可笑的大数据

Ⅰ 生活中有哪些让人无奈的大数据

关于生活中大数的新闻

1、构成一个人体需要500万亿个细纯态胞， 一天有24小时即1440分钟86400秒，一年有365天有8760小时525600分钟则裤游31536000 秒，中国的土地面积960万平方。

2、珠穆朗玛峰的高度为8848.48米。

3、中国最大的咸水湖-青海湖 面积为4583平方公里。

4、2014年中国GDP总量:636463亿元。

5、2014年中国人均GDP:47902元。

6、一天有24小时即1440分钟86400秒。

7、中国的土地面积960万平方公里。

8、世界上国土面积最大的国家是俄罗斯，面积孙销是17075870平方公里。

Ⅱ 大数据真的这么可怕吗

大数据的确可怕，所有的互联网平台都会利用大数据分析精准人群，比如你上一秒还在谈论裙子，下一秒你打开淘宝给你推荐的全是裙子。

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，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。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

Ⅲ 大数据是不是本世纪最垃圾的发明

大数据建立不完善，错漏摆出。许多公司的分析预测报告，大多完全是杜撰，但可以肯定的是部分是参杂了非长多的主观判断因素。为什么所谓的大数据得出的这类分析报告反而更加危险呢？因为很大一部分人，现在对身边的所谓的专家很不感冒。更多的人宁愿相信“数据说话”。哪怕这个数据本身的来源值得思索。大数据的这种类型的分析和报告包括一些应用，往往更加具有传播性和爆炸性。在互联网还没有非常火热的时期，虽然说靠个人的经验来判断往往与此人的诚信度有很大关系，但是，毕竟没有互联网作为媒介，使得其个人所产生的意见并非就能影响到许多人。但大数据下的应用和分析报告不同，由于是建立在互联网的媒介下，某公司生产出来的报告会在极短的时间内爆炸性传播。其影响力非常惊人。甚至出现以讹传讹的现象。但由于国家对于之类报告没有非常高的监管和门槛要求，使得很多公司为了博得市场和人气，往往添油加醋地进行一些带有强烈倾向性的立场。这样的报告和应用，其结果只会误导更多的人。大数据自提出以来一直在不断的发展演变，各种应用案例花样重重，大多都是以失败收尾。
基于其本质，大数据就是垃圾信息。尤其静态数据就如一潭死水，豪无价值可言，只有让各个环节动流起来，进行很严的制作生产流程标准，才能有更多的机会让数据成为真正的数据。

