來源：網絡 | 作者： | 日期：2021-05-25 00:00:00 | 閱讀： 4260
挑戰一(yī)：大數據時代發展良莠不濟
我國大數據仍處于起步發展階段，在“萬衆創新，大衆創業”的(de)大環境下，大量的(de)大數據企業不斷湧現，但企業發展良莠不濟。随着大數據應用的(de)發展，大數據價值得以充分的(de)體現，大數據在企業和(hé)社會層面成為(wèi)重要的(de)戰略資源，數據成為(wèi)新的(de)戰略制高(gāo)點，是大家搶奪的(de)新焦點。
挑戰二：大數據創新、創業盲目
企業在創新、創業過程，由于缺乏對大數據産業鏈的(de)認識，出現許多跟風紮堆的(de)情況，沒有有效發揮自(zì)身優勢，造成巨大的(de)資源浪費。創新的(de)時候，我們往往會看到一(yī)些标杆出來。通俗來講，看到人家風光，沒有看到人家背後受罪的(de)時候。往往一(yī)窩蜂跟去(qù)的(de)時候就會發現全是坑，而且“此去(qù)華山一(yī)條道(dào)”，滿滿的(de)全是競争對手。因此我們做(zuò)這個排行的(de)初衷就是為(wèi)大家梳理(lǐ)一(yī)下，哪些行業、哪些闆塊、哪些領域是什麽樣的(de)狀況，精确的(de)找到自(zì)己的(de)優勢方向，去(qù)做(zuò)創新和(hé)努力。
挑戰三：投資盲目
霍華德.馬克思說過“投資者們明确達成的(de)廣泛共識差不多都是錯的(de)”。究其原因是資本在選擇大數據項目、企業的(de)時候，由于沒有客觀的(de)評價标準，同時也缺乏對産業鏈的(de)整體認知，導緻投資市場追逐熱點，存在一(yī)定的(de)盲目性，大大降低(dī)了資本對大數據行業發展的(de)正向推動力。
挑戰四：監管的(de)盲目性
目前，監管層很難對大數據企業和(hé)機構進行有效的(de)監管以及正确引導，要為(wèi)大數據發展打造一(yī)個良性的(de)生态環境就比較困難。其核心原因是對大數據企業的(de)識别評價缺乏标準和(hé)規範。
挑戰五：大數據項目建設盲目
由于人才缺乏、大數據咨詢服務還沒有發展起來等原因，用戶很難對大數據項目有全面的(de)認識，容易受到廠商的(de)左右，導緻建設內(nèi)容的(de)盲目;由于缺乏對産業的(de)整體認識和(hé)大數據企業評價标準、方法，所以在大數據服務商選擇上也存在一(yī)定的(de)盲目性。
大數據時代面臨挑戰的(de)應對策略
大數據時代的(de)浪潮已經襲來，這對于我們每一(yī)個人來說，既是大數據的(de)締造者，因為(wèi)我們的(de)認知和(hé)行為(wèi)方式都在源源不斷地(dì)産生各種各樣的(de)數據；又是大數據的(de)使用者，因為(wèi)人的(de)大腦幾乎每時每刻都在對所觀察到和(hé)所搜集到的(de)各種數據進行分析，以期得出結論；更是大數據的(de)直接受益者，因為(wèi)通過對數據的(de)分析和(hé)挖掘，大數據的(de)大價值最終體現在指導人的(de)行動并由此推動社會的(de)不斷進步。
面對大數據時代在現如(rú)今面臨的(de)挑戰，提出幾點應對策略：
1、合理(lǐ)獲取數據
２、存儲随需而變
３、篩選與分析大數據
４、理(lǐ)性面對大數據的(de)價值誘惑
５、雲計算和(hé)大數據相輔相成
６、處理(lǐ)好非結構化數據
７、與硬件保持距離(lí)
８、提高(gāo)大數據的(de)可(kě)視(shì)化
９、安全防範必不可(kě)少
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