❶ 大數據帶來的弊端
1、社會安全問題，
2、個人隱私，
3、對於國民經濟的威脅，
4、國家安全利益，
5、秘密保護。
大數據帶來的弊端
1、社會安全問題
中國網民已經接近6億，每時每刻都產生著大量的數據，也消費著大量的數據，網路的放大效應、傳播的速度和動員的能力越來越大，各種社會的矛盾疊加，致使社會群體性事件頻發。
2、個人隱私
人們可以利用的信息技術工具無處不在，有關個人的各種信息也同樣無處不在。在網路空間里，身份越來越虛擬，隱私也越來越重要。根據哈佛大學近期發布的一項研究報告，只要有一個人的年齡、性別和郵編，就能從公開的數據當中搜索到這個人約87%的個人信息。
3、對於國民經濟的威脅
堪稱智能交通、智慧電網的國民經濟運行和智能社會發展高度依賴信息基礎，這些重要的信息基礎設施、網路化智能化的程度越高，安全也就越脆弱。
4、國家安全利益
網路空間信息安全、問題嚴重性、迫切性在很大程度上已經遠遠超過其他的傳統安全，當今主權國家所面臨的所有非傳統安全威脅總是面臨著滄海一粟的困境，政府要找的那根針往往沉沒在浩瀚的大海中。
5、秘密保護
美國國家安全局以及網路巨頭的關系正是計算能力和海量數據的結合，因此全球大部分的數據都掌握在他們手中，他們大量的數據在網上是沒有保護的。
上述就是關於大數據所帶來弊端的介紹了，希望能對小夥伴們有所幫助喲。
❷ 大數據存在哪些問題
數據存儲問題：隨著技術不斷發展，數據量從TB上升至PB，EB量級，如果還用傳統內的數據存儲方式容，必將給大數據分析造成諸多不便，這就需要藉助數據的動態處理技術，即隨著數據的規律性變更和顯示需求，對數據進行非定期的處理。同時，數量極大的數據不能直接使用傳統的結構化資料庫進行存儲，人們需要探索一種適合大數據的數據儲存模式，也是當下應該著力解決的一大難題。
分析資源調度問題：大數據產生的時間點，數據量都是很難計算的，這就是大數據的一大特點，不確定性。所以我們需要確立一種動態響應機制，對有限的計算、存儲資源進行合理的配置及調度。另外，如何以最小的成本獲得最理想的分析結果也是一個需要考慮的問題。
專業的分析工具：在發展數據分析技術的同時，傳統的軟體工具不再適用。目前人類科技尚不成熟，距離開發出能夠滿足大數據分析需求的通用軟體還有一定距離。如若不能對這些問題做出處理，在不久的將來大數據的發展就會進入瓶頸，甚至有可能出現一段時間的滯留期，難以持續起到促進經濟發展的作用。
❸ 數字經濟有哪些不足
一是數字經濟的基礎設施建設還不均衡不充分。具體表現為，在城鄉一體化建設中，推進通信網路、大數據、5G等關鍵性基礎設施建設的力度還不夠；傳統的高速寬頻網路、互聯網數據中心等基礎設施升級改造還需要進一步加快；我國有利於數字經濟發展的基礎設施在區域分布上呈現出不均衡不充分的狀況，特別是在中西部地區的欠發達省份，這方面的基礎設施建設明顯落後於東部發達省份，農村地區也明顯落後於城市。
二是數字經濟與實體經濟的融合發展尚存在一些薄弱環節。當前，我國數字經濟與實體經濟融合發展取得了一定成績，但融合發展的深度和廣度還有很多不足，特別是在產業融合發展方面表現得尤為明顯。從宏觀層面看，我國現有的數據挖掘利用能力還跟不上數據爆發式增長的現實態勢，在解決市場信息不對稱方面還有很長的路要走，技術創新成效和經濟高質量發展的要求還不匹配；從微觀層面看，企業和行業對相關產業與數字經濟深度融合的價值識別以及主動作為的意識還不夠，在具體實踐中存在數字化、網路化、智能化資源整合力量薄弱等問題。
三是數字經濟人才短缺問題突出，關鍵領域的基礎創新能力較弱。我國數字經濟發展的速度較快，很多科技型企業、研究機構在核心技術研發、大數據挖掘應用等領域的人才儲備不足，自主創新研發能力較弱。特別是在一些重點行業的核心技術和關鍵產品研發方面，人才短缺問題比較突出，這在一定程度上制約了對數字資源的更好開發利用。
