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大数据带来的挑战有哪些 会导致数据盲点 危及个人隐私
随着移动互联网、物联网等新技术的迅速发展，人类进入数据时代。
大数据带来的信息风暴正深刻改变我们的生活、工作和思维方式，对网络舆情管理也带来深刻影响。
一、大数据时代网络舆情管理面临的新形势 大数据意味着人类可以分析和使用的数据大量增加，有效管理和驾驭海量数据的难度不断增长，网络舆情管理面临全新的机遇和挑战。
互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，想说的是，除非想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
1.大数据带来网络舆情管理新挑战。
一是海量数据的挑战。
海量的网上信息难以掌控，大量相关性、偶发性因素使舆情更加复杂多变，传统的舆情监测研判手段和方法难以奏效，新的技术手段和方法要求更高。
二是信息选择性传播的挑战。
网上数据无限性和网民关注能力有限性之间的矛盾，加剧了社会舆论的“盲人摸象”效应。
社会化媒体促进信息的开放和沟通的便捷，分众传播、个性化传播凸显，使偏激的观点更容易找到“同类”，从而相互支持、强化放大，加剧舆论偏激情绪。
三是舆论话语权分散的挑战。
大数据时代各类数据随手可得，越来越多的机构、个人通过数据挖掘和分析得出的各种结论会不胫而走，有效管理舆情的难度越来越大。
2.大数据带来网络舆情治理新机遇。
一是拓展网络舆情治理领域。
在“一切皆可量化”的大数据浪潮中，网络逐渐成为现实世界的“镜像”，网络社会与现实社会日益融为一体，网络舆情管理不再局限于网上言论领域，而必须全面掌握网络舆情运行规律及其与现实社会的相互影响，实现网上网下充分联动、协调共治。
二是丰富网络舆情管理手段。
运用大数据技术，可以从更宽领域、更长时段对网上舆论进行比对分析，更加准确地把握网民情绪特点，预判舆情发展趋势，提高舆情管理的效能。
三是推动网络舆情理论研究工作。
借助大数据分析，舆情研究的视角将更加多元化和精确化，改变目前舆情研究“策为上、术为主、学匮乏”的尴尬学术现实。
3.大数据提出网络舆情管理新要求。
一是由关注个案向整体掌控转变。
传统的网络舆情管理侧重于针对重大舆情事件个案的管理，大数据则能够更好地把握网络舆情发展的整体态势。
二是由被动响应向主动预测转变。
大数据的核心是预测，在海量的数据中通过分析，发现背后隐藏的微妙的关系，从而预测未来的趋势，提前部署预防应对。
三是由定性管理向定量管理转变。
将所有相关信息，包括网民评论、情绪变化、社会关系等，以量化的形式转化为可供计算分析的标准数据，通过数据模型进行计算，分析舆情态势和走向。
二、用大数据思维创新网络舆情管理 创新大数据时代的网络舆情管理，要将大数据理念和手段贯穿始终，做到“五个结合”。
1.将大数据和社会治理紧密结合起来，改进网络舆情源头治理。
网络舆情本质上是社情民意的体现，加强网络舆情管理就是加强社会治理。
要运用大数据强大的“关联分析”能力，构建网络舆情数据“立方体”，把网上网下各方面数据整合起来，进行分析，挖掘网络舆情和社会动态背后的深层次关系，实现网络舆情管理和社会治理的紧密联动、同步推进。
2.将大数据和网上政务信息公开紧密结合起来，提升政府公信力。
当前，美国政府已经建立统一的数据开放门户网站，并提供接口供社会各界开发应用程序来使用各部门数据，此举将政务公开从“信息层面”推进到“数据层面”，开辟了政府信息公开的新路径。
我们要在保障数据安全的基础上，探索建立我国的大数据政务公开系统，引导社会力量参与对公共数据的挖掘和使用，让数据发挥最大价值。
3.将大数据和日常舆情管理紧密结合起来，提高网络舆情整体掌控能力。
美国纽约市警察局开发了著名的ComStat系统，通过分析历史数据绘制“犯罪地图”，预测犯罪高发时间和地点，从而有针对性地加强警力配置，获得巨大成功。
这种“数据驱动”方法，对网络舆情管理有一定的借鉴意义。
要运用大数据突破传统舆情管理的狭窄视域，建立网络舆情大数据台账系统，实时记录网站、博客、微博、微信、论坛等各个网络平台数据，全面分析舆情传播动态，从瞬息万变的舆情数据中找准管理重点、合理配置资源，提高管理效能。
4.将大数据和突发事件应对紧密结合起来，提高网络舆情应急处置能力。
大数据时代，社会突发事件与互联网总是紧密相连、如影随形，网络既能成为突发事件的“助燃剂”，也能够成为应对事件的有力工具。
要建立“舆情量化指标体系”、“演化分析模型”等数据模型，综合分析事件性质、事态发展、传播平台、浏览人数、网民意见倾向等各方面数据，快速准确地划分舆情级别，确定应对措施，解决传统的舆情分级中存在的随意性、滞后性等问题，做到科学研判、快速处置。
5.将大数据和舆论引导紧密结合起来，提高感染力和说服力。
大数据时代的舆论引导，一方面要“循数而为”，通过分析网上数据，建立网民意见倾向分析模型...
