大数据时代的我们为何“赤裸裸”——深挖其背后的网络安全隐患_重磅推荐_网络和信息安全_赛迪网
大数据时代的我们为何“赤裸裸”——深挖其背后的网络安全隐患
“大数据技术”的应用，使得大量用户及企业自身的信息数据被迅速收集，其中包括个人上网的行为、轨迹，企业的保密文件等重多关键数据，由于大数据的海量性、混杂性，保护数据安全将成为大数据发展的关键节点。
发布时间： 17:12&&&&&&&&来源：赛迪网&&&&&&&&作者：yao
随着互联网的快速普及，连网用户激增，同时计算机、智能终端与服务器的处理能力的日益强大，以及云的应用，都使人们获得的数据量越来越多，相应挖掘到的价值就越多。
&大数据技术&的广泛应用，让人类快速的发现规律，享受快捷便利的生活。同时使得大量用户及企业自身的信息数据被迅速收集，其中包括个人上网的行为、轨迹，企业的保密文件等重多关键数据，由于大数据的海量性、混杂性，保护数据安全将成为大数据发展的关键节点。
大数据的便捷
不知何时开始，搜索过某个产品后，电脑里网页附带的广告长期都和之前搜索的产品相关。搜索某个明星后，同类型的明星信息会自动关联出现。对于用户来说多数情况下都是间接接触&大数据&，这样可以大大减少自己的搜索时间，快捷方便。
对于企业来讲，当用户出像需求后，背后智能化的大数据分析和精准定位，确实帮助用户了解到了更多他们可能感兴趣的信息，甚至是知识。互联网公司可收集、储存这些信息数据，通过多维度数据分析，挖掘消费者的性格、爱好以及消费习惯等信息，为用户推荐适合的电影、餐厅，乃至带来实体经济生产方式与经营模式的变革。
大数据带来的网络安全问题
最近，关于雅虎(Yahoo)事件也被传得沸沸扬扬，被泄露的信息包括会员的姓名、邮箱地址、密码、记录等等。如今，电子邮件、社交媒体账户、零售店、银行、甚至政府的数据被窃已成家常便饭。大数据时代，我们到底安不安全？值得我们深思！
一、NoSQL（非关系型数据库）缺乏数据安全机制
从基础技术角度来看，大数据依托的基础技术是NoSQL。在NoSQL技术中，并没有设置严格的访问控制和隐私管理工具。
大数据数据来源和承载方式多种多样，如物联网、移动互联网、PC以及遍布地球各个角落的传感器，数据分散存在的状态，使企业很难定位和保护所有这些机密数据。NoSQL允许不断对数据记录添加属性，其前瞻安全性变得非常重要，对数据库管理员提出了新的要求。
二、软件后门
在软件定义世界的时代，云计算、大数据的基础，软件是系统的核心，也就是大数据的核心，所有的后门可能都是开放在软件上面的。各大巨头生产制造的存储、服务器、运算设备等硬件产品，几乎都是全球代工的，在信息安全的监听方面是很难做手脚的。
三、高级可持续攻击挑战
高级可持续攻击（APT）是一个实施过程，无法被实时检测。黑客可以将攻击隐藏在大数据中，给安全服务提供商的分析制造很大困难。黑客设置的任何一个会误导安全厂商目标信息提取和检索的攻击，都会导致安全监测偏离应有方向。
四、大数据存储安全问题
大数据会使数据量迅速增长，而复杂多样的数据集中存储在一起，有可能会出现数据类别存放错位的情况，造成数据存储管理混乱或导致信息安全管理不合规范。如果安全防护手段如果不能与大数据存储和应用安全需求同步升级更新，就会出现大数据存储安全防护的漏洞。
五、大数据用户隐私保护
在大数据时代，想屏蔽外部数据挖掘个人信息是不可能的，这对用户隐私产生极大的威胁。
数据关键在于数据分析和利用，但数据分析技术的发展，对用户隐私产生极大的威胁。通过人们在社交网站中写入的信息、智能手机显示的位置信息等多种数据组合，已经可以以非常高的精度锁定个人，如被不法分子利用，挖掘出个人信息，个人的隐私安全问题堪忧。
六、大数据的威胁发现技术
虽然基于大数据的威胁发现技术优点很多，但它目前存在一些挑战：一方面，大数据的收集很难做到全面，它的片面性会导致分析结果的偏差。为了分析企业信息资产面临的威胁，不但要全面收集企业
内部的数据，还要对一些企业外的数据进行收集；另一方面，如果大数据分析能力的不足，可能影响分析的准确性。
七、云安全
云作为大数据的支撑平台，它核心的安全问题是用户不再对数据和环境拥有完全控制权，云中的数据不再存放于某个确定的物理节点，而是由服务商动态提供存储空间，这些空间有可能是现实的，也可能是虚拟的，还可能分布在不同区域。云中用户数据安全与隐私保护将面临挑战。
而今的网络攻击，往往是通过各种漏洞和缺陷设法获得企业、个人或者政府的私密数据。因此在大数据时代，数据的收集与保护成为发展的着力点。从信息安全的角度来看，大数据时代把网络用户带入到了一种开放的&裸奔&时代。
企业应加强数据防护
作为企业，在大数据时代，享受大数据带来的利益的同时，也应该担负起保护用户数据的职责，围绕大数据的安全和隐私问题，构建数据全生命周期的安全管理体系，建立分布式集群的数据访问控制；以及对敏感、重要数据的分级管控、加密处理和审计追踪等安全保障等措施。
对收集到的用户数据进行安全存储和传输，积极利用万物互联技术、云安全、服务器安全防护系统等技术，为用户提供信息安全服务，这是企业的责任和义务。
而黑客的入侵也使企业收集的宝贵数据资源被窃取，不仅企业的声誉和名誉会受损，还会面临重大的经济损失。
加强隐私自我保护意识
随着网络的普及应用，广大网民应掌握一定的认知网络安全知识，加强隐私自我保护意识。亦或者有人觉得自己已经很注意隐私保护了，然而事实却是我们经常用个人信息来交换自己所需的服务：例如我们使用百度地图，就会交换出去现在的位置信息；我们使用社交app，就会交换出去自己的个人关系；使用淘宝，就会交换出去联系方式甚至家庭住址等等。
不仅仅是互联网，信息还会出现在招聘简历、保险、信用卡等各种系统中。就像走路不能抹去自己留下的脚印一样，大数据时代，你也无法抹去自己的&数据脚印&。
网络安全是每个人自己的事，与我们的日常生活息息相关。平时需多注意电话号码，身份证号，家庭住址等信息的使用；从正规渠道访问网站和下载应用；不重复使用同一密码；注意wifi和移动支付等问题，尽可能降低风险。
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云计算加速落地的今天安全问题依然严峻，山...
进化，一直都是我们所处这个世界的主题，无...
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大数据时代谁将称霸？答案依然是谷歌大数据与互联网信息挖掘
现在是一个技术奔腾、信息爆炸的社会，大数据这个新概念一出现就受到了人们极大的热捧。作为一名计算机与网络专业的学生，更是深刻地体会到身处网络的信息海洋中，常常会有被数据、信息“淹没”窒息感和无力感。面对海量的网络信息，我们的眼中不应该只是屏幕上的代码和设备中的0和1，我们更要看到这些看似没什么联系的信息中，隐藏的深层信息，和它们背后潜在的巨大机遇。
学习了这门课程后，我对大数据有了更深刻的理解，在此，从以下几方面谈谈我的看法。
首先，什么是大数据？
大数据指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量非结构数据，一般以“太字节”为单位。构成大数据的信息主要包括：宽带普及带来的巨量日志和通讯记录，社交网络每天不断更新的个人信息，视频通讯、医疗影像、地理信息、监控录像等视频记录，传感器、导航设备等非传统 IT 设备产生的数据信息，以及持续增加的各种智能终端产生的图片及信息，这些信息呈爆炸性增长，不断涌入网络海洋。大数据之大并不仅仅在于容量之大，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来大知识、大科技、大利润和大发展。
我看过一本书，书中引用了几个十分经典的案例，向我们深入浅出地诠释了大数据的含义和意义，我从这几件案例中也总结出了一些启示。
案例一、美国总统奥巴马成功当选竟然靠的大数据？！
奥巴马在2012年的总统大选中之所以最后胜出，借用了大数据的方法，通过对目标选民的细分，奥巴马的竞选团队甚至对每一个个体选民进行统计，如年龄，性别甚至喜欢在什么时段收看节目,,,,这样，在投放广告时才更有针对性。竞选结果表明，他仅以微弱的优势获得了胜利，而这微弱优势的选票，也许就来自于接收到精准投放广告的那部分选民。
