今天，小編將在這篇文章中為大家?guī)泶髷?shù)據(jù)的有關(guān)報道，通過閱讀這篇文章，大家可以對大數(shù)據(jù)具備清晰的認識，主要內(nèi)容如下。

一、大數(shù)據(jù)優(yōu)缺點

1.優(yōu)點

快速識別錯誤——讓我們假設(shè)發(fā)生錯誤，需要盡快解決。通過實時大數(shù)據(jù)分析，可立即識別此錯誤并快速修復。這可以幫助防止更多的和/或更嚴重的故障。從長遠來看，這也有助于企業(yè)的聲譽，快速的錯誤更正可以幫助獲得更多的客戶。

儲蓄——盡管實時大數(shù)據(jù)分析的實施可能是昂貴的，但立即數(shù)據(jù)分析的高價值可以彌補這一支出。

逐步服務——通過大數(shù)據(jù)分析監(jiān)控產(chǎn)品和服務可能會為客戶帶來更高的轉(zhuǎn)化率，從而可能導致更高的利潤。可以通過分析輕松預測即將發(fā)生的錯誤和問題，這也有助于更多地關(guān)注客戶需求。

實時欺詐檢測——管理系統(tǒng)和服務器安全性的團隊可以快速，輕松地通知欺詐，一旦發(fā)現(xiàn)欺詐，就可以實時采取措施。

對競爭對手的策略——競爭對手今天在市場上屢屢受挫，大數(shù)據(jù)分析可幫助您提供競爭對手的詳細圖片，例如推出新產(chǎn)品，降低/提高特定時間的價格或?qū)Ｗ⒂谔囟ǖ攸c的用戶。

洞察——銷售洞察對于了解銷售的地位至關(guān)重要。這些見解可能導致額外的收入，例如長期不會失去客戶，檢查跳出率，并通過分析實時大數(shù)據(jù)分析找到最佳的銷售增長方式。

趨勢——通過分析客戶趨勢的決策可以通過實時大數(shù)據(jù)分析完成。這可能包括產(chǎn)品，廣告，客戶需求，特定季節(jié)可用的優(yōu)惠等。因此，它也可以改善長期的決定。

2.缺點

Hadoop不兼容——如前所述，Hadoop是最廣泛使用的大數(shù)據(jù)分析工具，目前不能處理實時數(shù)據(jù)。因此，需要一些其他工具，期望在未來Hadoop將為實時方法添加功能。

需要新的方法——有些組織習慣每周接受一次洞察。然而，隨著實時大數(shù)據(jù)的不斷流入，需要一種完全不同的方法。這可能是一些組織的挑戰(zhàn)，可能會導致一些決策和計劃的重塑。

可能的失敗——一些組織可能會將實時大數(shù)據(jù)分析視為一個閃亮的新玩具，并希望立即實施。但是，如果不能正確實施，可能會導致許多問題。如果一個企業(yè)不是以這么快的速度來處理數(shù)據(jù)，那可能會導致不正確的分析，這可能會給組織帶來更大的問題。

二、大數(shù)據(jù)怎樣提高數(shù)據(jù)保護風險

毋庸置疑，通過對大數(shù)據(jù)的集合和整理，政府決策的效率和科學統(tǒng)籌性將會明顯提高。這是因為：第一，大數(shù)據(jù)用“全數(shù)據(jù)”取代了隨機樣本的“小數(shù)據(jù)”，其龐大、完整的數(shù)據(jù)庫為高質(zhì)量決策奠定了堅實的基礎(chǔ);第二，大數(shù)據(jù)推崇“一秒定律”，即強調(diào)對資料整合、數(shù)據(jù)輸出、數(shù)據(jù)分析必須在瞬間完成，這有助于對問題情境進行即時判斷;

第三，大數(shù)據(jù)用簡單算法代替小數(shù)據(jù)的復雜算法，提高了對紛繁而多樣化的數(shù)據(jù)來源的“容錯能力”，更適應于具有高度復雜性和高度不確定性的社會治理情境，有助于決策者發(fā)現(xiàn)預期之外的新情況和新問題。

大數(shù)據(jù)以“全體數(shù)據(jù)”為分析對象的特點，要求信息采集做到全方位、全時段、多元化，此意味著政府必須擺脫其作為絕對信息擁有者的身份，拓展信息挖掘、流通與反饋渠道。

這不僅取決于政府主動打破信息壁壘，與社會分享信息權(quán)力的意識，取決于政府對提升信息管理能力和升級治理方案的決心與信心，更取決于政府對權(quán)力分享與增值形式的認知眼界。

大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展迅猛，為數(shù)據(jù)采集與共享提供了便利的同時也提高了數(shù)據(jù)保護的風險。尤其對于政府部門而言，其內(nèi)部信息部分涉及國家安全與公民隱私，貿(mào)然開放則無法從技術(shù)上得到安全保障。

以上便是小編此次想要和大家共同分享的有關(guān)大數(shù)據(jù)的內(nèi)容，如果你對本文內(nèi)容感到滿意，不妨持續(xù)關(guān)注我們網(wǎng)站喲。最后，十分感謝大家的閱讀，have a nice day!