大数据的利与弊

第一篇：大数据的利与弊

大数据的利与弊

随着科学技术的发展，越来越多的现代产品涌入我们的生活，它们无不例外地方便着我们的生活，为我们提供资讯，或者是将我们的资讯提供给他人。在这种信息不断交互的过程中，大数据的理念开始产生，大数据主要是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。虽然在普通人看来大数据遥不可及，与自己没有什么关系，但是大数据与每个个体正如国家与每个公民一样，我们每个人都是大数据的提供者与受益者。

大数据有四个基本特征：数据体量巨大、数据类型多样、处理速度快、价值密度低。基于大数据以上的特征，人们由此衍生出了许多与大数据有关的产业，并且得到了蓬勃的发展。

大数据最主要的发展当然集中在互联网上面。对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的节点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。大数据也是信息产业持续高速增长的新引擎。面对大数据市场的新技术、新产品、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变为“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测，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。

目前大数据在医疗卫生领域有广为所知的应用，公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库进行全面疫情监测。5千万条美国人最频繁检索的词条被用来对冬季流感进行更及时准确的预测。学术界整合出2003年H5N1禽流感感染风险地图，研究发行此次H7N9人类病例区域。社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得院外临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。

在疾病诊治方面，可通过健康云平台对每个居民进行智能采集健康数据，居民可以随时查阅，了解自身健康程度。同时，提供专业的在线专家咨询系统，由专家对居民健康程度做出诊断，提醒可能发生的健康问题，避免高危病人转为慢性病患者，避免慢性病患者病情恶化，减轻个人和医保负担，实现疾病科学管理。对于医疗卫生机构，通过对远程监控系统产生数据的分析，医院可以减少病人住院时间，减少急诊量，实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。武汉协和医院目前也已经与市区八家社区卫生服务中心建立远程遥控联系，并将在未来提供“从医院到家”的服务。在医疗卫生机构，通过实时处理管理系统产生的数据，连同历史数据，利用大数据技术分析就诊资源的使用情况，实现机构科学管理，提高医疗卫生服务水平和效率，引导医疗卫生资源科学规划和配置。大数据还能提升医疗价值，形成个性化医疗，比如基于基因科学的医疗模式。

在医药研发方面，大数据的战略意义在于对各方面医疗卫生数据进行专业化处理，对患者甚至大众的行为和情绪的细节化测量成为可能，挖掘其症状特点、行为习惯和喜好等，找到更符合其特点或症状的药品和服务，并针对性的调整和优化。在医药研究开发部门或公司的新药研发阶段，能够通过大数据技术分析来自互联网上的公众疾病药品需求趋势，确定更为有效率的投入产品比，合理配置有限研发资源。除研发成本外，医药公司能够优化物流信息平台及管理，更快地获取回报，一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年，使用数据分析预测则能帮助医药研发部门或企业提早将新药推向市场。

在公共卫生管理方面，大数据可以连续整合和分析公共卫生数据，提高疾病预报和预警能力，防止疫情爆发。公共卫生部门则可以通过覆盖区域的卫生综合管理信息平台和居民信息数据库，快速监测传染病，进行全面疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，进行快速响应，这些都将减少医疗索赔支出、降低传染病感染率。通过提供准确和及时的公众健康咨询，将会大幅提高公众健康风险意识，同时也将降低传染病感染风险。

在居民健康管理方面，居民电子健康档案是大数据在居民健康管理方面的重要数据基础，大数据技术可以促进个体化健康事务管理服务，改变现代营养学和信息化管理技术的模式，更全面深入地从社会、心理、环境、营养、运动的角度来对每个人进行全面的健康保障服务，帮助、指导人们成功有效地维护自身健康。另外，大数据可以对患者健康信息集成整合，在线远程为诊断和治疗提供更好的数据证据，通过挖掘数据对居民健康进行智能化监测，通过移动设备定位数据对居民健康影响因素进行分析等等，进一步提升居民健康管理水平。

在健康危险因素分析方面，互联网、物联网、医疗卫生信息系统及相关信息系统等普遍使用，可以系统全面地收集健康危险因素数据，包括环境因素，生物因素，经济社会因素，个人行为和心理因素，医疗卫生服务因素，以及人类生物遗传因素等，利用大数据技术对健康危险因素进行比对关联分析，针对不同区域、人群进行评估和遴选健康相关危险因素及制作健康监测评估图谱和知识库也成为可能，提出居民健康干预的有限领域和有针对性的干预计划，促进居民健康水平的提高。

