简介：今天，首席CTO指出，与您分享并非以下问题的问题和挑战，这些问题不是以下大数据。如果您可以添加您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
大数据带来的第一个挑战是是否调查数据。
实际上，调查数据的挑战取决于替换程度和调查数据的扩展。与大数据相比，调查数据是小数据。
大数据和小数据的交集。两个数据交集如何重叠取决于两个因素，一个是传感器技术的开发，另一个是数据挖掘算法技术的开发。这两种技术将在未来进行。发展直接影响社会科学的未来发展。
第二个挑战是，社会学研究范式仍然有用吗？在“大数据时代”中，过去的研究范式被称为采样，准确性以及原因和效果。面对革命性的转变。这是这样的，这是值得认真思考的信号。
大数据：
大数据（也称为大量数据）是指新处理模型具有强大的决策，洞察力和过程优化功能，高增长率和多元化信息资产的需求。
“大数据”的概念首先是由Victor Mills Sherg和Kennes Cookye在“大数据时代”的写作中提出的，它说它不需要分析该方法（采样调查）。相反，所有数据都使用了所有数据。执行分析和处理。
大数据具有4V功能，即体积（大），速度，品种（多样），值（值）。
第一个挑战是缺乏对数据资源及其价值的理解。这是因为整个社会尚未形成对大数据的客观和科学理解，以及对人类生产中的数据资源及其价值的使用及其价值，生活和社会管理不足。使用这种现象。从长远来看，这是我国大数据中最大的挑战，但这也是一个相对容易的目标。
第二个挑战是不够的技术创新和支持。这主要是因为需要从基础芯片到基本软件再到应用程序分析软件和其他信息行业链的大数据。无论是一个新的计算平台，分布式计算体系结构还是大数据处理，分析和演示，它都是在外国的。存在很大的差距，并且对开源技术和相关生态系统的影响仍然很弱，并且很难满足一般各个行业的大数据应用程序的需求。这是短期大数据的最大挑战。
第三个挑战是数据资源构建和应用的水平不高。这是因为用户通常不关注数据资源的构建，甚至数据意识也只关注数据的简单存储，并且很少此外，数据资源通常质量较差，标准和规格不足以及管理能力较弱。数据共享在许多跨部门和跨行业数据中的共享仍然不平滑，并且有价值的公共信息资源和宝贵的公共信息资源和商业数据很低。数据值很难有效地挖掘和使用，因此大数据的应用是婴儿期的，而且潜力远非释放。
第四个挑战是尚未建立信息安全和数据管理系统。缺乏数据所有权，隐私权和信息安全，公开共享和其他标准等法律法规。尚未建立技术安全预防措施和管理功能。它尚未确定考虑安全和开发的数据开放性，管理和信息安全保证系统。
第五个挑战是，人才团队的建设需要得到加强。目前，我国家对数学，统计学，计算机，计算机和其他相关学科和应用领域缺乏的全面数据科学才能的全面了解，远离满足发展需求，尤其是满足开发需求缺乏熟悉行业业务需求和掌握大数据技术技术的综合人才的缺乏管理
挑战1：数据源很复杂。丰富的数据源是大数据行业发展的先决条件。我国家的数据资源总量远低于美国和欧洲。
挑战2：数据挖掘分析模型建立。关于大数据分析，人们主张其神奇价值观的喧嚣，但这很少是实际应用方法的模式和方法。
挑战3：权衡数据开放性和隐私。目前，我国的一些部门和机构有大量数据，但他们宁愿不愿为相关部门提供共享，从而导致信息不完整或重复投资。
挑战4：大数据管理和决策。在当今的商业世界中，高管制定的决定仍然更多地依赖于个人经验和直觉，而不是基于数据。
挑战5：大数据才能差距以及精通大数据技术的相关才能也已成为一个很大的差距。
大数据杀戮不是大数据应用程序面临的正确挑战
“大数据杀戮”是一种价格歧视，但更多地取决于数据和算法，实施方法更加隐藏。这种行为可能满足不同级别的用户需求并增强市场动态竞争，但它也会满足用户的需求导致福利福利和损害市场诚信的下降。它的影响非常复杂。大数据杀戮的治理涉及市场竞争，消费者权利，个人数据保护和反歧视政策，还面临执法和法律困难等实用问题。它尚未得出结论。建议对“大数据杀戮”行为的全面和客观地检查优势和缺点，并遵守平台公司通过加强市场竞争和保护消费者免费的自由的平台公司“杀死”的动力和能力选择权利。强度的监督能力和执法效率，修改和提高部门法规，增强平台定价规则的透明度，并敦促和指导平台自我歧视。