四是有助於數字經濟規范有序發展的政策環境還需進一步完善。國家層面已經圍繞數字經濟發展研究出台了一系列政策，為經濟主體依法規范開展數字經濟活動提供了依據。但也要看到，在信息安全、企業行業有序競爭以及數字經濟和實體經濟融合發展等方面，相關法律法規的建立和完善還相對滯後。
❹ 大數據應用方向思考
大數據應用方向思考
一、警惕大數據過熱
1.1過熱產生盲目性
國內大數據的宣傳早已過熱，很多區縣級政府也在考慮成立大數據局，政府對大數據熱幾乎沒有抵抗力，企業沒有緊跟就對了，在大數據高潮中反省政府的大數據行為、冷靜一下頭腦是有益的，畢竟大數據應用是一個經濟問題，一窩蜂地大數據會使人犯「大煉鋼鐵」一類的錯誤。
1.2大數據應用效益存在問題
大數據最積極的推動者是政府，但是政府工作如何從大數據應用中獲益一直沒有清晰的答案，有效的大數據應用集中於互聯網企業和金融領域並非政府工作，迄今一本像樣的政府大數據應用案例都編寫不出來，這種情況下推力政府大數據應用會帶有很大的盲目性，這是技術導向而不是問題導向，技術導向必然會造成浪費。
1.3大數據不是包治百病的神葯
現在對大數據的宣傳已經遠遠勝過對城市問題的探討，問題還沒搞清葯方就先開出來了，大數據葯方再靈也不可能解決自己都沒有診斷清楚的問題。任何技術都有其長處和短處，大數據也是一樣，都有其能解決與不能解決的問題，各地政府首先要明確要問題是什麼，然後再審視大數據技術能否發揮作用，不能反過來先定大數據再去找問題，政府工作明確目標永遠比搞清技術更重要。
二、大數據源自互聯網的推動
2.1大數據是如何產生的?
任何有社會影響力的新名詞都不是望文生義可以解釋的，這些名詞都被賦予了成語含義，「大數據」便是其一。歷史上超大規模的數據很多卻不被稱為大數據，是因為單純數據量增長並沒有形成巨大社會影響力。
大數據概念是大的數據量與現代信息技術環境相結合涌現的結果，因此引發了巨大的效益機會，「大數據」一詞的發明與宣傳是為了抓住這個新機會。
2.2沒有互聯網便沒有大數據
任何資源的價值展現都離不開特定的環境，互聯網前的海量數據因缺少規模化的社會應用而不為人們重視，互聯網創造了大數據應用的規模化環境，大數據應用成功的案例大都是在互聯網上發生的，互聯網業務提供了數據，互聯網企業開發了處理軟體，互聯網企業的創新帶來了大數據應用的活躍，沒有互聯網便沒有今天的大數據產業。
2.3大數據是「大智移雲物」的共同產物
如果沒有汽車與高速公路石油產業不會那麼重要，同樣，沒有互聯網、雲計算、物聯網、移動終端與人工智慧組合的環境大數據也沒那麼重要。大數據的價值並非與生俱來而是應用創新之結果，價值是由技術組合創新涌現出來的。離開環境的支持大數據毫無價值，就像離開了身體的手不再有手的功能一樣。
三、傳統大數據思維局限於支持決策
3.1傳統的大數據應用理念
人們對事物的想像力很容易受所用詞彙的暗示，「大數據」容易暗示人們關注數據規模而忽略信息技術背境的巨大變化所涌現的新機會。政府官員的工作經歷很容易把大數據應用想像為只是統計應用在數量上的升級，大數據的作用是提取信息，信息的作用是改進決策，數據多意味著信息多，信息越多決策就越准確。在不少幹部的理解中，部門數據整合起來就是大數據。
3.2兩種數據使用方向：支持決策與支持操作
在政府的工作中，數據對領導層的作用主要是改進決策，但基層工作人員不需要決策，數據是用來直接操作的。政府公共服務業務主要是操作問題，服務是規范的數據處理，基層工作人員只是按章辦事不需要決策分析。使用信息技術是為了提高操作服務的效率。發改委等十部門提出的「一號一窗一網」的服務要求所要解決的只是提高操作的效率。改進決策與改進操作是大數據兩種不同的使用方向。