当然作为一个新兴的概念，大数据也有着一些有待改进的缺陷。例如大数据的安全性。如果某个数据库发生了泄露或者是黑客入侵等情况，那么就有可能使得成百上千的公民的个人数据泄露，从而造成公民财产，个人隐私上面的危害。并且，大数据作为一个有着高额利润的项目，有不少企业会只看重利润就盲目地启动大数据的有关项目，但却没有相关的知识和人才，所以导致大数据这个新兴的项目充满了不确定性。

因此，大数据对于我们来说，既是机遇又是挑战。我们一方面要把握好大数据带来的机遇，努力把握住它，永远走在时代浪潮的顶端；另一方面，我们要时刻保持清醒警戒的意识，保护好个人的隐私，不要让不法分子钻了大数据的漏洞。

第二篇：论大数据时代的利与弊

论大数据时代的利与弊

摘 要：信息是推动世界发展、科技进步的不竭动力。而作为信息时代的产物――大数据，逐渐成为大家讨论的话题。下面将对大数据时代进行简单概述，介绍大数据前沿的公司以及大数据时代的利与弊。

关键词：大数据；数据分析；认知计算系统

中图分类号：TP181 大数据时代的概述

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，他称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。

当大数据还在众说纷纭时，维克托・迈尔-舍恩伯格就以对大数据进行了深入而系统的研究，并与麦肯思・库克耶编辑在《经济学人》发表了大数据专题论文，他曾说，世界的本质就是数据，大数据将开启一次重大的时代变革。

大数据的引领者

Google，Microsoft，亚马逊，IBM，苹果，Facebook，twitter，VISA都是大数据时代的领军企业，他们都洞察到了大数据的发展，在其中他们“受益匪浅”。

IBM执行总裁罗睿兰认为，“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素，最终数据将成为人类至关重要的自然资源。”未经处理的数据就像源矿，毫无价值，只有经过分析与处理的数据才有价值。大数据及分析最大的魅力就在于能够为国家、企业、医疗机构等带来分析洞察力，依托数据更加科学的来进行决策，进一步推动生产力发展。对于大数据分析，IBM采用的是一种“人工智能”+“大数据”的方式来提供大数据分析和服务，即“Watson Foundations”。

曾在《危险边缘》中一举成名的沃森能够战胜人类的“秘技”主要有以下几个：能够识别自然语言；从知识库中搜索证据来支持假设的答案；具有学习能力。IBM认为，随着信息的增加，以学习的、交互的方式，随着数据的进一步增长逐步提高认知的分析行为，就是“认知计算”。在IBM内部，“沃森”所代表的就是“认知计算”，IBM已经将认知计算作为未来大数据分析的战略方向。“沃森”基于IBM Power硬件平台，实际上“沃森”的认知计算能力并不仅限于Power，而是能移植到其他IBM系统上。IBM的Watson Foundations是一个开放式平台，传统的大数据解决方案用户也能获得认知计算带来的好处。

现在，IBM已经创建了三大类认知计算系统：新一代的对话系统；新一代的探索系统；新一代的决策系统，这是认知计算的最高应用境界，能帮助客户提供最佳的决策，如根据客户过往购物情况和实时购物情况，预测接下来客户要买什么。

“沃森”正变得越来越受欢迎，因为它所代表的“认知计算”让大数据及分析变得更加简单。

在国内，百度已经致力于开发自己的大数据处理和存储系统；腾讯也提出目前已经到了数据化运营的黄金时期，如何整合这些数据成为未来的关键任务。每一个商业巨头都在紧紧把握这次机会。大数据时代的利与弊

一分钟内，微博推特上新发的数据量超过10万；社交网络“脸谱”的浏览量超过600万……你把它们当作抒情议论的工具，华尔街的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”，先人一步用其预判市场走势，而且取得了不俗的收益。他们究竟是怎么利用这些数据的？这些数据具体有六大价值：

（1）华尔街根据民众情绪抛售股票；（2）对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；（3）银行根据求职网站的岗位数量，推断就业率；（4）投资机构搜集并分析上市企业声明，从中寻找破产的蛛丝马迹；（5）美国疾病控制和预防中心依据网民搜索，分析全球范围内流感等病疫的传播状况；（6）美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博，实时分析选民对总统竞选人的喜好。