启示：大数据并不是一门高深的“技术”，而是一种思维方式。从部分抽样到全部抽样，不再是传统统计学对趋势的把握，而更加注重个体特征的综合分析，从而得出更有针对性的决策和判断。
案例二、亚马逊的华丽转身——大数据公司
会员为亚马逊贡献了三分之一的运营收入，而究其原因，大概与亚马逊精准的“推荐系统”有关。曾在亚马逊的网站上消费过的朋友可能注意过，当你选择一种商品的时
候，他总会很贴心地为你推荐相关的产品。拿国内流行的一句话说：“他比你更了解你自己”。
启示：大数据的商业意义在于，通过海量的收集、挖掘，数据会自动做出更有说服力的选择，真正做到“让数据说话”。需要关注的是，大数据与传统的统计相比，由于样本量趋于无穷大，所以在帮助人们决策时，往往更具科学性，也更有洞察力。正因为大数据在商业上的价值在亚马逊上得到了验证，业内甚至有人评论：“亚马逊并不是家商务公司，而是一家大数据公司。”
案例三、挽救早产儿—生命本该不脆弱
在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。而研究表明，那些由于早产不幸夭折的孩子们在“特定时期”并不会有剧烈的生命体征变化，而通过大数据分析，只要及时进行医疗干预，这些灾难完全可以避免。
启示：大数据的魔力在于不仅仅是事后的分析评估，而是能够在某种程度上“预知未来”。如果被预测出来的“时间窗口”事关重大甚至像上面的案例讲的——“人命关天”，那大数据的价值将不可限量。
通过以上三个案例可以看出，大数据已经从政治、商业、医疗等各个方面影响人们的生活了。依靠数据做决策看似机械、古板，实际上，如果一个机构从来不充分利用自己的数据，那就和一个人有过目不忘的本事却从来不动脑筋没有分别。在移动互联网时代，智能终端的快速普及让每个人都能消费数据，然而，在消费的同时，我们每个人也都在无时不刻地生产数据，我们的位置、速度、阅读信息等等,,,,这个世界进入了“大数据”时代。
案例四、航空公司也能生产大数据？
一家德国的航空公司，在飞机上安装了许多监测设备，在执行日常的飞行任务时，获取大量气象数据（如：气温、气压等），通过采集大量的数据并将其反馈给当地的气象部门，他们惊喜地发现，天气预报的准确率提高了7个百分点。这实在是非常了不起。
启示：“生活中并不缺少美，缺少的是发现美的眼睛。”罗丹在100多年前说的这段话改装一下用在大数据上也同样可信：生活中并不缺乏数据，只是缺乏善于从数据中发现规律的方法。值得注意的是，维克托教授在这里有一个核心观点：大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这是对人们长时间积累起来的思维习惯的一次冲击和挑战，但当我们开始习惯用大数据的思维时，经过一段时间的积累，也许就会发现大数据的魅力了。
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大数据时代已经到来，你了解吗？
大数据是近两年最热门IT概念之一。进入2012年以来，这个领域的风潮逐渐从专业IT人士和数据分析师，扩散到所有关注科技、互联网以及营销领域的人群中，甚至还包括政界人士。而2013年，也被许多国外媒体和专家称为“大数据元年”，如此看来，2012年应该是大数据正式启蒙之年，而一系列标志性事件的发生和建立，让人们越发感觉到大数据时代的力量。
作者：来源：移动互联网中心| 15:56
一、大数据出现的背景
进入2012年，大数据(big data)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的证券公司等写进了投资推荐报告。
数 据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识 到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
最 早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：&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、环境生态学等领域以及军事、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。
大数据在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量，大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。
二、什么是大数据？
信息技术领域原先已经有&海量数据&、&大规模数据&等概念，但这些概念只着眼于数据规模本身，未能充分反映数据爆发背景下的数据处理与应用需求，而&大数据&这一新概念不仅指规模庞大的数据对象，也包含对这些数据对象的处理和应用活动，是数据对象、技术与应用三者的统一。
1、大数据(bigdata)，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。大数据对象既可能是实际的、有限的数据集合，如某个政府部门或企业掌握的数据库，也可能是虚拟的、无限的数据集合，如微博、微信、社交网络上的全部信息。
大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，&大数据&指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
亚马逊网络服务(AWS)、 大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义：&大数据是最大的 宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。&Kelly说：&大数据是可能不包含所有的
信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。
2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）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。
3、大数据应用，是 指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务 需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持&对象、技术、应用&三位一体同步发展，才 能充分实现大数据的价值。
当你的技术达到极限时，也就是数据的极限&。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
三、大数据的类型和价值挖掘方法
1、大数据的类型大致可分为三类：
1)传统企业数据（Traditionalenterprisedata）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
2)机器和传感器数据（Machine-generated/sensor data）：包括呼叫记录（CallDetail Records），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。
3)社交数据（Socialdata）：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。
2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
四、大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：
1、是数据体量巨大
