涕零
1. 大数据的弊端是什么
大数据的弊端是可能造成数据泡沫风险。大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
结构
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。
大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
2. 大数据时代企业面临哪些风险
很多行业抄都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。主要面临同业竞争，当竞争对手利用大数据更快更准确的分析市场变化，并及时应对，自身企业就需要考虑如何同样有效的应对策略。如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。
3. 大数据可能带来哪些风险
大数据下，个人没有隐私可言，一切都被资本所掌握和利用
4. 大数据中心存在哪些法律风险
我国《刑法》对于公民个人信息的规制有一个明确的罪名：《刑法》内第 253 条之一侵犯公民信容息罪，" 违反国家有关规定，向他人出售或者提供公民个人信息，情节严重的，处三年以下有期徒刑或者拘役，并处或者单处罚金；情节特别严重的，处三年以上七年以下有期徒刑，并处罚金。"
5. 大数据背后是否意味着大风险
大数据背后是否意味着大风险越来越多的用户被警告说，他们所收集数据是如何被共享、又是如何被使用的而感到震惊。显然，人们需要更好的管理整个企业关键利益相关者和企业相关部门的数据资料：从首席营销官到IT部门，企业必须制定相关的指导方针和最佳实践方案用于使用、储存和转让企业业务内外的相关数据。 从信息安全的角度，围绕关键问题的大数据往往分为以下五个方面： 1、网络安全：随着越来越多的交易、对话、互动和数据在网上进行，这种刺激使得网络犯罪分子比以往任何时候都要猖獗。据2012年一月信息安全论坛的题为《网络安全策略：实现网络弹性》的报告显示，“今天的网络犯罪分子都组织得更好、更专业，并具备有力的工具和能力，以针对确定的目标进行攻击。这不是一次性的数据破坏或黑客攻击而成为报纸头条新闻的故事，而却具有深远的后果，这对企业可能意味着声誉受损，法律责任，甚至财政破产。网络弹性和防备战略对于企业大数据是至关重要的。 2、云中的数据：企业必须迅速采用和实施新技术的压力，比如云服务。经常面临大数据的具有挑战性的存储和处理的需求。而这其中包含了不可预见的风险和意想不到的后果。在云中的大数据对于网络犯罪分子来说，是一个极具吸引力的攻击目标。这对企业来说提出了更多的需求，他们必须采购战略正确的安全的云。 3、个人设备安全管理：携手大数据的增长的是新的移动设备使用范围的扩大，用于收集、存储、访问和数据传输。企业现在面临的企业员工在工作场所使用个人设备的安全管理挑战，必须平衡安全与生产力的需要。员工智能分析和浏览网页详情是安全恶梦，尤其是当这些混合了家庭和工作数据。企业应当确保其雇员接受相关的个人设备使用政策，并继续在符合其既定的安全政策下管理移动设备。 4、相互关联的供应链：企业往往是复杂的、全球性的和相互依存的供应链的一部分，而这一部分往往可能是最薄弱的环节。信息是通过简单平凡的数据供应链结合起来的，包括从贸易或商业秘密到知识产权的一系列信息，如果损失可能导致企业声誉受损，受到财务或法律的惩罚。信息安全协调在业务关系中起着相当重要的作用，这其中包括外包，离岸供应链和云服务提供商。 5、数据保密：大量的数据产生、存储和分析，数据保密问题将在未来几年内成为一个更大的问题。企业必须尽快开始规划新的数据保护，同时监测进一步的立法和监管的发展。 数据聚合和大数据分析，是保证企业的营销情报的宝库。能够在针对客户情况的基础上，结合过去的采购模式和以前的“私人”的喜好进行销售，是营销的法宝。但企业领导人渴望采用这些新技术，应了解申请多个司法管辖区的法律和其他限制。企业还应该实现数据隐私最佳实践和设计分析程序，建立相关透明度和问责制，永远不要忽视大数据、流程和技术的作用。 不言而喻，确保数据的输入和输出是一个关键的挑战，可以影响不只是潜在的商业活动和机会，但也有深远的法律含义。保持灵活和理想的预期变化的调节，而不是陷入困境时，才临时寻求解决方案。 话虽这么说，在初期，我们还没有看到大量的外部需求，强制要求企业确保信息的完整性。然而，随着企业规模扩大，业务处理的信息仍然会增加，需要业务决策密切联系原始数据的大数据分析，信息的质量变得越来越重要。如果同样复杂的分析可以应用到相关的安全数据，大数据，甚至可能被用于提高信息安全。 而这样的解决方案可能似乎不是很普遍，你可以放心，人们正在研究大数据分析被用于防止欺诈检测，网络安全，社会分析和实时多式联运监测。
6. 大数据是把双刃剑 机遇和风险并存
大数据是把双刃剑 机遇和风险并存