几乎每一个成功的人，成功的企业都充分利用了大数据的绝妙优势。

苹果公司的传奇总裁史蒂夫・乔布斯在与癌症斗争的过程中采用了不同的方式，成为世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。他得到的不是只有一系列标记的样本，而是包括整个基因密码的数据文档。对于一个普通患者，医生只能期望他的DNA排列同实验中使用的样本足够相似。但是，史蒂夫・乔布斯的医生们能够基于乔布斯的特定基因组成，按所需效果用药。如果癌症病变导致药物失效，医生可以及时更换另一种药，也就是乔布斯所说的，“从一片睡莲叶跳到另一片上。”乔布斯开玩笑说：“我要么是第一个通过这种方式战胜癌症的人，要么就是最后一个因为这种方式死于癌症的人。”虽然他的愿望没有实现，但是他获得的所有数据还是将他的生命延长了好几年，也才有了iphone的一次次创新，带给我们的一次次惊喜。[1]

采用所有数据而不是样本数据，增加了我们解决问题的方法和能力，降低了我们的直接和间接经济损失，甚至挽救或者延长了人的生命，这就是大数据的魅力所在。

沃尔玛是世界上最大的零售商，在网络带来的巨大数据之前，沃尔玛在美国企业中拥有的数据资源是最多的。在20世纪90年代，通过把每一个产品记录为数据，沃尔玛可以让供应商监控销售速率、数量以及存货的情况，利用此沃尔玛成为了世界上最大的“寄售店”。而且在2004年，沃尔玛对历史交易记录这个庞大的数据库进行了观察，这个数据库记录的不仅仅包括每一个顾客的购物清单以及消费额，还包括购物篮中的物品，具体时间，甚至购买当日的天气。他们注意到，每当季节性飓风来临之前，不仅手电筒的销售量增加了，而且POPTarts蛋挞的销量也增加了。因此当季节性飓风来临时，沃尔玛会把库存的蛋挞放在靠近飓风用品的位置，从而增加销售量。[2]

当数据点以数量级方式增长时，我们会观察到许多似是而非的相关关系，大数据的相关关系分析法更准确、更快，也更不易受到偏见的影响。[3]

任何事物都有两面性，大数据难道带给我们的只有好处而无弊端吗？不，当然不是。大数据的最大弊端就是隐私。

Google、Yahoo！、微软搜索、Ask.com以及万维网进行边路的其他许多搜索引擎，通过碎网页的诸葛搜索，使得所有人仅在搜索框中键入一两个关键字就能访问这些网页。然而在不经意间，搜索引擎记住了许多，比网上发布的信息多得多。Google能识别出我们每个人在什么时候搜索了什么的，以及我们可能觉得足够准确并点击进去的搜索结果是什么。毫不夸张的说，Google对我们的了解比我们自己能够记住的还要多。[4]

他们得到了我们如此之多的隐私（并非我们自愿给予的），我们完全处于赤裸的状态（虽然Google等都对他们存储的信息进行定期的删除）。我们的隐私不再隐私。

大数据为我们带来便利的同时，也为我们埋下了巨大隐患。但是我们不会因为它的不足就摒弃它，相反地我们要好好利用它，并对它产生的弊端进行研究，拿出合理的解决方案。

参考文献：

[1]维克托・迈尔-舍恩伯格，肯尼思・库克耶.盛杨燕，周涛译.大数据时代[M].浙江人民出版社，2012（12）：33-34.[2]维克托・迈尔-舍恩伯格，肯尼思・库克耶.盛杨燕，周涛译.大数据时代[M].浙江人民出版社，2012（12）：50.[3]维克托・迈尔-舍恩伯格，肯尼思・库克耶.盛杨燕，周涛译.大数据时代[M].浙江人民出版社，2012（12）：51.[4]维克托・迈尔-舍恩伯格.删除[M].袁杰译.浙江人民出版社，2013（01）：12-13.作者单位：沈阳农业大学，沈阳 110866

第三篇：物联网与大数据的应用前景及利与弊

大数据的应用前景及利与弊 大数据的应用前景

1.数据的资源化

在大数据技术中蕴含着丰富的数据信息资源，它们的科学有效应用能够切实为企业带来巨大的经济产值，产生更多经济收益。因此，要利用好信息资源就要进一步开放研究大数据技术。信息资源的有效应用离不开先进的数据技术和信息化思维，网络技术人员应当将传统信息资源开发管理方法与大数据技术有机地结合起来，通过将不同数据集进行重组和整合，发挥就数据集所不具有的新功能，从而为企业创造出更多的价值。而掌握了数据资源处理技术的企业，在未来还能够通过将数据使用权进行出租或者转让等方式获取巨大的经济收益。