3.3專家(人腦)與系統(電腦)使用大數據的特點
支持決策的數據應用是面向專家(包括領導)的，專家需要從數據中提取信息，以信息支持決策，從數據中領悟信息是人腦獨有的本領，但不同人信息領悟力並不一致，同樣的數據不同人領悟的信息不同，對決策的影響也不同，應用結果的不確定性是專家使用大數據的特點。。
支持操作的數據應用不能有不確定性，操作系統的數據應用是由系統控制的，操作按確定的規則進行，沒有自由量裁的可能，數據應用結果由軟體決定，這種應用是電腦在使用數據，電腦不懂信息只會嚴格依數據操作，這種使用數據的模式保證了大規模業務行為的一致性。
3.4政府不能忽略操作型大數據應用
政府工作存在著兩種大數據應用：支持決策與支持操作，但是在多數政府官員只想著大數據支持決策而想不到改進服務操作更有效益。大部分的政府服務的精細化改進並不是決策層次上改進，而是操作層次上的改進，政府提出的「一號一窗一網」式服務關鍵是提高操作的效率，實踐證明操作的優化的改進空間更大，大數據在提高政府決策水平上的成效往往不如提高操作效率成效明顯。
四、大數據決策的局限性
4.1大數據小數據的不同來源
以數據量來劃分大數據與小數據會忽略兩種數據更實質的差別，從數據產生的過程看，小數據是經人觸摸過的數據，包括人工填報或更新、核對等。大數據是機器自動記錄的、未經人觸摸過數據。
小數據來自業務流程中的人工填報、統計調查等渠道，統計調查是可以根據決策信息的需要專門設計的，為降低成本統計經常採用抽樣調查的方法。
大數據來自自動化業務運行的副產品，出於成本的考慮，政府不大可能專為收集信息而設計大數據收集鏈，為決策服務大數據只能利用業務系統產生的數據副產品，大數據的收集成本是由業務系統承擔的。大數據的來源受到業務系統種類的限制，不是所有的信息需求都能找到恰當的數據源。
4.2大數據適合小決策而不適合大決策
大數據適合在狹窄范圍內對具體事務決策而不適合於大范圍的決策。因為大數據的形成包含著先天的局限性，很多影響重大決策的信息恰恰是無法數字化的，例如國內外形勢、技術創新、隊伍士氣、重大事件(類似美國9.11事件)都無法數字化，可數字化的現象只是小部分，以為靠數據決策就能更全面也是一種誤解。政府重大決策需要考慮各方面的平衡，局部領域的大數據僅適合局部領域的決策，不適合面向全局的政府決策，精細化與全面性是不可得兼的。
4.3改進政府操作的大數據應用
政府的大數據應用不能只關注決策應用，改進操作的大數據應用往往能夠獲得更好的效益。政府對公眾的服務主要使用的還是以小數據為中心的資料庫，但是融入現場服務數據的應用可以將服務提高到大數據的層次上並增加智能化的應用。對政府基層工作人員的支持現場化、連機化，通過雲平台與實時通信能顯著提高一線人員的工作效率，是提高政府基層服務的智能化的重要措施，以改進服務操作效率的智能大數據應用會有更大的成效。
五、沒有人腦參與系統才能高效與智能
5.1人腦使用數據模式的效率制約
為人腦決策使用的大數據應用模式存在兩點不足：一是效率上不去，大數據分析結果一旦交付大數據應用就結束了，無法形成連續服務型業務，信息的進一步應用是領導的事情，與大數據處理無關了，人腦決策的慢節奏抵消了大數據快處理的價值。
其次是大數據信息決策的效果的不確定性，決策質量與領導人的知識、思維方式、決策風格密切相關，決策效果又與執行團隊的能力相關，涉及的不確定因素太多。人腦使用數據的模式無法實現數據應用效果的確定性。
5.2電腦使用數據模式的效率優勢
電腦使用數據的模式排除了人腦的參與，系統完全是由事先編寫的軟體直接處理數據，排除了人腦介入有兩點好處：一是運行速度快，信息技術的速度優勢得以充分發揮;二是保證了結果的確定性，系統的行為是可預測的，這將有利於系統可成為可組合、可疊加的功能模塊，能夠被集成為更復雜的系統。
