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大数据开发技术的缺点是什么

今天给大家分享大数据开发技术的缺点是什么，其中也会对大数据开发有发展前景吗的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

社交媒体中大数据的缺点有数据质量不高，保密性不强等缺点。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。

其次，在社会方面，大数据技术的普及也带来了不可避免的副产物—透明度。随着大数据技术的越发进步，人们的个人隐私越来越难以保密，在网络上能随意查找个人信息。这不仅使得人们的合法权益得不到保障，而且增加了违法犯罪率，给社会带来了更多不稳定性。

（图片来源网络，侵删）

**隐私安全问题**：大数据时代的一个显著问题是个人隐私容易被泄露。由于数据分析技术的发展，人们的搜索记录、购物习惯、社交媒体活动等可以被用来构建详细的个人档案，这种透明化有时会让人感到不安。 **个性化广告**：大数据使得广告能够根据用户的行为和偏好进行定制。

然而，大数据也存在其局限性。大数据虽然记录了大量的数据，但并非所有数据都具有价值，关键信息占比往往较低，导致数据品质和利用率较低。如果只依赖大数据而不进行深入研究和判断，可能会错误地将偶然情况视为规律性，投入大量资源，导致失败。在大数据时代，个人隐私安全成为一大隐忧。

其次，技术局限性也是一个重要的问题。传统的数据处理和分析方法可能无法有效地处理大数据。例如，传统的关系型数据库可能无法存储和查询大规模的非结构化数据。因此，需要***用新的技术和工具，如分布式存储系统（如Hadoop）和流处理技术（如Spark），以应对大数据处理的挑战。

（图片来源网络，侵删）

网络社交的缺点网友不过泛泛之交研究表明：人的一生只能维持150段关系。哪怕你在微博上的粉丝再多，他们也不可能跟你一一发展成亲密关系。当然，泛泛之交也不是不可以，比如一些客户跟我们就是泛泛之交，我们需要这样的泛泛之交来促进工作，等等。

大数据的五个主要特征体现为：价值密度较低：在大数据环境中，有价值的信息相对较少，大量的数据中蕴含着有限的价值。这一特征突出了从海量数据中挖掘有用信息的重要性。数据类型多样：大数据包括多种数据类型，如结构化、半结构化和非结构化数据。

大数据技术和传统的数据挖掘技术之间有着本质的不同。大数据处理速度快，数据量呈爆炸性增长，这要求数据处理的速度相应地提升，并且要求对数据进行快速、实时地处理。大数据的价值在于挖掘数据中的各种“价值”，这个过程就是将数据价值化，这正是大数据的主要任务。

人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。Sociometric Solutions公司通过在员工工牌里植入传感器，检测其工作场所及社交活动——员工在哪些工作场所走动，与谁交谈，甚至交流时的语气如何。美国银行在使用中发现呼叫中心表现最好的员工——他们制定了小组轮流休息制度，平均业绩提高了23%。

大数据在体育运动领域也扮演着重要角色。它帮助运动员分析比赛录像，优化训练***，提高比赛表现。例如，网球比赛中的IBM SlamTracker工具和足球队的数据分析，都利用了大数据技术。金融交易在金融交易领域，大数据的应用提高了交易效率和决策质量。

对于银行而言，就更重要了，具体表现为两方面：风险控制。从***消费大数据中可以提取风险点，设置相应的风控措施；还可以对授信额度的分配提供客观参考。

大数据中的数据可以分为三种类型。第一种是结构化数据，这类数据具有固定的格式和有限的长度，它们通常以表格形式存储，每一行代表一条记录，每一列代表一个字段。例如，企业中的销售数据、用户基本信息等，这些数据便于进行统计分析和查询。

大数据的缺点隐私问题随着大数据应用的普及，隐私保护问题日益突出。在收集大量数据时，用户隐私可能被泄露。正确处理数据，加密、限制访问权限、授权等措施是必要的。数据质量问题大数据分析需要高质量数据，才能得到准确结果。数据来源、格式、完整性、准确性等因素对数据有重要影响。

此外，大数据还有助于提高商业效率。企业可以利用大数据对生产流程进行优化，降低成本，提高生产率。同时，大数据在供应链、物流、仓储管理等环节的应用也能实现更高效的资源配置，提升整体运营效率。利用大数据，企业能够洞察市场机遇，研发更具竞争力的产品和服务。

优缺点。征信模式所面临的问题是数据不全、上传数据不积极、更新不及时、接入门槛过高，但是数据准确可靠，有权威性。大数据模式的数据来源广泛，这样就弥补了征信的不足，但数据类型多样化，可能存在干扰信息，影响判断的准确性。

缺点：是需要大量的人力资源来进行内容筛选和推荐，相较于算法推荐机制，效率较低。大数据算法推荐优点：可以快速分析海量数据，为用户提供更加高效的推荐服务。缺点：是算法推荐通常基于数据和算法规则进行推荐，缺乏对用户个性化需求和情感的深度理解。

学科交叉性强：大数据管理与应用专业涉及到计算机科学、数学、统计学等多个学科的知识。学生不仅会学习专业核心课程，还会接触到相关的理论和实践技能。当然，每个专业都有其优缺点，大数据管理与应用专业也不例外。

然而，Druid并非没有缺点：数据需预先清洗，以支持实时写入，避免更新操作，通常需在写入Druid前进行拉宽处理。最新版本0.21支持Join操作，但右侧表需要加载至内存进行关联，可能影响性能。

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