大數據時代的來臨，數據的問題又該如何處理？大數據背後的問題

對於大數據，可能大家還不太了解。並且對於「大數據」的定義，各界都有自己不同的想法。有人說「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。比較官方的說法是：指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據雖然好，但是他的背後其實還是有一定的弊端的。

「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」這說明大數據只能發現過去，不能左右未來。再加上數據的真實性也會影響判斷，更加導致大數據的泛用性不會太廣。

阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。事實也的確如此，但是，我們也不能否認大數據背後的缺陷。在這個快速發展的智能硬體時代，困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋範圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。這就會導致決策者太過依賴大數據而選擇放棄了思考。

其實對於大數據來說，他的發展也是世界所必需的。隨著科技的不斷進步，所需要的儀器設備也更加精密，所以，緊密的計算和精確的數據都是科技發展所必要的。再加上高新技術的發展更是要龐大的計算資源作為後備儲蓄功能。所以大數據的發展是必不可少的。但是，也正是因為我們需要他，所以更因該注意他的缺陷。

大數據最大的弊病就在於數據的隱私問題。而所有企業，無論規模大小，都需要重新審視今天的安全定義。網路安全是物質安全的另一種表現。所以在財富500強企業中，超過50%將會設置首席信息安全官這一職位。企業需要從新的角度來確保自身以及客戶數據，所有數據在創建之初便需要獲得安全保障，而並非在數據保存的最後一個環節，僅僅加強後者的安全措施已被證明於事無補。

大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。大數據就是互聯網發展到現今階段的一種形式。再加上大數據大多數都需要一個龐大的數據處理中心，而且數據處理中心的建造也是相當的費時費力。還有就是建成的大數據處理中心佔地面積極大，也不是每個地方都能放的。

大數據的發展是社會進步所必要的，但是我們也不能因此忘記了他背後存在的弊端。

對於大數據的發展，你們有什麼看法，歡迎評論。

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