2.科技的交叉融合

大数据技术的发展不仅能够将网络计算中心、移动网络技术和物联网、云计算等新型尖端网络技术充分地融合成一体，促进不同科学技术的交叉融合，同时还能够促进多学科的交叉融合，充分发挥出交叉学科和边缘学科在新时代的新功能与效用。大数据技术的长足进步与发展既要求工程技术人员要立足于信息科学，通过对大数据技术中的信息获取、储存、处理等各方面的具体技术进行创新发展，也要将大数据技术与企业管理手段结合起来，从企业经营管理的角度研究分析现代化企业在生产经营管理活动中大数据技术的参与度及其可能带来的影响。在一些需要处理和应用到大量数据的信息部门，企业一方面要着力提高大数据技术的应用水平，另一方面要及时引起跨学科人才，充分发挥多科学与交叉性学科在本部门中的参与度。

3.以人为本的大数据技术发展趋势

科学技术的使用主体归根结底是人，虽然在大数据技术支撑的网络信息环境下，信息数据的及时流通与整合能够满足人类生产生活的所有信息需求，能够为人的科学决策提供有效指导，但大数据技术终究无法代替人脑，这就要求大数据技术在发展过程中要坚持以人为本的基本原则，重视人的地位，将人的生产活动与网络大数据虚拟关系结合起来，在密切人与人之间的交流的同时，充分发挥每一个独立个体的个性和特长。

未来项目应用趋势

1.开放源码

Apache、Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。一项调查发现，预计到今年年底，近60%企业的Hadoop集群将投入生产。佛瑞斯特的研究显示，Hadoop的使用率正以每年32.9%的速度增长。专家表示，2018年许多企业将继续扩大他们的Hadoop和NoSQL技术应用，并寻找方法来提高处理大数据的速度。2.内存技术

很多公司正试图加速大数据处理过程，它们采用的一项技术就是内存技术。在传统数据库中，数据存储在配备有硬盘驱动器或固态驱动器(SSD)的存储系统中。而现代内存技术将数据存储在RAM中，这样大大提高了数据存储的速度。佛瑞斯特研究的报告中预测，内存数据架构每年将增长29.2%。目前，有很多企业提供内存数据库技术，最著名的有SAP、IBM和Pivotal。3.机器学习

着大数据分析能力的不断提高，很多企业开始投资机器学习(ML)。机器学习是人工智能的一项分支，允许计算机在没有明确编码的情况下学习新事物。换句话说，就是分析大数据以得出结论。机器学习是2018年十大战略技术趋势之一。它指出，当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法，创建出能够理解、学习、预测、适应，甚至可以自主操作的系统。4.预测分析

预测分析与机器学习密切相关，事实上ML系统通常为预测分析软件提供动力。在早期大数据分析中，企业通过审查他们的数据来发现过去发生了什么，后来他们开始使用分析工具来调查这些事情发生的原因。预测分析则更进一步，使用大数据分析预测未来会发生什么。

2016年调查显示，目前仅有29%的公司使用预测分析技术，这个数量并不多。同时，许多供应商最近都推出了预测分析工具。随着企业越来越意识到预测分析工具的强大功能，这一数字在未来几年可能会出现激增。5.智能APP

企业使用机器学习和AI技术的另一种方式是创建智能应用程序这些应用程序采用大数据分析技术来分析用户过往的行为，为用户提供个性化的服务。推荐引擎就是一个大家非常熟悉的例子。在2017年十大战略技术趋势列表中，高德纳公司把智能应用列在了第二位。高德纳公司副总裁大卫·希尔里(David Cearley)说：“未来10年，几乎每个app，每个应用程序和服务都将一定程度上应用AI。6.智能安保

许多企业也将大数据分析纳入安全战略。企业的安全日志数据提供了以往未遂的网络攻击信息，企业可以利用这些数据来预测并防止未来可能发生的攻击，以减少攻击造成的损失。一些公司正将其安全信息和事件管理软件与大数据平台结合起来。还有一些公司选择向能够提供大数据分析能力产品的公司求助。7.物联网