随着移动互联网和物联网等新技术的快速发展，人类进入了数据时代。大数据带来的信息风暴正在深刻改变我们的生活方式，工作和思维方式，这对在线舆论管理。互联网公众舆论管理在大数据时代面临的新情况意味着，人类可以分析和使用的大数据增加了很多，并且有效管理和控制大量数据的困难仍在增加。在线舆论管理面临新的机遇和挑战。互联网是一个神奇的大型网络。大数据开发和软件自定义也是一个模型。这是最详细的报价。如果您真的想这样做，您可以来这里。最后一件事是可以找到它的顺序。我想说的是，除非您想做或理解此内容，否则如果您只是开心，就不要来。1。大数据带来了在线公众意见管理的新挑战。首先是大规模数据的挑战。在线信息很难控制。大量的相关性和偶尔的因素使公众舆论更加复杂和多变。传统的公众舆论监控，判断方法和方法难以工作。新的技术手段和方法具有更高的要求。第二是选择性交流的挑战。在线数据无限与网络能力有限的能力之间的矛盾加剧了公众舆论的“盲目含义”效应。社会媒体促进信息的开放和开放沟通的便利。专注和个性化的交流非常突出，使彼此之间的“相似”变得更加容易，从而相互支持并增强和加剧了公众舆论。第三个是分散公众舆论的挑战。在大数据时代， 可以提供各种类型的数据。越来越多的机构和个人将通过数据挖掘和分析得出各种结论。管理公众舆论越来越困难。2。大数据为在线舆论治理带来了新的机会。首先是扩大公众舆论治理领域。在“一切都可以量化”的大数据浪潮中，互联网逐渐成为现实世界的“镜像”。网络社会和真实社会越来越融合。在线舆论管理不再限于在线演讲领域。运营法及其与真实社会的互动可以完全链接，协调和协调。第二是丰富在线公众舆论的管理方法。大数据技术可以比较和分析更广泛的领域和更长时期的在线舆论，以更准确地掌握网络的情感特征，预测舆论的发展趋势，并提高公众舆论管理的有效性。促进在线公众舆论理论的研究。在大数据分析的帮助下，公众舆论研究的观点将变得更加多样化和准确，并且当前的公众舆论研究令人尴尬的学术现实“战略是优越，技术和稀缺” .3。大数据提出了对在线公众舆论管理的新要求。首先是从关注案件转变为整体控制。传统的在线舆论管理专注于重大公众舆论事件的管理，大数据可以更好地掌握在线公众舆论开发。第二是从被动响应转变为主动预测。大数据的核心是预测。通过大量数据分析，发现其背后的微妙关系， 为了预测未来趋势和提前部署预防响应。第三个是从定性管理转变为定量管理。所有相关信息，包括网民的评论，情感变化，社会关系等，转换为用于计算计算的标准数据并以定量形式进行分析，并通过数据模型进行计算以分析公众舆论的情况和趋势。第二，使用大数据思维来创新大数据时代的公众舆论管理的在线公众舆论管理，我们必须始终始终穿透大数据概念，并意味着获得“五个组合” .1。将大数据与社会治理紧密相结合，以改善互联网上的公众舆论来源。在线舆论是社会情感和舆论的体现。加强在线公众舆论的管理是加强社会治理。使用大数据的“相关分析”功能，构建“立方体”在线舆论数据，整合来自互联网各个方面的数据，分析，点击，点击在线公众舆论和社会动态背后的深层关系，实现在线舆论的管理以及社会治理的紧密联系和进步。2。通过在线政府信息披露大数据以提高政府的信誉。在目前，美国政府已建立了一个统一的数据开放门户网站，并为开发各行各业的应用程序提供了使用各个部门的数据的界面。。我们必须根据确保数据安全，指导社会力量参与采矿和使用公共数据，探索我国家的大数据政府开放系统的建立， 并使数据最大值3。用日常舆论管理支付大数据，以提高控制互联网公众舆论的整体能力。纽约市警察局已经开发了一个著名的COMSTAT系统。通过分析历史数据以绘制“犯罪地图”，它预测了犯罪和地点的高发病率，从而以有针对性的方式加强了警察部队的配置。这种“数据驱动”方法具有某些参考意义。在线公众舆论管理。使用大数据打破传统公众舆论管理的狭窄愿景，建立在线舆论大数据帐户系统，记录数据，例如网站，博客，微博，微信，论坛和其他网络平台等有必要实时，全面分析了公众舆论交流动态，并从不断变化的公众舆论中改变。查找数据以关注管理点并合理地分配资源以提高管理效率。4。紧密结合大数据和紧急情况，以提高在线公众舆论的紧急响应能力。在大数据时代，社会紧急情况始终与互联网密切相关。互联网不仅可以成为紧急情况的“燃烧代理人”，而且还可以成为对事件做出反应的强大工具。建立诸如“独立性独立系统”和“进化分析模型”之类的数据模型是必要的。分析事件的性质，事件的发展，传播平台，观众的数量以及网民的趋势，以解决传统公众舆论分类中的随机性和滞后问题， 科学研究，判断和快速处理。