对于大多数企业来说，大数据已经成为左右战局的决定性力量，安全风险也随之更加凸显。企业已经搜集并存储了所有的数据，接下来他们该干些什么？他们如何对这些数据进行保护？而且最为重要的是，他们如何安全合法地利用这些数据？无论是从企业存储策略与环境来看，还是从数据与存储操作的角度来看，大数据带来的“管理风险”不仅日益突出，而且如果不能妥善解决，将肯定会造成“大数据就是大风险”的可怕后果。从信息安全的角度来看，围绕大数据的问题主要集中在以下五个方面：1.网络安全随着线交易、在线对话、在线互动，在线数据越来越多，黑客们的犯罪动机也比以往任何时候都来得强烈。如今的黑客们组织性更强，更加专业，作案工具也是更加强大，作案手段更是层出不穷。相比于以往一次性数据泄露或者黑客攻击事件的小打小闹，现在数据一旦泄露，对整个企业可以说是一着不慎满盘皆输，不仅会导致声誉受损、造成巨大的经济损失，严重的还要承担法律责任。所以在大数据时代，网络的恢复能力以及防范策略可以说是至关重要。2.云数据目前来看，企业快速采用和实施诸如云服务等新技术还是存在不小的压力，因为它们可能带来无法预料的风险和造成意想不到的后果。而且，云端的大数据对于黑客们来说是个极具吸引力的获取信息的目标，所以这就对企业制定安全正确的云计算采购策略提出了更高的要求。3.消费化众所周知，数据的搜集、存储、访问、传输必不可少的需要借助移动设备，所以大数据时代的来临也带动了移动设备的猛增。随之而来的是BYOD（bring your own device）风潮的兴起，越来越多的员工带自己的移动设备进行办公。不可否认的是，BYOD确实为人们的工作带来了便利，而且也帮助企业节省很大一笔开支，但也给企业带来了更大的安全隐患。曾几何时，手持设备被当成黑客入侵内网的绝佳跳板，所以企业管理和确保员工个人设备的安全性也相应增加了难度。4.互相联系的供应链每个企业都是复杂的、全球化的、相互依存的供应链中的一部分，而供应链很可能就是最薄弱的环节。信息将供应链紧密地联系在一起，从简单的数据到商业机密再到知识产权，而信息的泄露可能导致名誉受损、经济损失、甚至是法律制裁。信息安全的重要性也就不言而喻了，它在协调企业之间承包和供应等业务关系扮演着举足轻重的角色。5.隐私随着产生、存储、分析的数据量越来越大，隐私问题在未来的几年也将愈加凸显。所以新的数据保护要求以及立法机构和监管部门的完善应当提上日程。抛开以上提到的问题，数据聚合以及大数据分析就像是企业营销情报的宝库。基于用户过去的购买方式，情绪以及先前的个人偏好进行目标客户的定位，对市场营销者来说绝对是再合适不过了。但是那些出于商业利益考虑而迫切想要采用新技术的企业领导者会被建议先去了解法律和其他方面的限制，这些限制可能涉及多个司法机构；此外，他们应该实施一些隐私最佳实践，并将其设计成分析程序，增加透明度和实行问责制度，而且不应该忽视大数据对人们、对技术的影响。很显然，保证数据输入以及大数据输出的安全性是个很艰巨的挑战，它不仅会影响到潜在的商业活动和机会，而且有着深远的法律内含。我们应该保持敏捷性并在问题出现前对监管规则作出适当的改变，而不是坐等问题的出现再亡羊补牢。当然，一切都还处于初级阶段，而且目前也没有太多外在要求来强制企业保证信息的完整性。然而，企业每天处理的数据规模依然在保持增长，大数据分析使得商务决策越来越接近原生数据，信息的质量也变得愈加重要。如果同样复杂的分析可以运用到相关安全数据上面，那么大数据甚至可以用来改善信息安全。虽然目前这些解决方案很难普及开来，但是他们正在和大数据分析一起用于防骗，网络安全检测，社会分析以及多通道实时监测等过个领域。总的说来，大数据应该说是具有相当大的价值，但同时它又存在巨大的安全隐患，一旦落入非法分子手中，势必对企业和个人造成巨大的损失。套用一句话，世界是很公平的，收入与风险是成正比的。
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7. 大数据现状，风险是什么是否侵犯网民权益
大数据分析处理解决方案方案阐述 每天，中国网民通过人和人的互动，人和平台的互动，平台与平台的互动，实时生产海量数据。这些数据汇聚在一起，就能够获取到网民当下的情绪、行为、关注点和兴趣点、归属地、移动路径、社会关系链等一系列有价值的信息。数亿网民实时留下的痕迹，可以真实反映当下的世界。微观层面，我们可以看到个体们在想什么，在干什么，及时发现舆情的弱信号。宏观层面，我们可以看到当下的中国正在发生什么，将要发生什么，以及为什么？借此可以观察舆情的整体态势，洞若观火。 原本分散、孤立的信息通过分析、挖掘具有了关联性，激发了智慧感知，感知用户真实的态度和需求，辅助政府在智慧城市，企业在品牌传播、产品口碑、营销分析等方面的工作。所谓未雨绸缪，防患于未然，最好的舆情应对处置莫过于让舆情事件不发生。除了及时发现问题，大数据还可以帮我们预测未来。