物联网也可能对大数据产生相当大的影响。根据IDC 2016年9月的报告，“31.4%的受访公司推出了物联网解决方案，另有43%希望在未来12个月内部署物联网解决方案。”

随着这些新设备和应用程序上线，许多公司需要新的技术和系统，才能够处理和感知来自物联网的大量数据。8.边缘计算

边缘计算是一种可以帮助公司处理物联网大数据的新技术。在边缘计算中，大数据分析非常接近物联网设备和传感器，而不是数据中心或云。对于企业来说，这种方式的优点显而易见。因为在网络上流动的数据较少，可以提高网络性能并节省云计算成本。它还允许公司删除过期的和无价值的物联网数据，从而降低存储和基础架构成本。边缘计算还可以加快分析过程，使决策者能够更快地洞察情况并采取行动。

9.高薪职业

对于IT工作者来说，大数据的发展意味着大数据技能人才的高需求。IDC称“到2018年，美国将有181,000个深度分析岗位，是数据管理和数据解读相关技能岗位数量的五倍。”

由于人才缺口过大，罗伯特哈夫技术公司预测，2017年数据科学家的平均薪资将增长6.5%，年薪在116,000元到163,500元之间。同样，明年大数据工程师的薪资也将增长5.8%，在135,000元到196,000元之间。10.自助服务

由于聘请高级专家的成本过高，许多公司开始转向数据分析工具。先前预测，“视觉数据发现工具的增长速度将比其他商业智能(BI)市场快2.5倍，到2018年，所有企业都将投资终端用户自助服务。一些大数据供应商已经推出了具有“自助服务”能力的大数据分析工具，专家预计这种趋势将持续到2017年及以后。数据分析过程中，信息技术的参与将越来越少，大数据分析将越来越多地融入到所有部门工作人员的工作方式之中。

大数据带来的利与弊

一.大数据带来的益处 1.大数据服务市场崛起

对于很多企业来说分析只是数据工作的一部分，只有把一种数据与其他相关数据结合在一起进行深度挖掘，才更有价值。例如，将天气状况的数据加入到客户数据中，并进一步分析发 现在客户的 采购模式中是否存在与天气相关的因素等，就比单独分析客户数据有用得多。2.大数据时代的到来将为企业的发展和竞争提供新的出路

以阿里巴巴为例。阿里巴巴通过对旗下的淘宝、天猫、阿里云、支付宝、万网等业务平台进行资源整合，形成了强大的电子商务客户群及消费者行为的全产业链信息，造就了独一无二的数据处理能力，这是目前其他电子商务公司无法模仿与跟随的。同时，也将电子商务的竞争从简单的价格战上升了一个层次，形成了差异化竞争。此外，电商企业通过大数据应用积极开拓发展互联网金融业务。目前阿里、京东、苏宁三大主流电商企业已相继试水。除“阿里小贷”模式比较成功之外，京东模式也渐出效果。2012年，京东通过与中国银行合作，推出“供应链金融服务”，供应商凭借其在京东的订单、入库单等向京东提出融资申请，核准后递交银行，再由银行给予放款。据报道，此服务可以帮助京东供应商大幅度缩短账期，资金回报率由原来的60%左右提高到226%。3.大数据技术为政府社会治理带来新机遇

针对目前社会治理领域普遍存在的服务理念滞后、决策机制不够科学、部门协作亟须加强、工作方式待改进与工作效率求提升等问题，大数据技术从认识、理论、方法、实践和效果评估等方面都能给人以启发。大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享，成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段，为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。

4.大数据引领新发展

大数据成为关键生产要素。随着大数据时代的到来，数据将如能源、材料一样，成为战略性资源。2012年3月，奥巴马政府在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》，将其视为“未来的新石油”，提出通过大数据加速在科学、工程领域的创新步伐，强化美国国土安全，转变教育和学习模式。如何利用数据资源发掘知识、提升效益、促进创新，使其服务于国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据时代的重要战略课题。二.大数据带来的弊端 1.数据信息的安全问题 在大数据时代中，数据的流动量越来越大，数据信息的保密和个人信息的泄露面临着巨大的挑战，尤其是人们在线对话和网上交易日益增长，其面临的安全问题将会更加严峻。在大数据时代通过对个人信息的分析很容易了解其生活习惯和喜好，这样会导致国家和企业的机密以及个人信息的泄露。2.数据污染，数据质量差 很多中型以及大型企业，每时每刻也都在产生大量的数据，但很多企业在大数据的预处理阶段很不重视，导致数据处理很不规范。大数据预处理阶段需要抽取数据把数据转化为方便处理的数据类型，对数据进行清洗和去噪，以提取有效的数据等操作。甚至很多企业在数据的上报就出现很多不规范不合理的情况。以上种种原因，导致企业的数据的可用性差，数据质量差，数据不准确。而大数据的意义不仅仅是要收集规模庞大的数据信息，还有对收集到的数据进行很好的预处理处理，才有可能让数据分析和数据挖掘人员从可用性高的大数据中提取有价值的信息。