5.3智能大數據應用可形成連續性業務
排除人腦參與的數據應用模式是信息技術的自動化應用，這種模式可綜合使用各種技術資源(包括雲平台、物聯網、移動終端、人工智慧等等)建立高速、流暢連續型服務，進入智能服務的新階段，常見的互聯網搜索、電子商務、移動支付、摩拜單車、螞蟻金服無一不是這類的智能大數據應用，這種持續的智能大數據服務更受公眾歡迎、社會影響力也更大。
六、智能大數據應用的發展空間
6.1所有的智能應用都是大數據應用
大數據是機器與機器對話的語言，只有機器與機器的高速對話才能產生如此規模的大數據。物聯網、雲平台、寬頻網、移動終端等設施要發揮作用都要依賴機器與機器的對話，隨著信息技術的大發展，機器與機器的對話速度越來越快、范圍越來越廣、規模越來越大，系統也越來越智能化，所有的智能數據應用都屬於大數據的應用范圍。
6.2智能化的作用是提高執行的效果
雖然大數據可以用於改進決策，但智能化的目標是提高執行的效果。計算機系統的作用是使規范性、可重復的工作做的更快。對於需要創造性的、非重復性的工作信息技術是依然無能為力的，人們發現幾十年來計算機對於人腦決策能力的提高始終不大，智能化應用機會還是集中在對規范業務的改進，規范業務是確定性的服務，遠比充滿不確定性的決策業務更能讓計算機發揮作用。
6.3操作型大數據應用的智能化趨勢
以提高執行效率為目標的大數據應用將向智能化發展，以互聯網為基層的現代信息技術的大發展已經為服務的智能化創造力良好的條件，早期由於通信與網路能力的限制只能在一台設備上存儲自動處理系統被稱為自動化處理階段，今天自動處理系統可以綜合應用網路通信、雲平台數據與軟體、物聯網感知數據與機器學習來實現更有效的自動管理，則被稱為智能化服務階段，排除了人腦參與的大數據應用進入智能化服務沒有任何障礙，大數據應用智能化成為必然趨勢。
七、智能大數據應用的活力
7.1 鮮活的數據
智能化應用中的大數據資源與信息決策中的數據資源的重大不同在於前者是動態形成的，其數據環境是不斷變化、不斷更新的，很多數據是在運行中自動生成的，數據資源與智能系統共生，這種數據資源很難轉讓，數據與服務系統是統一的生命體不能單獨存在的，離開了系統的數據可以用來分析但失去了原來的意義，如同離開了人體的手再也沒有原來的功能了。
7.2 實時的處理
在智能系統中的大數據應用是實時處理，面向信息決策中的大數據應用是批處理。實時處理能夠確保及時性，這對於提高服務效率、保持業務的連續性很重要，現在強調「一號一窗一網」式的為民辦事離不開對數據的實時處理。而信息決策類大數據應用則並不需要這種高效。
7.3持續高效的服務
智能化的大數據應用排除了人腦的干預，全部流程都是由電腦對電腦一氣呵成，這樣就能夠達到很高的運行效率，而這是智能化系統巨大的優勢，也是智能服務系統得以生存的原因，不論是搜索、購物還是其它自動化的服務，人的耐心都是很有限的，處理慢一點人們就會棄之而去。在信息決策大數據應用的結果是供人腦一次性使用的，處理速度就不那麼重要了。
7.4不斷積累的智慧
能夠不斷積累智慧的業務更有活力，易於修改是以軟體為基礎的業務的極大優點，這使得軟體系統成為積累智慧最方便的工具，信息系統的高速發展也得益於系統智慧積累的能力。一項可持續的智能化業務系統始終處於不停的改進、完善與擴展之中，不斷推出新版本的過程是智慧積累的過程，智慧的不斷積累增添了系統的服務能力與可持續性。
信息決策大數據應用則不具有這一優勢，其業務不連續很難推出一個又一個的新版本，智慧積累效率就慢多了。
八、小數據服務決定大數據中心的生存
8.1數據資源的時效性