5。紧密结合大数据和公众舆论指导，以改善吸引力和说服力。一方面，公众舆论时代的指导应“遵循”。通过分析在线数据，对网民的趋势进行分析，了解网民的偏好和特征，并实现“良好的交谈，谈论谈话”。另一方面，“与数据交谈”。数据最令人信服。根据完全收集相关数据，使用图表之类的数据来可视化技术，以全面介绍事件的来龙去脉，以便网民可以理解事件的真相，也可以理解事件的背景和历史背景，并消除公众舆论的“盲人”。效果，解决网民的兴奋并实现客观理性。3。通过实用和强大的措施促进大数据公众舆论管理系统的构建。我们必须积极适应大数据时代的发展要求，从各个方面加速创新，例如机构机制，技术手段和人才团队，建立一个全面的在线公众舆论管理系统，不断增强在线公众意见，这是科学意见，科学意见，科学意见，现代和数字管理水平1。改善大数据公众舆论管理系统。数据资源是该国的重要战略资源。在目前，我的国家仍然在大数据管理，低利用率和低安全性的管理方面存在问题。有必要尽快在国家一级引入大数据战略规划，加快数据立法的过程，并增加对资金，技术和人力资源的投资。互联网信息部， 建立政府首席信息官，协调各个方面的数据收集，管理和利用，制定统一的数据界面标准，打破各行各业的“数据岛”，促进我的国家大数据加速发展。2。建立网络公众舆论大数据基本平台。数据只能在集成和利用中生成价值。在目前，迫切需要构建一个统一，高效的大数据基本平台，以实现各个行业的统一存储和交换数据Fieldss.t是必要的，要尽快构建我国家的网络数据中心，建立一个国家互联网大数据平台，并全面收集各个方面的数据。将数据分享到网络数据中心，包括政府部门，企业和所有级别的人群。加强在线舆论管理大数据技术支持。BIG数据具有全面，动态和开放的优势，以及低值密度和快速传输速度等困难。有必要加速技术研究并提高数据对“黄金”的能力。首先是数据监视技术，以实现媒体，论坛，博客，微博，微信和其他网络平台的全面捕获和记录，特别是为了提高自动识别数据，例如图片，音频和视频数据等能力。第二个是大型数据存储技术。构建一个具有大量存储能力的大数据平台，以实现高效效率读写和交换大型数据。三分之二的数据挖掘技术，快速从大量数据中识别出有价值的数据，并点击数据背后的隐藏法律。 包括相关分析，聚类分析，语义分析等，自动分析在线语音之间的趋势和相关性，并揭示了公众舆论的发展趋势。第五，数据安全技术，包括身份验证，入侵检测，网络控制等，等等确保数据安全4。加强在线公众舆论大数据人才团队。协调主要的国内大学，科学研究单元，媒体机构和政府部门的力量，开放特殊数据科学学科，加强各种学科才能的交叉培训以及专注于培养对统计，计算机科学，新媒体，交流和其他方面的全面掌握，知识的综合才能创造了一个大型的大数据才能团队，为在线公众舆论管理提供可靠的人才支持。
上周，在大数据的趋势和特征上，据说人类面临的问题不是无法解决问题，而是问题太复杂了。在机械思维的情况下，其速度和效率无法再抓住随着新问题的出现。这是在这种劳动分裂的背景下，越来越紧密的合作以及越来越复杂的问题，大数据思维已经出现。BIG数据思维也来自其独特的数量，多样性和完整性，可以解决看似复杂且难以解决的问题。
实际上，早在1960年代，研究人员就建议使用人工智能来解决社会问题。在那时，人工智能方法仅限于了解人类如何生产智能，然后让计算机根据人类思维来进行。吴军在“聪明的时代”中说：“在人类发明的历史上，许多领域的早期尝试都在模仿人或动物，因为这是思考我们直觉的最简单方法。上述发展人工智能的思想似乎无法解决任何实际问题。许多科学家已经开始反思人工智能的发展，大约20年来，人工智能学术界的研究处于陷阱。1970年代，人类开始尝试另一种智力发展路径，即数据驱动和超级计算的方法。即使10年前，我当时仍在学习，而且我已经接触了人工神经网络算法。当时，机器智能的概念相对模糊，并且人工智能尚未提高到我们的高度。
机器智能的概念已经在60多年来提出，但是今天真正的突破是大数据。为什么大数据的拐点是今天发生的？大数据面临什么样的技术挑战？
在过去的10年中，最简单的功能是全球数据量已经爆炸。大数据的第一个来源是计算机本身。第二个来源是传感器。第三个来源是将过去存在并以非数字形式存储的信息数字化。根据Siko Company的统计数据，从2009年到2015年的6年，企业级别的数据增加了50倍。，数据的爆炸性增长与一系列支持技术的开发和支持是不可分之的，应用数学和认知科学发展。在目前，这些技术问题不一定具有最佳解决方案，也没有绝对的解决方案。