数 据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量; 百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前 为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。
2、是数据类别大和类型多样
数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化 数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
3、是处理速度快
在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循&1秒定律&，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
4、是价值真实性高和密度低
数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
五、大数据的作用
1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点
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。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。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。
大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基&梅隆大学海因兹学院院长)。
2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎
面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、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。
3、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&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。
4、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。
六、大数据的商业价值
1、对顾客群体细分
&大数据&可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和&大数据&的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。
2、模拟实境
运用&大数据&模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。
云 计算和&大数据&分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以 数据化。&大数据&技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案 投入回报最高。
3、提高投入回报率
提高&大数据&成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。&大数据&能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把&大数据&成果和&大数据&能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用&大数据&创造商业价值。
4、数据存储空间出租
企 业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用 户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚 马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。
5、管理客户关系
客 户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失 率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新 产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。
6、个性化精准推荐
在 运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分 析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。
以日常的&垃圾短信&为例，信息并不都是&垃圾&，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样&垃圾短信&就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。
7、数据搜索
数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着&大数据&时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。
运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据&具备更全面维度&，更具商业价值。典型应用如中国移动的&盘古搜索&。
七、大数据对经济社会的重要影响
1、能够推动实现巨大经济效益
比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。
2、能够推动增强社会管理水平
大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。
3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放
对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。
1) 由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对 计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的 干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。
2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。
所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：
1)手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。
3)既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：
1)拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；
2)还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。
大 数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不 断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于 数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。
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