Ⅳ 大数据那些神奇或哭笑不得的案例

大数据那些神奇或哭笑不得的案例

互联网时代每天都有巨量的数据产生，信息技术也随之飞速发展。大数据已经渗透进我们生活的方方面面，其实我们也时时刻刻在接触这些大数据带给我们的服务。接下来我们看看那些大数据挖掘出来的一些神奇或哭笑不得的案例。
1啤酒+尿布（神方案）
全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。如今，“啤酒＋尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。
2数据新闻让英国撤出伊拉克
2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。将伊拉克战争中所有的人员伤亡情况均标注于地图之上。地图上一个红点便代表一次死伤事件，鼠标点击红点后弹出的窗口则有详细的说明：伤亡人数、时间，造成伤亡的具体原因。密布的红点多达39万，显得格外触目惊心。一经刊出立即引起朝野震动，推动英国最终做出撤出驻伊拉克军队的决定。
3C罩杯都在新疆
淘宝数据平台显示，购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%，其中又以75B的销量最好。其次是A罩杯，购买占比达25.26%，C罩杯只有8.96%。在文胸颜色中，黑色最为畅销。以省市排名，胸部最大的是新疆妹子。
4QQ圈把前女友介绍给未婚妻
2012年3月腾讯推出QQ圈子，按共同好友的连锁反应摊开用户的人际关系网，把用户的前女友推荐给未婚妻，把同学同事朋友圈子分门别类，利用大数据处理能力给人带来“震撼”。
5首款“魔镜”预知市场走向
在现在，“魔镜”可以通过数据的整合分析可视化不仅可以得出谁是世界上最美的女人，还能通过价量关系得出市场的走向。在不久前，“魔镜”帮助中石等企业分析数据，将数据可视化，使企业科学的判断、决策，节约成本，合理配置资源，提高了收益。
6Google数字模型预测流感
2009年，Google通过分析5000万条美国人最频繁检索的词汇，将之和美国疾病中心在2003年到2008年间季节性流感传播时期的数据进行比较，并建立一个特定的数学模型。最终google成功预测了2009冬季流感的传播甚至可以具体到特定的地区和州。
7数据文档帮乔布斯延长生命
乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此，他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本，而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药，最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。
8大数据让奥巴马连任成功
2012年11月奥巴马大选连任成功的胜利果实也被归功于大数据，因为他的竞选团队进行了大规模与深入的数据挖掘。时代杂志更是断言，依靠直觉与经验进行决策的优势急剧下降，在政治领域，大数据的时代已经到来；各色媒体、论坛、专家铺天盖地的宣传让人们对大数据时代的来临兴奋不已，无数公司和创业者都纷纷跳进了这个狂欢队伍。
9大数据成功预测21项大奖
2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫?罗斯柴尔德（David Rothschild）利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话题。今年罗斯柴尔德再接再厉，成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个，继续向人们展示现代科技的神奇魔力。
10购物数据预测高中生怀孕
明尼苏达州一家塔吉特门店被客户投诉，一位中年男子指控塔吉特将婴儿产品优惠券寄给他的女儿——一个高中生。但没多久他却来电道歉，因为女儿经他逼问后坦承自己真的怀孕了。塔吉特百货就是靠着分析用户所有的购物数据，然后通过相关关系分析得出事情的真实状况。
人类已进入大数据时代，国际数据公司的研究结果表明，近几年全球产生的数据量高达数个ZB。基于这样一个大数据的概念，我们会在各行各业，比如医疗行业，将迎来深度的行业变革，甚至颠覆性的变革。

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Ⅳ 简述大数据的局限性 大数据的局限性体现在哪些方面

【导读】近年来，由于我国一直贯彻落实科教兴国战略，截止目前为止，已经取得了不小的成绩，比如人工智能的普及，大数据的落地应用，不过现在还是观测阶段，大数据技术还没有具体的成熟，今天我们就来简述大数据的局限性以及大数据的局限性体现在哪些方面，一起来看看吧!

1、大数据的局限性——大数据不理解背景

人类的决策不是离散的事件，而是根植于时间序列和环境中。经过数百万年的进化，人类的大脑已经适应了这个现实。人们擅长讲故事，有很多原因，也有很多场景。数据分析不知道如何讲故事，也不知道思维是如何浮现的。即使在一本普通的小说中，这种想法也无法用数据分析来解释。

2、大数据的局限性——大数据将创造更大的干草垛

这个想法是由著名商业思想家Nassim
Taleb提出的，他是《黑天鹅:如何应对不可知的未来》一书的作者。我们拥有的数据越多，我们就能发现更显著的统计相关性。很多这样的关系都是毫无意义的，在解决问题时还会让人误入歧途。随着越来越多的数据可用，作弊行为呈指数级增长。在大海捞针的过程中，我们要找的针埋得越来越深。大数据时代的一个特征是，“重大”发现的数量被数据扩张的噪音淹没了。

3、大数据的局限性——大数据不能解决大问题

如果你只是想分析哪些邮件产生了最多的竞选捐款，你可以做一个随机对照试验。但如果目标是在衰退期间刺激经济，你不会找到一个平行世界社会作为对照组。最好的刺激方案是什么?关于这个问题有很多争论，尽管数据泛滥，但据我所知，这场辩论中没有一个主要的辩手根据统计分析改变了立场。

4、大数据的局限性——大数据往往是一种趋势，而不是杰作

当大量的个人迅速对一种文化产品产生兴趣时，数据分析可以对这种趋势敏感。但是一些重要的(有利可图的)产品一开始就从数据中被丢弃了，仅仅是因为它们的怪癖不为人所知。

5、大数据的局限性——大数据掩盖了价值

“原始数据”的意义在于，它永远不可能是“原始的”;它总是根据一个人的倾向和价值观来构建的。数据分析的结果看似客观公正，但实际上，价值选择贯穿于从构建到解读的全过程。