具体到舆情服务，舆情工作人员除了对舆情个案进行数据采集、数据分析之外，还可以通过大数据不断增强关联舆情信息的分析和预测，把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展，通过对同类型舆情事件历史数据，及影响舆情演进变化的其他因素进行大数据分析，提炼出相关舆情的规律和特点。 大数据时代的舆情管理不再局限于危机解决，而是梳理出危机可能产生的各种条件和因素，以及从负面信息转化成舆情事件的关键节点和衡量指标，增强我们对同类型舆情事件的认知和理解，帮助我们更加精准的预测未来。用大数据引领创新管理。无论是政府的公共事务管理还是企业的管理决策都要用数据说话。政府部门在出台社会规范和政策时，采用大数据进行分析，可以避免个人意志带来的主观性、片面性和局限性，可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差，降低决策风险。通过大数据挖掘和分析技术，可以有针对性地解决社会治理难题；针对不同社会细分人群，提供精细化的服务和管理。政府和企业应建立数据库资源的共享和开放利用机制，打破部门间的“信息孤岛”，加强互动反馈。通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等，充分整合外部互联网数据和用户自身的业务数据，通过数据的融合，进行多维数据的关联分析，进而完善决策流程，使数据驱动的社会决策与科学治理常态化，这是大数据时代舆情管理在服务上的延伸。解决关键 如何能够快速的找到所需信息，采集是大数据价值挖掘最重要的一环，其后的集成、分析、管理都构建于采集的基础，多瑞科舆情数据分析站的采集子系统和分析子系统可以归类热点话题列表、发贴数量、评论数量、作者个数、敏感话题列表自动摘要、自动关键词抽取、各类别趋势图表；在新闻类报表识别分析归类： 标题、出处、发布时间、内容、点击次数、评论人、评论内容、评论数量等；在论坛类报表识别分析归类： 帖子的标题、发言人、发布时间、内容、回帖内容、回帖数量等。解决方案 多瑞科舆情数据分析站系统拥有自建独立的大数据中心，服务器集中采集对新闻、论坛、微博等多种类型互联网数据进行7*24小时不间断实时采集，具备上千亿数据量的数据索引、挖掘分析和存储能力，支撑政府、企业、媒体、金融、公安等多行业用户的舆情分析云服务。因此多瑞科舆情数据分析站系统在这方面有着天然优势，也是解决信息数量和信息（有价值的）获取效率之间矛盾的唯一途径，系统利用各种数据挖掘技术将产生人工无法替代的效果，为市场调研工作节省巨大的人力经费开支。实施收益 多瑞科舆情数据分析站系统可通过对大数据实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
8. 金融大数据应用面临哪些风险
1.金融科技巨头可能产生数据垄断一些金融科技巨头凭借其在互联网领域的固有优势，掌握了大量数据，客观上可能会产生数据寡头的现象，可能会带来数据垄断。一些机构掌握了核心的信用数据资源，由于缺乏分享的激励机制，导致与征信的共享理念存在冲突。2.存在数据孤岛现象，数据融合困难政府和企业都面临数据孤岛难题。大数据时代，数据已经成为核心资源，企业出于保护商业机密或者节约数据整理成本的考虑而不愿意共享自身数据，一些政府部门也缺乏数据公开的动力。数据孤岛现象的存在，将导致大数据信用评估模型采用的数据维度和算法的不同，大数据征信模型的公信力和可比性容易遭到质疑。3.数据安全和个人隐私保护难度升级目前，大数据的获取大致有四种方法：自有平台积累、通过交易或合作获取、通过技术手段获取、用户自己提交的数据等。但是由于相关的法律法规体系尚不健全，数据交易存在许多不规范的地方，甚至出现数据非法交易和盗取信息的现象。大数据来源复杂多样加大了用户隐私泄露的风险，其一，我国金融大数据行业的发展乃至Fintech行业的发展，在很大程度上得益于互联网应用场景的发展，而大数据从互联网应用场景向金融领域的转移往往发生在一些金融科技企业的集团内部，这个过程缺乏监管和规范，可能会侵犯到用户的知情权、选择权和隐私权。其二，应用数据存在多重交易和多方接入的可能性，隐私数据保护的边界不清晰；其三，技术手段的加入，加大了信息获取的隐蔽性，一旦出现隐私泄露纠纷，用户将面临取证难、诉讼难的问题；其四，大数据采集数据的标准不一，用户的知情权、隐私权可能受到侵犯。可见，在大数据环境下，个人数据应用的隐私保护是一个复杂的消费者权益保护问题，涉及到道德、法律、技术等诸多领域。
9. 大数据时代企业面临哪些风险
数据作为基础来性战略自资源的地位日益凸显，个人数据信息被严重过度采集。人工智能、物联网、云计算、大数据等领域高度依赖对个人数据的读取、采集和应用，存在着严重的数据安全隐患；企业对个人数据信息隐私无底线无节制的采集和使用，一旦服务器遭到黑客攻击导致数据泄露，对用户的隐私、财产甚至是人身安全都有可能危及。