物联网的应用前景及利与弊 物联网的应用前景

我国物联网发展正呈现出一股蓬勃的气势，一方面由于物联网可以提高经济的总量，另一方面还可以降低生活成本。因此在未来中我国物联网产业发展将会广泛应用于家居、智能交通、环保监测、智能电网、金融、医疗等多个方面。我们可以主要从生活和商业两个方面着手对物联网的前景进行描述。

物联网在生活方面的前景 第一，物联网的发展可以在环保监控上体现优势。环境监控已经是当前社会的重要环保手段。今年两会的召开，环保政策又被上升到了新的高度。配合我国新的环保政策，物联网能在环境监控方面发挥高科技效应。企业超标排污、生态环境恶化等问题，在物联网高科技技术的跟踪中，会从隐形中脱离，变成肉眼可见，变成人人可以直接参与监督的话题。截止到2013年6月我国省市级污染监控中心344个，对一万多家企业实施了自动监控。但是仍然不够，仍然有屡禁不止的超标排污现象，这对当地居民和我国社会环境造成了极大的破坏和极其恶劣的影响。2009年我国环境一号A、B卫星在轨交付使用，构筑起了我国在空间领域的检测网，这是我国民用卫星中技术最复杂的对地观测系统，是物联网技术的高度体现。因此在地面上，也要配合高度的物联网RFID等技术的检测系统，以形成一套海陆空全方位检测环境的传感体系，让污染无法遁形。

物联网在商业方面的前景

（1）物联网能与金融深度结合，改善金融体系的安全防护方面的运作。在现实生活中，金融犯罪现象在犯罪现象总量中占比不小，金融安全防护工作对于金融机构有着至关重要的作用。智能管理是物联网技术的优势，他可以提高金融安全效率，并节约人工资源成本。一方面，物联网技术可以对来访人员进行智能管理。通过物联网技术对来访人员可以进行实时跟踪和智能分类，监控来访人员的活动区域，当不符合身份的人员进入到不应该进入的区域，物联网系统启动自动警告系统，发出警示，能有效降低犯罪率，节约人工成本。利用RFID设备在库房、机房等硬件设施上安放识别设备，还能为侦破违法行为提供线索和证据；另一方面，物联网技术能提高金融系统的支付业务的效率和安全性。

（2）物联网技术能为物流技术带来新的生机。物流领域对物联网的需求并不小，传统的物流早已无法满足快速发展的需求。随着网络上对于物流丢包现象的抨击，大力发展物联网物流优势已经迫在眉睫。智能物流能利用物联网的先进技术，在信息采集、信息处理、信息流通和信息管理技术上，表现的更臻于完美。

未来项目应用趋势：物联网行业发展的八大走向

一、物联网将演变为认知工具

2017年物联网的发展将从IoT 0.0版的连接装置演变成IoT 2.0版的使用认知运算(cognitive computing)及预测运算(predictive computing)。

(一)、IoT 0.0即是机器对机器(Machine-to-Machine, M2M)特性包括：联机装置是透过手机或与其他网络、极少的数据数据有整合企业或消费者的应用程序、且重点放在嵌入式硬件和手机网络的“管道(plumbing)”方面。

(二)、IoT 1.0特性包括：云端运算、整合企业管理、支持新的商业模式，如产品即服务、装置与网络安全、大数据分析、聚焦于整合软件功能和应用程序。

(三)、IoT 2.0特性是指物联网将从数据运用至事件响应，再转变为使用知觉工具和认知运算(或预测运算)。

二、认知技术成为新的智慧

物联网正在快速地转向运用人工智能(AI)来改变智能装置，在没有人为干预的情况下，能直接对环境的变化做出反应。

2017年云端服务与AI的整合解决方案，能够整合APP、机器学习及AI，以提供完整的情境认知(situation awareness)、预测及规范功能，并帮助组织实现物联网的价值。