这篇文章并不是要批评大数据不是一个伟大的工具。但是，像任何工具一样，大数据也有它的长处和弱点。正如耶鲁大学(Yale
University)的爱德华•塔夫特(Edward Tufte)所说:“世界比任何其他学科都更有趣。”

以上就是小编今天给大家整理的关于“简述大数据的局限性
大数据的局限性体现在哪些方面”的相关内容，希望对大家有所帮助。总的来说，大数据的价值不可估量，未来发展前景也是非常可观的，因此有兴趣的小伙伴，尽早着手学习哦!

Ⅵ 什么是大数据杀熟你遇到过哪些大数据杀熟的事情

大数据这个词语是计算机行业当中的一个术语。而随着互联网技术的发展。大数据也被越来越多的行业所运用，其中有一个被称为大数据杀熟的现象引起了很多消费者的关注。不少网友表示，在生活中频频遭遇大数据杀熟的现象。

要想知道我们是否遭遇过大数据杀熟的现象，首先我们就要知道究竟什么现象才是大数据杀熟。所谓的大数据杀熟就是说当我们在进行网上购物时，如果我们在同一家店铺进行经常性的购买，也就是回头客，那么我们所看到的这家店的商品的价格会比第一次购买此店铺商品的用户更高。

其实大数据杀熟的例子很频繁的出现在我们的生活中。比如苹果手机上的各种软件内装备或者会员的购买充值价格设置会比安卓手机上的要高，一些我们经常进行购买的网上店铺的商品价格会比第一次在这家店铺进行购买的用户价格高，等等。如果不刻意的去比对，是很难发现的，但是相信随着相关规定的完善，这种现象一定会逐渐的减少。

