的生态环境就比较困难。其核心原因是对大数据企亏饥业的识别评价缺乏标准和规范。
挑战五：大数据项目建设盲目
由于人才缺乏、大数据咨询服务还没有发展起来等原因，用户很难对大数据项目有全面的认识，容易受到厂商的左右，导致建设内容的盲目;由于缺乏对产业的整体认识和大数据企业评价标准、方法，所以在大数据服务商选择上也存在一定的盲目性。
『肆』 企业应用大数据的三大误区是什么
误区一：大数据技术会自行识别商机
危险：尽管投入了大量的资金和时间，但这种投资所产生的回报非常有限。失败的技术布局往往是以假想这种新工具会自行产生价值开始。成功利用大数据能量的企业往往都是在重金投入大数据技术前，先将高级分析应用于少量高价值商业问题的解决。在这个过程中，他们学会了如何有组织地实施解决方案，也获得了对于运营挑战的新认识，并渐渐了解其数据和技术的局限性。根据对于他们实际需求的理解，他们可以确定大数据技术解决方案的具体要求。
误区二：掌握的数据越多，自动产生的价值也越多
危险：对于未经证实的数据来源过度投资，忽略了那些有价值的、接近真相的数据来源。
随着社交媒体和移动设备的爆炸性增长，获取和利用新数据的诱惑在不断强化。很多大型机构已经被淹没在数据的海洋中了，其中多数数据存储在筒仓内，不能轻易接触并连接。我们发现，成功的大数据之路往往始于充分开发该机构的现有数据。
误区三：好的数据科学家会为你发现价值
危险：现有组织还没有做好实现数据价值的准备。为了从大数据中持续获利，你需要打造出一个持续利用大数据和高级分析力量的运营模式。基于数据和分析团队的思考，成功的数据驱动业务可以让其组织、流程、体制和能力协调化，以做出更好的业务决策。
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『伍』 大数据在开发中遇到的困难怎么解决方案
大数据时代下的信息技术日存在的问题：
第一：运营商带宽能力与对数据洪流的适应能力面临前所未有的挑战;
第二：大数据处理和分析的能力远远不及理想中水平，数据量的快速增长，对存储技术提出了挑战;同时，需要高速信息传输能力支持，与低密度有价值数据的快速分析、处理能力。
第三：部分早期的Hadoop项目将面临挑战;
第四：大数据环境下通过对用户数据的深度分析，很容易了解用户行为和喜好，乃至企业用户的商业机密，对个人隐私问题必须引起充分重视;
第五：大数据时代的基本特征，决定其在技术与商业模式上有巨大的创新空间，如何创新已成为大数据时代的一个首要问题;
第六：大数据时代对政府制订规则与监管部门发挥作用提出了新的挑战 大数据时代面临挑战的应对策略：
1、合理获取数据
在大数据时代，数据的产生速度飞快而且体量庞大，往往以TB或YB甚至是ZB来衡量。各种机构、个人都在不断地向外产生和发布结构化与非结构化的复杂数据，并进行数据交换，如人们当前最常用的数据来源渠道——互联网，每天的数据交换量已极为惊人。
2、存储随需而变
美国一家知名的 DVD 租赁企业每年都会邀请一些协同处理算法的专家对其用户数据进行分析，从而了解租赁客户的需求。
3、筛选与分析大数据
充分利用数据“洞察”自己身边的人或物，在诸多供给方当中精准地匹配自身需求，从而最大限度地满足自身吁求也是大数据价值的应有之义。
4、理性面对大数据的价值诱惑
毫无疑问，大数据时代将是商业智能“大显身手”的时代。企业利用发达的数据挖掘技术正日益精准地揣摩着消费者心态，并运用各种手段对其“循循善诱” 。
5、云计算和大数据相辅相成
为了满足大数据的需求，商务智能软件必须改变。
『陆』 大数据时代下创业所面临的问题
大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。
创业要有三个心态，第一就要有投资意识，时间，金钱，精力，都要有投入，不然难做好。、
第二，创业是个长期的过程,需要坚持,创业成功了比上班强很多倍,但不是一夜暴富
第三，要不断学习，每天进步一点点，要学的东西很多，自己要谦虚学习
还有就是选择很重要，选择不对，努力白费，不要盲目跟进风。另外给自己设定一下目标，没有目标就没有方向。再者就是选择一个好的合作伙伴或团队，这样在自己不专业的情况下降低投资风险
『柒』 大数据带来大困惑
大数据带来大困惑
最近，关于大数据的讨论此起彼伏，企业也越来越关注大数据的管理问题。但事实上，很多企业并没有真正理解什么是大数据，也没有部署相关工具去有效地管理它们。
“很多人都不理解究竟什么是大数据，因为并没有明确的定义，大家都感到很困惑。”LogLogic公司首席营销官Mandeep Khera这样说。最近，LogLogic与IT安全研究公司Echelon One共同完成了一项大数据管理调查。调查发现，有49%的企业有些或者非常关心大数据管理问题，而有38%的企业并不明白什么是大数据，另外有27%的企业表示他们对大数据一知半解。此外，调查还发现59%的企业没有部署相关工具来管理IT系统中的数据，而是转向独立系统和其他系统，甚至是使用电子表格。此次调查的对象是207位来自各行各业的主管或以上级别的个人。
“大数据是大量的非结构数据。如果管理得当，我们能从大数据中挖掘出有效信息，帮助企业解决安全、运营和法规遵从等问题。所有企业都正在从企业内部各种来源以及云基础设施中收集越来越多的数据，而很多企业还没有使用正确的工具和流程来管理这些数据。如果这种模式继续下去，我们将会看到，这样做的企业会远远落于人后，因为他们无法获取对系统洞察力，从而帮助企业做出明智的决定。”Khera解释说。
在此次调查中，62%受访者表示他们已经在管理1TB以上的数据，以后还会有更多数据。全球数据量正在以疯狂的速度增长。据称，目前存在的90%数据来自于过去的两年间，这些数据来自传感器、交易记录、图像和视频、社交媒体、日志等。
这就是大数据。如果正确使用大数据，它将为你提供梦寐以求的情报和洞察力。在安全方面，它可以让你看到网络中正在发生的事情，以保护企业免受高级持续性威胁和恶意软件。同时，还能通过优化服务器和供应链管理来提高运营效率。它甚至还可以帮助你处理法规遵从的问题。
Khera表示，控制大数据的关键之一是日志管理，日志管理能够整合来自企业范围内的所有日志，建立索引存储库，并以常见的用户界面显示。要利用这些数据，需要具备数据规范化和关联化，以及报告和发送告警的能力。
2012年2月，LogLogic委托IANS对其日志数据管理和法规遵从产品进行信息安全投资分析（简称为ISIA）。在走访了几位存在大数据处理问题的LogLogic客户后，IANS表示：“大数据的日志管理与一般数据的日志管理之间主要区别是，如何管理规模庞大的日志信息。如果没有简单易用的用户界面或者提供快速访问的索引存储库，几乎不可能从数据漩涡中找出有效情报。大数据管理解决方案必须跟上新信息产生的速度。这对于告警方面尤为重要，如果索引时间太长，关键的告警消息将被延迟，从而会造成严重问题。”
现实的情况是，目前只有54%的受访者使用日志管理解决方案来管理日志数据。很多企业使用系统日志（syslog）或者电子表格进行日志管理，而LogLogic的调查显示，33%的受访者没有对日志进行管理。大数据管理任重而道远。
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