1.数据收集
传统的数据方法通常首先具有目的，然后开始收集数据。例如，在人们发现天堂之星的运动轨迹与牛顿力学和天文学家的预测不同之后，海王星的发现与众不同。发现了很多星空的照片；心理学研究还通过了一个清晰的研究主题，然后再通过一个清晰的研究主题，然后再通过一个清晰的研究主题。实验方法收集数据，例如“棉花糖测试”一系列实验，以及关于认知障碍的“追随者”，因此on.big数据避免了采样，因为大数据通常使用完整的作品（大数据的特征之一）作为样本集。
但是，如何收集完整作品是一件非常具有挑战性的事情。在目前，一些智能公司，例如Google，Facebook，Baidu，JD.com是一个角落，间接收集数据，然后使用数据的相关性来导出您想要的结论。但是即使这些成功的公司仍然有很多失败。在2010年，Google推出了自己的电视套装-Top Box Google TV以准备数据以获取数据以输入电视广告。完全放弃了该产品。到目前为止，无论是Google的过去设置-Top框，还是以后的Chromecast，Apple的Apple TV，除了计算评分并计算可能的广告受众，都没有大事话题。没有独特或最好的方法，它仍然面临着巨大的挑战。
数据存储
Google Street Maps生成的数据量为每天1TB。如果一块数据具有三个副本，则每年1％。即使您今天使用最大的10TB硬盘，也需要使用100。因此，它不能简单地依靠设备来解决数据存储问题。取而代之的是，需要技术解决方案来提高存储效率并确保可以存储不断生成的数据。当前的数据存储方式主要从以下两个方面考虑：删除数据冗余和易于使用。可以删除数据冗余。简单地理解为数据的重复部分，例如仅一次与所有电子邮件的附件相同。这样，在删除数据冗余的过程中，必须更改相应的数据读取和写作处理。是否有更有效的存储格式或方法比现在仍然是面临大数据的挑战。此外，使用的便利性是从用户的角度考虑数据的存储。在大数据之前，当设计文件系统的数据存储格式主要是考虑的是，具有小规模和较小尺寸的结构化数据主要考虑。在大数据时代，不仅数据和维度的数量增加没有形式的固定模式。因此，有必要重新设计一般，有效且方便的数据表示方法和存储方法。
3.数据处理
由于体积和较大的尺寸，处理的计算是巨大的，并且其处理效率是一个巨大的技术挑战。并行计算是解决目前大量计算的重要手段，但仍然存在一些问题。例如，问题的任何部分在并行计算中都是无能的。这种类型的计算比例越大，并行处理的效率越低；同样，在并行计算中无法保证每个小任务的计算。首先，并行计算的效率也将大大降低，即完成其任务的服务器需要等待不清楚的服务器，最终的计算速度取决于后续的子任务。
第四，数据挖掘
如何从一堆混乱的数据中挖掘出宝贵的信息是机器智能的关键和大数据的使命。降低噪声处理后，数据基本上可以直接使用。下一个关键步骤是机器学习。目前，广泛使用的机器学习算法包括人工神经网络算法，最大熵模型和逻辑自我回归。Googlealphago的培训算法是人工神经网络。机器学习的过程是连续迭代和进化的过程。只要提前设置一个算法，这些算法就会不断优化模型并使其更接近实际情况。找到更好的算法一直是科学家探索的问题。
5.数据安全
大数据应用程序的一个挑战也来自数据安全问题和对隐私的需求。索尼在2014年丢失数据时，损失多达1亿美元。丢失了商业数据后被盗的医疗数据。，除了在北京建立大数据中心外，在Guiyang建立了一个大数据灾难恢复中心，它正准备在Inner Mongolia建立另一个数据灾难恢复中心。对数据隐私的尊重，我认为每个人都应该深受感动。我们每个人的信息泄漏引起的骚扰电话和电信欺诈。可以看出，数据安全已成为大数据开发的主要隐藏危险和困难。
上述大数据的上述五个方面的技术挑战不是独立的，而是相互补充并相互影响。大数据的技术挑战只能在这里谈论个人理解，希望在这方面帮助每个人的思维。下周继续谈话，大数据将为我们带来便利和隐藏的危险。
结论：以上是由以下问题和挑战所编写的主要CTO注释，这些注释和挑战不面对大数据和相关内容答案。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?