數據資源像蔬菜一樣有保鮮期，極少有越老越值錢的數據。數據集中存儲很容易，由此而來的數據質量維護卻是一大難題。數據生成得快貶值也快，很多數據往往還來不及處理數據就失效了，反而是那些變化稍慢、穩定期稍長的數據容易得到較多用戶且服務也容易開展，這類數據大部分是小數據。
不同的數據使用方式對數據質量有不同的要求，面向操作的應用則對數據質量非常敏感，例如證照庫若不能及時更新就無法使用。信息決策類應用對數據的敏感性會差一些，大數據中心應當使數據的時效性與應用需求同步，要根據需求的價值有重點有選擇地組織好數據質量的維護。
8.2大數據交易中心的困難
大數據交易中心與成為建設熱點，在大數據應用剛剛開始，人們還沒搞清大數據交易是什麼概念時就建交易中心實在太早了。
實時服務的智能大數據應用的數據是鮮活的、是服務中自動生成的動態數據，要交易的是動態數據流還是截取的靜態數據，動態的大數據交易很難，不僅談判難處理也難，用戶需要建立動態數據的實時處理系統。
靜態的大數據交易更可行一些，但數據資源與應用需求並不容易匹配，這將會限制交易數的增長，另一困難是隱私權保護問題，數據需要脫敏，未脫敏的數據交易會受到限制，交易中心將長期面對交易稀缺的局面，經營很不容易。
8.3小數據服務需要補課
發達國家是在小數據充分應用之後才開始應用大數據，國內是在小數據應用還很不足時跨越式應用大數據。小數據應用補課是各地大數據中心必須重視的問題。要看到越是簡單的東西應用面越廣，小數據的應用空間比大數據大得多，尤其是整合後的小數據服務，極可能成為的數據中心最火的業務。
政府服務的精細化依賴的主要是小數據，把小數據的整合服務做好，大數據中心的工作即完成了90%，千萬不能輕視小數據服務，大數據中心的立身之本恰恰是小數據整合服務。
8.4大數據中心的經濟價值
大數據中心的生存本質上是一個經濟問題，人們想做交易中心也是希望能夠在經濟上更節約、更有效益，但是效益的基礎是應用規模，只有大量重復性、相似性的工作才有可能利用平台與工具來提高服務效率創造用戶價值，目前小數據服務更能夠滿足規模經營的條件。
政府公共服務的支柱還是小數據，單獨成規模的大數據服務不多，各種數據資源的綜合使用會有更大的創新機會，地理數據與政府服務相結合、推動政府服務的連線化動態化可能提升用戶價值，大數據中心要發展必須全力創造用戶價值，唯有用戶價值才能支撐大數據中心生存。
九、拓展視野，推動大數據應用創新
9.1理念創新，積極宣傳智能大數據應用
首先要拓展大數據應用理念，不能將大數據應用局限在政府信息決策的狹窄領域之中，而要看到智能大數據應用的廣泛空間，將智能大數據應用與大眾創業萬眾創新結合起來，將一切智能化應用都歸入大數據應用的范圍，大數據概念越廣闊應用越繁榮。
利用大數據改善政府決策是大數據應用的重要方面，過去已強調得很多了，現在需要強調的是政府公共服務的智能化、精細化。大數據不僅能改善決策還能改善服務，改善服務有著更廣闊的發展空間，公眾的獲得感更好。
9.2為大數據應用創造良好的基礎環境
對大數據應用最給力的推動是提供優良的通信環境和完善的信息基礎設施。大數據應用的基礎是超強的通信能力，通信能力影響全社會大數據應用的成本，包括用戶的時間成本與服務商的開發與服務成本，降低通信成本是對大數據應用創新極大的支持，土壤肥沃莊稼才能茂盛。
政府數據開放是推動大數據應用的措施之一，可為大數據應用帶來示範效果，政府要鼓勵企業利用政府大數據開展增值服務，使更多缺乏大數據處理能力的公眾也能從政府數據開放中獲益。
9.3鼓勵社會大數據應用的自組織創新
大數據應用是一項創新，政府不能只從政府決策的視角來引導大數據應用方向，而要從方便公眾受益的視角推動智能化的大數據應用，要鼓勵社會各界智能化大數據應用的合作與自組織創新，好服務都是各種應用技術組合創新的結果，政府宜推動智慧城市大數據應用的互操作，降低不同技術合作創新的成本來促進應用創新的繁榮。