大数据的发展所面临的挑战有哪些
时每刻产生大量的数据。
在此背景下，大数据时代（Big Data Era）将会面临新的挑战。
1、大数据时代的基本特征所谓大数据，就是人类在生产和生活中产生的海量数据信息。
大数据时代的到来，毫无疑问会给人们带来空前便利。
据统计，2010年以互联网为基础所产生的数据比之前所有年份的总和还要多；而且不仅是数据量的激增，数据结构亦在演变。
Gartner预计，2012年半结构和非结构化的数据，诸如文档、表格、网页、音频、图像和视频等将占全球网络数据量的85%左右；而且，整个网络体系架构将面临革命性改变。
由此，所谓大数据时代已经临。
对于大数据时代，目前通常认为有下述四大特征：第一：数据量大：数据量级已从TB(1012字节)发展至PB乃至ZB，可称海量、巨量乃至超量。
第二：类型繁多：愈来愈多为网页、图片、视频、图像等半结构化和非结构化数据信息。
第三：价值密度低：以视频安全监控为例，连续不断的监控流中，有重大价值者可能仅为一两秒的数据流；360°全方位视频监控的“死角”处，可能会挖掘出最有价值的图像信息。
如何打造高性能大数据分析平台
大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起。
但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。
同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。
本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。
下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则（例如数据提取，数据清洗，处理，存储，以及介绍）。
本文应作为一个通用准则，以确保最终的大数据分析平台能满足性能要求。
1. 大数据是什么？ 大数据是最近IT界最常用的术语之一。
然而对大数据的定义也不尽相同，所有已知的论点例如结构化的和非结构化、大规模的数据等等都不够完整。
大数据系统通常被认为具有数据的五个主要特征，通常称为数据的5 Vs。
分别是大规模，多样性，高效性、准确性和价值性。
互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，想说的是，除非想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
据Gartner称，大规模可以被定义为“在本（地）机数据采集和处理技术能力不足以为用户带来商业价值。
当现有的技术能够针对性的进行改造后来处理这种规模的数据就可以说是一个成功的大数据解决方案。
这种大规模的数据没将不仅仅是来自于现有的数据源，同时也会来自于一些新兴的数据源，例如常规（手持、工业）设备，日志，汽车等，当然包括结构化的和非结构化的数据。
据Gartner称，多样性可以定义如下：“高度变异的信息资产，在生产和消费时不进行严格定义的包括多种形式、类型和结构的组合。
同时还包括以前的历史数据，由于技术的变革历史数据同样也成为多样性数据之一 “。
高效性可以被定义为来自不同源的数据到达的速度。
从各种设备，传感器和其他有组织和无组织的数据流都在不断进入IT系统。
由此，实时分析和对于该数据的解释（展示）的能力也应该随之增加。
根据Gartner，高效性可以被定义如下：“高速的数据流I/O（生产和消费），但主要聚焦在一个数据集内或多个数据集之间的数据生产的速率可变上”。
准确性，或真实性或叫做精度是数据的另一个重要组成方面。
要做出正确的商业决策，当务之急是在数据上进行的所有分析必须是正确和准确（精确）的。
大数据系统可以提供巨大的商业价值。
像电信，金融，电子商务，社交媒体等，已经认识到他们的数据是一个潜在的巨大的商机。
他们可以预测用户行为，并推荐相关产品，提供危险交易预警服务，等等。
与其他IT系统一样，性能是大数据系统获得成功的关键。
本文的中心主旨是要说明如何让大数据系统保证其性能。
2. 大数据系统应包含的功能模块 大数据系统应该包含的功能模块，首先是能够从多种数据源获取数据的功能，数据的预处理（例如，清洗，验证等），存储数据，数据处理、数据分析等（例如做预测分析？？，生成在线使用建议等等），最后呈现和可视化的总结、汇总结果。
下图描述了大数据系统的这些高层次的组件 描述本节的其余部分简要说明了每个组分，如图1。
2.1 各种各样的数据源当今的IT生态系统，需要对各种不同种类来源的数据进行分析。
这些来源可能是从在线Web应用程序，批量上传或feed，流媒体直播数据，来自工业、手持、家居传感的任何东西等等。
显然从不同数据源获取的数据具有不同的格式、使用不同的协议。
例如，在线的Web应用程序可能会使用SOAP / XML格式通过HTTP发送数据，feed可能会来自于CSV文件，其他设备则可能使用MQTT通信协议。
由于这些单独的系统的性能是不在大数据系统的控制范围之内，并且通常这些系统都是外部应用程序，由第三方供应商或团队提供并维护，所以本文将不会在深入到这些系统的性能分析中去。
2.2 数据采集第一步，获取数据。
这个过程包括分析，验证，清洗，转换，去重，然后存到适合你们公司的一个持久化设备中（硬盘、存储、云等）。
在下面的章节中，本文将重点介绍一些关于如何获取数据方面的非常重要的技巧。
请注意，本文将不讨论各种数据采集技术的优缺点。
2.3 存储数据第二步，一旦数据进入大数据系统，清洗，并转化为所需格式时，这些过程都将在数据存储到一个合适的持久化层中进行。
在下面的章节中，本文将介绍一些存储方面的最佳实践（包括逻辑上和物理上）。
在本文结尾也会讨论一部分涉及数据安全方面的问题。
2.4 数据处理和分析第三步，在这一阶段中的一部分干净数据是去规范化的，包括对一些相关的数据集的数据进行一些排序，在规定的时间间隔内进行数据结果归集，执行机器学习算法，预测分析等。
在下面的章节中，本文将针对大数据系统性能优化介绍一些进行数据处理和分析的最佳实践。
2.5 数据的可视化和数据展示最后一个步骤，展示经过各个不同分析算法处理过的数据结果。
该步骤包括从预先计算汇总的结果（或其他类似数据集）中的读取和用一种友好...