三、认物联网平台商品化

大型企业将持续致力于建设生态系统，并以最低成本提供各种组件(building blocks)，借以促进创新和发展新物联网相关的解决方案与能力。

物联网平台的战争早已开始，包括：Amazon网络服务、微软Azure的物联网、IBM Watson云端运算、SAP的HANA，以及PTC的Thingworx等。拥有自己的物联网生态系统的AT&T、Verizon和Cisco等公司，将继续向更大型的平台供货商提供组件(building blocks)，并开始将自己生态系统转移至更大的物联网生态系统。

四、无人机运输成真

Amazon于2016年12月7日第一次让无人机成功运输包裹。Frost&Sullivan预估无人机商业测试的法规将于2017年通过，2017年底将可提供无人机运输服务。此外，高通公司和AT&T也在测试无人机商业运输、无人机监控森林大火、移动通信基地台(cell tower)和电缆，同时继续游说立法者批准搭载传感器的无人机可用于商业用途。

五、物联网是国家网络安全的危机

不安全的装置和恶意软件恐成为物联网的安全隐患，2017年黑客入侵物联网装置而造成损失。例如:2006年10月DDoS攻击，黑客成功入侵无人监控的摄影机。目前有数十亿个网络设备正在运行，类似的黑客攻击会入侵电网基础设施、联网汽车(connected car)，交通监视器、核电厂等等，将成为国家网络安全的危机。

六、智能汽车和智能家居的融合已经实现 物联网让移动装置和智能家居得以融合，能帮助消费者实现集中管理数字生活的梦想。其中包含：共享汽车、整合火车与飞机的行程、汽车租赁、响应需求的运输(TAXI、BRT)、都市内的大众交通、汽车能源管理、APP、旅程规划、大数据、动态停车、私人管家等等。

七、争取竞争优势的AI助理

Amazon、Google、Apple、Microsoft都在努力抢占个人助理的市占率，为争下家庭、消费者物联网和人工智能的市场大饼。在2017年AI个人助理的发展中，首先将现有服务和具备智能家居解决方案的AI个人助理进行整合;第二阶段则是与车联网进行整合;第三阶段是与自动驾驶整合;最后是小型公司大量引进AI个人助理，将会增加市场领导者的竞争压力。

八、云端运算普及化

高效的数据标准与雾运算(Fog Computing)将可支持端点智慧(Endpoint intelligence)，将有助于物联网的未来部署。

点运算(Point computing)之特性：具有简单、基于私人云端的物联网部署;企业后端数据处理;以应用为中心的通讯等。

云端运算(Cloud computing)之特性：基于公共云端的物联网部署、协同物联网部署的新兴应用、以云端为中心的通讯。

雾运算(Fog Computing)之特性：在雾运算环境中，端点层级的数据管理、半自动化Semi-autonomous)的物联网应用、以数据为中心的通讯。

物联网的利与弊

与此同时，在物联网的快速发展壮大中，我们也要看到物联网随之带来的利与弊。物联网的弊端

1、成本矛盾。对于生产商来说，成本问题更是一个两难问题，成本太高，应用压力大；成本压得太低，制造业又失去利润。目前，物联网相关成本，只能通过整个供应链去平衡。

2、安全性。在互联网时代，著名的蠕虫病毒在一天内曾经感染了25万台计算机。可想而知，在市场价值更大的物联网上，为了牟取利益而从事物联网病毒制造传播的人将会更甚于互联网。

3、隐私性。有观点认为，发展物联网，将会对现有的一些法律法规政策形成挑战，例如信息采集的合法性问题、公民隐私权问题等等。当你在智能身份证或者智能手机卡上打上你的一切信息，在全世界任何一个读卡器上都能随便读取你的信息。