❺ 大數據應用存在哪些問題，採取哪些安全防護措施
目前我國大數據應用抄現存的一些問題主要有以下幾點：
首先，大數據不是IT公司的專利。第一批國家統計局引入的戰略合作夥伴，大多數還是聚焦在IT公司，其實不是只有IT公司才有大數據，如線下零售巨頭企業在實體經濟中積累了很大的數據資源，他們數據的深度和廣度不亞於甚至超過互聯網公司。
第二，擁有大數據的IT公司和非IT公司應該打破數據格局。國內巨頭企業掌握著搜索和社交和消費的數據，本來是三方的數據匯總才能拼湊出比較完整的網上信息圖譜，但是巨頭公司們為了彼此的商業利益，並沒有體現出數據合作的意願，而是互相封殺，這將給社會數據的流動帶來傷害。因此，在保證一定商業利益的基礎上，巨頭的眼光應該放遠一點，打破數據割據。
第三，應該呼籲政府相關部門進一步開放市場，因為圍繞大數據不管是應用還是創業，最核心的是要有數據的源頭，然後才能進行採集、編輯，重新編制。現在大量的關於國民經濟或者說民生的數據其實還在封閉狀態，在工商部門、銀行、保險、公安、醫院、社保，包括電信運營商機構的手裡。如何讓這些數據流動起來，能讓大家更方便，其實應該由政府帶頭實現等級制數據的開放共享。
❻ 大數據存在哪些局限性
1、大數據不理解背景
人類的決策不是離散的事件，而是根植於時間序列和環境中。經過數百萬年的進化，人類的大腦已經適應了這個現實。人們擅長講故事，有很多原因，也有很多場景。數據分析不知道如何講故事，也不知道思維是如何浮現的。即使在一本普通的小說中，這種想法也無法用數據分析來解釋。
2、大數據將創造更大的乾草垛
這個想法是由著名商業思想家Nassim Taleb提出的，他是《黑天鵝:如何應對不可知的未來》一書的作者。我們擁有的數據越多，我們就能發現更顯著的統計相關性。很多這樣的關系都是毫無意義的，在解決問題時還會讓人誤入歧途。隨著越來越多的數據可用，作弊行為呈指數級增長。在大海撈針的過程中，我們要找的針埋得越來越深。大數據時代的一個特徵是，“重大”發現的數量被數據擴張的噪音淹沒了。
3、大數據不能解決大問題
如果你只是想分析哪些郵件產生了最多的競選捐款，你可以做一個隨機對照試驗。但如果目標是在衰退期間刺激經濟，你不會找到一個平行世界社會作為對照組。最好的刺激方案是什麼?關於這個問題有很多爭論，盡管數據泛濫，但據我所知，這場辯論中沒有一個主要的辯手根據統計分析改變了立場。
4、大數據往往是一種趨勢，而不是傑作
當大量的個人迅速對一種文化產品產生興趣時，數據分析可以對這種趨勢敏感。但是一些重要的(有利可圖的)產品一開始就從數據中被丟棄了，僅僅是因為它們的怪癖不為人所知。
5、大數據掩蓋了價值
“原始數據”的意義在於，它永遠不可能是“原始的”;它總是根據一個人的傾向和價值觀來構建的。數據分析的結果看似客觀公正，但實際上，價值選擇貫穿於從構建到解讀的全過程。
❼ 大數據應用都面臨哪些挑戰
第一個挑戰就是對數據資源及其價值的認識不足。這是因為全社會尚未形成對大數據客觀、科學的認識，對數據資源及其在人類生產、生活和社會管理方面的價值利用認識不足，存在盲目追逐硬體設施投資、輕視數據資源積累和價值挖掘利用等現象。所以說這是我國大數據長期內最大的挑戰，但也是比較容易實現的目標。
第二個挑戰就是技術創新與支撐能力不夠。這主要是因為大數據需要從底層晶元到基礎軟體再到應用分析軟體等信息產業全產業鏈的支撐，無論是新型計算平台、分布式計算架構，還是大數據處理、分析和呈現方面與國外均存在較大差距，對開源技術和相關生態系統的影響力仍然較弱，總體上難以滿足各行各業大數據應用需求。而這是大數據短期內最大的挑戰。
