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2. 大数据具有哪些局限性
1、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。
关于大数据具有哪些局限性，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、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。
3. 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。
4. 大数据时代带来的弊端
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。
5. 大数据中存在哪些误区
1.大数据是新时代的新玩意
事实上，数据分析一点也不新。早从数百年前的启蒙时代，学者们便已开始遵循科学方法，一步步拆解事物形成背后的原因。科学家先观察，取得并分析数据，归纳出假说，然后再经过不断实证，逐渐形成定律。因此我们说的大数据，充其量只是科学方法的应用。
2.100TB以上才叫大数据
数据的大小，事实上没有明确的界线。更重要的，数据的大小，不一定有意义。数据大，也不代表一定能做出准确的预测─假设你拥有地球70亿人口的姓名、性别、生日、身高、体重、肤色、视力，以及他们的上网行为等种种数据，如果题目是要预测他们明年的收入分布，这个庞大的资料库，恐怕还是无法帮上你什么。所以数据在精不在多，重点是要达成的任务，不是储存的数量。
3.数据非常客观
采集数据的软硬件，是人为设计的，因此不可能做到绝对的客观。手机停留在某个画面，就代表你在欣赏这个内容吗?很难说，或许你只是在跟旁边的朋友聊天。对某个发文点赞，就代表你真心喜欢这则资讯吗?也很难说，说不定只是喜欢发文的人，或是手滑不小心按到。
4.数据可以告诉你不知道的内幕
就像字面显现的，数据只能告诉你不知道的数据。但它究竟代表什么样的内幕，必须要靠归纳者自行去解读。举例来说，分析你的App使用者资料后，发现21-30岁女性族群占比最大，这可能代表着你的App对这种人最有吸引力，但也可能代表当初推广团队在发广告时，比较针对这样的族群。究竟事实是什么?往往需要更进一步的综合比较、实验分析，才能逼近。
5.大数据是资讯部门的问题
大数据的收集与储存，的确可以归类为资讯部门的业务。但定义该收集什么，如何收集，收集后该如何应用，绝对是业务主导部门该负责的。要求IT部门把大数据做好，就好像要求财务部门提升公司获利一样，是本末倒置的。
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