Ⅶ 如何缓解大数据带来的尴尬

如何缓解大数据带来的尴尬
关于大数据，最近爆出的一个笑话：在电影业一次内部行业会议上，一位巨无霸级别的电影业发言人说：通过数据挖掘，我们发现不同观众的相关卖品偏好。比如《芳华》的观众比《战狼》观众消费了更多的热饮。这些都是之前我们不知道的，也是无法预测的。
上面这样一个基于两部影片的观影数据分析得出来的结论，看似客观正确，实则因为模型不完善(缺少观影季节的考量)等原因，而闹出笑话。
在近期，我们在给金融科技做盘点的时候，就发现大数据自身就是一个“尴尬”。我们找遍新闻，也没有发现这个词有什么特别值得说道的地方。只能靠着一点时政资料凑齐了这个关键词的盘点。
2017年，大数据如此重要，却又如此没有料。
大数据模型不完善，是因为根基不牢大数据一直不温不火，和他的发展缺陷有很大的关系。虽然大家极力看好它，但未能迎来行业的爆发。
和一些做大数据的朋友聊天，他们甚至会很直白地吐槽自己家的数据模型。
“那些所谓的数据模型之类的鬼东西，你只需瞄上一眼，就能头疼一整天。模型里的数据巨大无比，线索逻辑纷繁复杂。很多数据看似很重要却极其无聊，对结果判断毫无意义，食之无味弃之可惜，鸡肋一般的存在。”
“说实在的，根本原因不在于技术的落后，而是整个行业的发展根基太浅，无法对数据的有效性进行勘误、归纳和合理解释。”
“粗略地说，合理的大数据架构是，数据模型完善，能根据特定领域做出全面合理的数据精简，去掉无关数据和干扰数据，梳理出一条合理的客观建议，并根据数据分析师的主观判断和勘误，再总结出合理的结论，对相关行业做出准确的预判。”
“现在呢?本来数据模型都存在这样和那样的漏洞，却还想着数据处理的完全自动化。”
“而完全依靠客观数据，完成所谓的人工智能演算，那都是扯淡的事儿。”
“刚才说的那个《芳华》和《战狼》的笑话其实就是一个看似客观，实则可笑的分析结论。”
“这是因为，大家一说到大数据，就太拿数据想当然了。如果只靠着这点意识去做消费金融领域的数据分析，肯定有很多投资人被坑得底儿朝天!”
“所以现在挣钱的还是那些靠着倒买倒卖用户资料的数据公司，一个数据包，加点水分，到处卖，收益无限。”
“不过，最近似乎也没那么容易整了，因为官方越查越严，有些所谓的大数据公司搞不动了，怕是要凉了。”
物联网或许是大数据公司的真正机会“除了行业经验的累积，还需要更多数据做线上支撑。”
“当然，并不是说数据越多越好，而是说，线上的数据越丰富，越有利于我们组织有效数据。”
“核心问题就在于，如何产生大量的有效数据。”
“有效数据，简单了说，就某个领域，比如，消费金融领域的某一个小细分的消费品的相关数据，在合理组合和解构之后，对行业发展做出合理预判，对投资人预期负责的数据。否则，数据越大，负担越重，越成不了事儿。”
积累经验到什么时候才算是个头呢?
“或许要等到物联网时代的真正到来。”
为什么?
“物联网可以让更多的消费金融数据和物流数据线上化，个人消费信用信息也将进一步线上化，数据的归集和处理将更加高效和全面。”
“不过，随着移动支付的快速发展，更多人的金融消费能力在线上就基本被呈现了出来，包括个人的消费习惯和个人征信信息都被线上化，而由此产生的物流信息、住房、贷款信息等都在逐步完成终极线上化，这些对大数据来说，都是极好的机会。”
“大数据行业机会很大，但大数据是一个不稳定的行业，因为一切的数据都归结到机器里，而机器由人来掌控，相关的操作风险完全看自己的风险意识和人品。行业随时爆发大规模风险，运气好只影响数据安全，运气不好，很企业和个人的信用会破产。这会给行业，甚至整个社会带来巨大的灾难。”
“因此，从业企业的相关准则需要进一步细化和规范，对人也需要有个职业操守方面的管制。”
什么样的人怎么用数据，其目的和效果都是不一样的。
这又和一个大数据相关的段子有点关系，正好段子开头，笑话结尾，也还算圆满。

Ⅷ “大数据”时代到来了么

“大数据”时代到来了么

潮流是一股可笑又可敬的力量：今天，如果打开任何媒体，要是不提“大数据”，恐怕都不好意思出版。 这股潮流，铺天盖地，连国家领导人都不例外。 问题在于：为什么人人言必称大数据?

数据的价值，随着数据量的几何级数增长，已经不再能够通过传统的图表得以显现，这正是为什么商业智能还没来得及流行，便已被“数据分析”挤下舞台。因为，价值隐藏在数据中，需要数据分析方可释放这些价值。数据分析能力的高低，决定了价值发现过程的好坏与成败。可以说，没有数据分析，“大数据”只是一堆IT库存，成本高而收益为零。但是国内热潮的“大数据”概念，目前仍然停留在数据收集、整理、存储和简单报表等几个初级阶段。能够对大数据进行基本分析和运用的，只有少数几个行业的少数企业。关于这一点，我们可以通过谷歌搜索结果来简单揭示这一现状的:

挑选四个关键词，并且分别搜索，并且对搜索结果计数用JMP数据分析软件进行制图：

很明显，英文世界里，“big data”的搜索结果计数比中文世界里的“大数据”搜索结果计数要多了不少; 而“analytics”(分析)的搜索量不仅仅高于“big data”，更是远远高于“分析”在中文世界里的搜索结果，大概是169倍!