物联网的益处

而物联网的发展对于我国经济与社会发展的积极影响主要表现在以下几个方面。

1、物联网的发展将催生一大批新兴产业

2、物联网的发展有助于提高生产效率与企业竞争力

3、物联网的发展有助于政府公共管理与服务效率的提高

4、物联网的发展有利于推动人、社会与自然的协调、和谐发展。

结语 物联网，就是利用现代最新传感技术和网络的便利条件结合起来，把所有智能的一切物体联合成一个网络，从而极大的方便人们的生活。

物联网给我们带来的最大好处是能够提高社会的智能化、自动化水平，把原来不能实现或者难以实现的功能实现了。

物联网能让没有智慧的“物”通过植入无线智能芯片，使得人类的感知更灵敏，控制更自如，生活更方便。

总而言之，物联网的发展是大势所趋，我们更应该看到他所带来的益处，相信随着时间的推移，真正的物联网时代的到来，会使得物联网应用更加规范且安全，为我们的日常生活带来更佳的体验与感受。

第四篇：大数据学习心得

大数据学习心得

现在大数据已经成为IT行业的一块香馍馍了，有很多人开始学习大数据了，我也不例外，我两个多月前开始在科多大数据学习大数据，因为是零基础，所以目前还在学习Java基础，学的时间也不算短了，有些感受想和大家一起分享一下。学习大数据其实并不是一条很简单的道路，大数据行业不算轻松，但是努力了之后回报很大，但从薪资来说，就能让人很满意。所以一开始还是要做好准备，零基础的朋友不要被网上各种说难的言论吓到，只要你决定开始，跟着课程安排走，一般专业的培训机构课程的设置都是逐步递进的，一旦有什么不懂的就积极的向老师询问，及时把问题解决的，慢慢的你就会发现自己已经掌握了很多知识了，所以说一开始不要有畏难心理。

其次就是要多交流，和老师交流和同学交流，多交流才能更好地了解到自己的不足和欠缺，真的，不要怕丢脸，我们就是因为不懂才去学的，只有把自己的疑惑都提出来了，才能更好地学到知识，要不然什么都一知半解的，最后发现自己什么都没学会，这相当于浪费了自己的时间精力和学费，所以学知识一定要学透，不要怕问。

最后就是多练，选学习机构的时候，一定要看看他们的课程安排里面有没有实战课程，这一点很重要，比如我在科多大数据学的时候，课程中间有老师带着做一些实际的项目，我觉得来参加培训，实践真的比知识更重要，只有这样才能对自己今后要做的工作更清晰。

第五篇：大数据学习体会

“大数据前沿技术及应用”专题研修活动

大数据技术是“互联网+”时代的利器之一，它可以帮助我们从不同角度和层面来剖析教学，探索教育教学的新规律，大数据的全样本特征解决了教育管理中局部数据或抽样数据的片面性问题，使得教育需求的把握更加整体化。下面我结合实际，谈谈大数据在教育管理中的几点应用：

1.现在社会进入互联网时代，学生在学校的每一次考试，在哪方面有特长、曾经获得过哪些奖励、参加过哪些社会活动等，其实在电子档案中就可以一目了然，再加上现在的学生都会有微博、微信、QQ 等网络社交工具，这些社交平台中会会留下大量的信息，学生的成长轨迹也可以说是非常清晰的。只要把这些信息过程数据化，教师的教育教学工作可以有更明确的指向性，学生也可以更好地了解自己，以后自己的努力方向在哪，这对学生更为重要。

2．实现个性化教育。利用大数据，我们可以去关注每一个学生个体的微观表现，比如，他在什么时候翻书，听到什么话的时候微笑点头，在一道题上逗留多久，在不同学科的课堂上提问多少次，开小差的次数，会向多少同学发起主动交流，等等。这些数据的产生全是过程性的，包括课堂的过程，作业的过程，师生互动过程等，这些数据完全是在学生不自的情况下收集，因此采集非常自然真实，可以获得学生的真实表现。在教学上根据学生情况因材施教。

3．大数据能够帮助我们解决没有办法收集分析大数据的困境，做以前不能做的事情。那这对学习意味着什么呢？它不仅仅意味着能影响教学结果，还影响着决定者每个学生学习的方式和学习的内容。我们可以给每个学生提供个性化的教学内容，教学服务以及教学方式，也让他们的学习变得越来越容易和简单。十九大报告提出，建设教育强国是中华民族伟大复兴的基础工程，必须把教育事业放在优先位置，加快教育现代化，办好人民满意的教育。我认为当进入大数据时代后，在党和国家的关心下，我们的教育管理和运行会迎来了更多的发展机遇。更多的大数据的预测、分析将逐步融入我们的教育管理和决策中去，从而帮助我们更好地做好教育发展的规划,改变我们的教育教学评价体系,甚至还有更深远的影响。