揭露Big 數(shù)據(jù)五大誤區(qū)揭露Big 數(shù)據(jù)五大誤區(qū)關(guān)于Big 數(shù)據(jù)的炒作這么多，it管理者很難知道如何挖掘Big 數(shù)據(jù)的潛力。大數(shù)據(jù)專家的答案是肯定的，二，信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)，平臺(tái)信息泄露風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)在平臺(tái)數(shù)據(jù)上收集和挖掘信息時(shí)，要注意用戶隱私的安全數(shù)據(jù)，不要泄露用戶隱私數(shù)據(jù)。

software 缺陷(缺陷)，也就是常說的Bug。大數(shù)據(jù)你做不到的事也可以用數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)專家的答案是肯定的。最近誕生的“南方新浪財(cái)經(jīng)大學(xué)數(shù)據(jù)策略指數(shù)”試圖通過股吧、微博等私人交流平臺(tái)，獲取人們對(duì)市場(chǎng)的“情緒判斷”。但是做決定的時(shí)候，情緒化的選擇往往會(huì)背叛數(shù)據(jù)。即使大數(shù)據(jù)分析給出了肯定的答案，但在做決定的最后一刻，情緒也會(huì)向數(shù)據(jù)反方向發(fā)展。世界杯最后一場(chǎng)，德國對(duì)陣阿根廷，兩隊(duì)都有自己的死忠球迷。

對(duì)于A小姐來說，做決定前的大數(shù)據(jù)毫無意義。她還是在自己價(jià)值觀的指引下做了決定。這是一種感情的力量，無法在最后時(shí)刻預(yù)測(cè)是A小姐對(duì)團(tuán)隊(duì)的熱愛占上風(fēng)還是她對(duì)輸贏的理性判斷占上風(fēng)。大數(shù)據(jù)在情緒外衣下的決策，往往會(huì)失敗。如果你參加一個(gè)8分鐘的相親節(jié)目，網(wǎng)絡(luò)科學(xué)家可以測(cè)出你和6個(gè)相親對(duì)象之間的社交、聊天時(shí)間、涉及的話題以及各種微表情，但無法檢測(cè)出雙方對(duì)彼此的真實(shí)感情。

Large 數(shù)據(jù)在應(yīng)用和存儲(chǔ)方面存在一系列的安全隱患，包括以下幾個(gè)方面:數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn):Large 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸，容易面臨泄露的風(fēng)險(xiǎn)。這些數(shù)據(jù)可能是敏感的數(shù)據(jù)，比如個(gè)人身份信息、財(cái)務(wù)信息、病歷等。數(shù)據(jù)完整性風(fēng)險(xiǎn):Big 數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)和傳輸中，數(shù)據(jù)可能被損壞、篡改或丟失，需要采取保護(hù)措施，確保Big 數(shù)據(jù)的完整性。權(quán)限管理風(fēng)險(xiǎn):“大數(shù)據(jù)次”涉及多數(shù)據(jù)來源。管理者應(yīng)仔細(xì)分析和考慮各種數(shù)據(jù)來源的權(quán)限，設(shè)置適當(dāng)?shù)臋?quán)限，避免數(shù)據(jù)泄露和篡改。

Da 數(shù)據(jù)安全層面的風(fēng)險(xiǎn)包括異常流量攻擊、信息泄露風(fēng)險(xiǎn)、傳輸過程中的安全風(fēng)險(xiǎn)。1.異常流量攻擊1。存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)非常龐大，而且往往是分布式存儲(chǔ)。正是因?yàn)檫@種存儲(chǔ)方式，存儲(chǔ)的路徑視圖比較清晰，而數(shù)據(jù)的量太大，導(dǎo)致了。2.由于大型數(shù)據(jù)環(huán)境中終端用戶數(shù)量眾多，受眾類型多樣，客戶身份的認(rèn)證需要大量的處理能力。

二。信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)。平臺(tái)信息泄露風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)在平臺(tái)數(shù)據(jù)上收集和挖掘信息時(shí)，要注意用戶隱私的安全數(shù)據(jù)，不要泄露用戶隱私數(shù)據(jù)。需要考慮的是數(shù)據(jù)背景下信息安全的主要問題是保證數(shù)據(jù)的信息傳輸和交換過程中，各個(gè)存儲(chǔ)點(diǎn)的用戶隱私不被非法泄露和利用。

揭露Big 數(shù)據(jù)五個(gè)誤區(qū)關(guān)于Big 數(shù)據(jù)的炒作這么多，it經(jīng)理們很難知道如何挖掘Big 數(shù)據(jù)的潛力。Gartner指出了對(duì)“Big 數(shù)據(jù)”的五個(gè)誤解，以幫助IT經(jīng)理制定他們的信息基礎(chǔ)架構(gòu)戰(zhàn)略。Gartner研究總監(jiān)AlexanderLinden表示:“Big 數(shù)據(jù)提供了巨大的機(jī)遇，但也帶來了更大的挑戰(zhàn)。海量數(shù)據(jù)沒有解決數(shù)據(jù)固有問題。IT經(jīng)理需要擺脫各種炒作，根據(jù)已知的事實(shí)和業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的結(jié)果來指導(dǎo)自己的行動(dòng)。

然而，大多數(shù)企業(yè)仍處于采用big 數(shù)據(jù)的初級(jí)階段，只有13%的受訪企業(yè)部署了big 數(shù)據(jù)解決方案(見圖1)。圖一。關(guān)于2013年和2014年采用的階段的說明數(shù)據(jù): Gartner詢問每位受訪者:“以下五個(gè)階段中哪一個(gè)最能描述您的企業(yè)采用的階段？”2014年的N302，2013年的n720。

效率比較低，在web模式下如果不支持多線程很容易超時(shí)。這個(gè)我還真不知道，效率問題。因?yàn)閜hp是腳本解釋語言，使用和部署都比較容易，但是在處理需要大量cpu的操作時(shí)(如圖)，如果寫成php擴(kuò)展的話效率會(huì)有所提高，但是不直接執(zhí)行C/C 程序還是很難實(shí)現(xiàn)多線程，不用說，這和語言定位有關(guān)。雖然可以異步調(diào)用，但畢竟不是強(qiáng)項(xiàng)。