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。
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大数据的发展所面临的挑战有哪些
时每刻产生大量的数据。
在此背景下，大数据时代（Big Data Era）将会面临新的挑战。
1、大数据时代的基本特征所谓大数据，就是人类在生产和生活中产生的海量数据信息。
大数据时代的到来，毫无疑问会给人们带来空前便利。
据统计，2010年以互联网为基础所产生的数据比之前所有年份的总和还要多；而且不仅是数据量的激增，数据结构亦在演变。
Gartner预计，2012年半结构和非结构化的数据，诸如文档、表格、网页、音频、图像和视频等将占全球网络数据量的85%左右；而且，整个网络体系架构将面临革命性改变。
由此，所谓大数据时代已经临。
对于大数据时代，目前通常认为有下述四大特征：第一：数据量大：数据量级已从TB(1012字节)发展至PB乃至ZB，可称海量、巨量乃至超量。
第二：类型繁多：愈来愈多为网页、图片、视频、图像等半结构化和非结构化数据信息。
第三：价值密度低：以视频安全监控为例，连续不断的监控流中，有重大价值者可能仅为一两秒的数据流；360°全方位视频监控的“死角”处，可能会挖掘出最有价值的图像信息。
如何应对大数据时代的变革机遇挑战
大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。
《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。
麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。
世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。
因此，发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。
大数据时代的来临 互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。
有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB,2003年是100MB,2008年是1GB(1GB等于1024MB),2014年将是10GB。
全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘。
我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。
淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB(1TB等于1000GB)，存储量40PB(1PB等于1000TB)。
百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。
一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生3.6GB数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。
医院也是数据产生集中的地方。
现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。
总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起，但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。
一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。
2007年全球有5亿个设备联网，人均0.1个；2013年全球将有500亿个设备联网，人均70个。
随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。
全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。
目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。
首先，大数据反映舆情和民意。
网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。
根据中国互联网络信息中心统计，2012年底我国网民数为5.64亿，手机网民为4.2亿，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见。
其次，企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。
根据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达2.2ZB(1ZB等于1000EB)，年增67%。
医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。
政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。
2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域 大数据技术可运用到各行各业。
宏观经济方面，IBM日本公司建立经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算采购经理人指数的预测值。
印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具，从近千万条网民留言中归纳出六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。
制造业方面，华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理，通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。
有资料显示，全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元，这方面的数据分析大有作为。
在农业领域，硅谷有个气候公司，从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据，将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表，预测农场来年产量，向农户出售个性化保险。
在商业领域，沃尔玛公司通过分析销售数据，了解顾客购物习惯，得出适合搭配在一起出售的商品，还可从中细分顾客群体，提供个性化服务。
在金融领域，华尔街“德温特资本市场”公司分析3.4亿微博账户留言，判断民众情绪，依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律，决定公司股票的买入或卖出。
阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业，对他们发放无需担保的贷款。
目前已放贷300多亿元，坏账率仅0.3%。
在医疗保健领域，“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比，追踪疾病的精确率达到97%。
社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。
基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗...
APP开发有哪些机遇与挑战
现在APP开发这块已经越来越多的企业兴起，而且开发的公司都包罗万象的，加上国家政策上的扶持，APP开发这块主要是门槛低，而且现在在一家公司待个十年左右的出来组团就可以玩，所以行业竞争力度比较大，从行情上看，现在更加趋向于大数据支撑以及传统行业升级，比如智能车，这些未来都给我们带来了机遇，同时很多企业都趋于管理升级与服务升级的考虑。
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