这个结果，尽管不能100%还原中国业界对“大数据“和”分析“的重视程度，但仍然可以揭示一个起码的事实：作为大数据概念源头的西方国家尤其是美国业界对于”分析”的重视，远甚于中国业界对分析的关注。

这个来自谷歌搜索的简单分析结果，和我们对于中国企业大数据实施现状的理解不谋而合。

中国式大数据与分析的现状

所谓”大数据分析“，其和”小数据分析“的唯一差别在于数据量以及数据量带来的对于数据存储、查询及分析吞吐量的要求。本质上，”大数据分析“仍然需要通过数据分析来发现现状，找到导致现状的根源要素，并且通过模型与预测分析技术来对改善进行预测与优化，并且实现企业运营各个领域的持续改善与创新。要谈”大数据分析”的中国现状，首先必须深入了解”数据分析“在国内的应用情况。

国内企业，不论是国企还是民企，真正在业务决策中以数据分析结果为依据的，主要集中在银行，保险，电信和电商等几个行业。以IT预算最充沛，人员能力最强的银行为例，目前主要是大型银行在导入数据分析。中小银行尚在观望与学习阶段，人员与能力建设正在起步阶段。数据分析的应用范围主要集中在信用风险、流程优化、市场营销、成本与预算等几个方面，深度尚可，但广度一般，尚未扩充到运营管理的所有领域。

而谈到“大数据”或者数据仓库，上述行业中的绝大多数企业早已实施了各种数据仓库，以管理数据。这种买药再看病的模式，完全本末倒置。数据仓库与数据库不一样，其使命就是为了分析而存在的。没有分析，仓库何用之有? 四大行之一的某大型国有银行，90年代末期就开始花费好几亿元IT预算，建设“数据大集中”项目，受该行影响，其他国内银行掀起了一股数据集中的热潮。而当时连商业智能还是个尚未传入中国IT概念，更遑论数据分析了。15年过去了，这些被集中的数据，还在么?

至于支撑起我国庞大GDP的制造业、建筑业和贸易业，在运用数据分析进行业务决策方面，则尚未见规模。其IT开支仍然主要集中在基础架构与流程化的软件套件领域(如ERP，CRM，HRM, SCM等)，部分企业开始导入商业智能(报表、制图、管理驾驶舱)，而数据分析应用远远没有进入规模发展阶段。以我国制造业企业为例，从五、六年前开始热炒“六西格玛”、”全面质量管理“，”精益生产“，尽管这些举措对中国制造、中国创造等带来本质变化尚需时日，但是就提升企业决策能力和管理水平而言，这些举措的的确起到了一定的作用，对于中国企业从拍脑袋到用数据决策这一本质转变打下了一个基础。

这一现状的原因，我们认为主要提现在如下几个方面：

1. 企业的权力来源

数据分析才是真正的一把手工程。分析的使命，在于改善决策。决策的第一责任人，也就是企业最高层管理人员。国企，尤其是大型央企，职业经理人体系并不完善，董事长、总经理级别的任命是由组织部门而不是经济部门来决定的。“讲政治”的人事任命体系决定了企业决策的复杂性和特殊性，科学管理方法和决策手段的推广，完全取决于企业最高领导人本身对于这些手段的认可程度。

另外，数据分析带来的不仅仅是分析软件和分析方法论，更需要决策、运营进行相应的改善与调整，我们通常称之为“变革”。 任何变革都会带来相匹配的风险与收益。国企的权力架构和民企、外企非常不同，哪怕总经理决定了要变革，还得征求企业内部各路权力部门的认可与接受，变革的难度导致了我们通常看到和听到的“转型极其艰难”，“身为大家长要对几十万张嘴负责”等煽情苦情的自我表白。不要说数据分析，就连开除几个绩差员工，一不小心就要得罪人，严重了还要危及乌纱帽，改革谈何容易。

相比之下民企和外企在这方面的转变要敏捷、迅速很多。比如苹果，很多年前就开始全球范围导入JMP数据分析平台，在我们的跨国团队的帮助下从搭建数据分析能力、规范数据分析流程、导入高级数据分析方法、直到生产与研发环节的数据分析全球标准化等工作。整个过程长达数年，涉及到庞大的机构、人员、方法、流程的转变，却平稳有序。其间还发生了Steve Jobs辞世，新任CEO上台等足以中断一切的重大企业事件，但导入数据分析能力这一过程丝毫没有受到任何影响。