第三個挑戰就是數據資源建設和應用水平不高。這是因為用戶普遍不重視數據資源的建設，即使有數據意識的機構也大多隻重視數據的簡單存儲，很少針對後續應用需求進行加工整理。而且數據資源普遍存在質量差，標准規范缺乏，管理能力弱等現象。在很多跨部門、跨行業的數據共享仍不順暢，有價值的公共信息資源和商業數據開放程度低。數據價值難以被有效挖掘利用，所以說，大數據應用整體上處於起步階段，潛力遠未釋放。
第四個挑戰就是信息安全和數據管理體系尚未建立。數據所有權、隱私權等相關法律法規和信息安全、開放共享等標准規范缺乏，技術安全防範和管理能力不夠，尚未建立起兼顧安全與發展的數據開放、管理和信息安全保障體系。
第五個挑戰就是人才隊伍建設還需加強。就目前而言，我國的綜合掌握數學、統計學、計算機等相關學科及應用領域知識的綜合性數據科學人才缺乏，遠不能滿足發展需要，尤其是缺乏既熟悉行業業務需求，又掌握大數據技術與管理的綜合型人才。
❽ 大數據時代下，經濟預測與決策的方法可能發生哪些變化
大數據情況下，經濟預測和決策會變得更加的精準。
除此以外，我們要充分利用高科技和大數據的作用。
❾ 金融大數據應用面臨哪些風險
1.金融科技巨頭可能產生數據壟斷
一些金融科技巨頭憑借其在互聯網領域的固有優勢，掌握了大量數據，客觀上可能會產生數據寡頭的現象，可能會帶來數據壟斷。一些機構掌握了核心的信用數據資源，由於缺乏分享的激勵機制，導致與徵信的共享理念存在沖突。
2.存在數據孤島現象，數據融合困難
政府和企業都面臨數據孤島難題。大數據時代，數據已經成為核心資源，企業出於保護商業機密或者節約數據整理成本的考慮而不願意共享自身數據，一些政府部門也缺乏數據公開的動力。數據孤島現象的存在，將導致大數據信用評估模型採用的數據維度和演算法的不同，大數據徵信模型的公信力和可比性容易遭到質疑。
3.數據安全和個人隱私保護難度升級
目前，大數據的獲取大致有四種方法：自有平台積累、通過交易或合作獲取、通過技術手段獲取、用戶自己提交的數據等。但是由於相關的法律法規體系尚不健全，數據交易存在許多不規范的地方，甚至出現數據非法交易和盜取信息的現象。大數據來源復雜多樣加大了用戶隱私泄露的風險，其一，我國金融大數據行業的發展乃至Fintech行業的發展，在很大程度上得益於互聯網應用場景的發展，而大數據從互聯網應用場景向金融領域的轉移往往發生在一些金融科技企業的集團內部，這個過程缺乏監管和規范，可能會侵犯到用戶的知情權、選擇權和隱私權。其二，應用數據存在多重交易和多方接入的可能性，隱私數據保護的邊界不清晰；其三，技術手段的加入，加大了信息獲取的隱蔽性，一旦出現隱私泄露糾紛，用戶將面臨取證難、訴訟難的問題；其四，大數據採集數據的標准不一，用戶的知情權、隱私權可能受到侵犯。可見，在大數據環境下，個人數據應用的隱私保護是一個復雜的消費者權益保護問題，涉及到道德、法律、技術等諸多領域。
❿ 當前我國數字經濟發展存在什麼問題
在看到我世禪中國數字經濟和國有企業發展取得成就的同時，也不能忽視存在的一些問題，國內領先數字化咨詢公司中大咨詢認為，目前我國數字經濟發展中存在的問題有——
第一，在數字經濟基礎建設方面滯後。我國工業網路標准、技術、產業自主可控性仍待提高，且高端工業感測器、工業控制系統、關鍵工業軟體等多被國外壟斷襲伏，超算中心、互聯網新型交換中心、大科學裝置、測試試驗平台等相對缺乏。
第二，佔GDP比重和工業滲透率仍然偏低。2017年數字經濟對工業的滲透率我國為17.2％，低於G20國家平均水平的20.45％，韓國、德國、美國都在40%以上。
第三，存在數字安全隱患和行業壟斷問題。公共互聯網病毒、木馬、高級持續性攻擊等網路威脅向製造、金融、交通、能源等關系國民經濟命脈的重要領域傳導滲透。生產裝備搜山由機械化向數字化、網路化、智能化演進，並將大量接入工業互聯網，會帶來新型安全風險，在2018年，網路安全事件造成的損失估計近450億美元。