2. 企业的运营能力储备

能力储备也是个关键要素。哪怕管理层决心一致，雄心壮志，重大变革能否落地，还得取决于团队能否升级与被变化。意志力尽管重要，体能却是个关键。数据分析对于参与者的统计、概率、数学、计算机、业务理解等几个方面的能力要求甚高。尽管“能力是可以培养的”，但是我们在国内这么多年的众多数据分析导入项目中，面临最多的挑战就是人员培训和流程变革。

以电信运营业为例，BOSS系统，各种业务系统和数据仓库搭建了许多年，数据分析对于客户行为的理解与促销产品的层出不穷也使得这个行业的数据分析应用远远超过绝大多数其他行业。但电信业在大规模导入数据分析方面面临的首要问题，仍然是专业人才储备以及与数据分析有关的规章制度、决策流程与文化体系的建立。

我们在市场上看到更多的，是IT部门主导的数据分析项目。项目名称是数据分析，而内容仔细一了解，往往都是数据仓库+企业报表。不是传统财务三表，而是用于展现核心KPI的图表。对“数据分析”不了解，把报表和制图当成“分析”，是这一现状的根源。

3. 市场环节与竞争压力

不同企业对市场竞争的变化是非常不同而有趣的。比如三桶油，建立竞争力的方法，在于找油田、收购加油站，利用垄断性政策优势抬高行业准入门槛。三大电信运营商，若干年前曾经有子公司互相攻击，甚至发展到人员斗殴，割断对方光线网络的事件。而华为与中兴的竞争，若干年前除了口水仗，还有互相挖对方技术团队。

政策性垄断行业，尽管有压力，但是在提升生产力和生产效率的手段方面，改变缓慢而低效。 高度市场化领域，比如家电，汽车，消费电子，华工、医药等领域，对以数据分析为代表的“高级能力”的接受程度则高了不少。

综上所述，我国企业界对于数据分析的应用仍然停留在个别行业与个别应用的阶段。不过，尽管导入数据分析的过程是如此艰难而挫折，我仍然认为，随着我国各行业市场化进程的推动，随着互联网、数据分析技术不断对传统产业的颠覆过程，“数据分析”或者“大数据分析”迟早会成为中国企业界突破藩篱的关键手段。

数据大不大其实一点也不重要

只要是数据，里面必然有故事。与其在能力毫不匹配的情况下片面追求大数据，还不如立即行动起来，从手头、身边保有的小数据当中提取价值，进而为真正的大数据时代的数字化决策打下基础。

从微观角度来看，我们以中国零售及消费品行业为例，看看数据分析在这一领域的应用现状：

概要

公司对分析法的应用日益增多，但还远远不足以捕捉其可能的价值。为了认识到其价值所在，公司应再次将关注重心置于分析法上，构建并应用分析法来确定行动、发掘货架层面的商机。这样，分析法才能满足如今眼光敏锐、关注价值的消费者。

背景

企业内部采用的分析手段是非标准化的，零散的—--例如把图表当分析;

更多地关注数据获取和管理，而不是开展面向客户的预测性建模与数据挖掘。前者是IT工作，后者才是从数据里获取价值的过程

尚未在公司真正地运行或者构建持续的分析能力、分析流程和与数据分析有关的业务与管理决策机制。

而根据我们为中国企业提供JMP数据分析战略拓展与项目支持的多年经验，我们的建议是：

1. 从项目级别的数据分析应用开始，逐渐现成项目组级别的标准化分析流程与业务决策制度。借助项目拓展出有基本分析与应用能力的团队;

2. 将项目分析经验扩展到部门级别，拓展 数据分析—价值获取—业务决策 这一价值链。 根据部门级数据分析应用的需要来开展数据获取和管理。借助部门级引用导入拓展出数据分析与业务决策的流程，以及统一、先进的数据分析平台与业务实践库

3. 从部门级到企业级应用，纵横两个维度都在拓展，需要企业管理层的高度参与与制度支持，推广基于数据分析为核心的文化与模式转变，建立支撑这些变化的长远的数据分析战略

4. 至于数据是不是够大，是不是需要“云计算“，全看业务需要而定!

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Ⅸ 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。