大数据应用及其面临的挑战
大数据分析的应用与挑战
大数据分析的应用与挑战随着信息技术和互联网的高速发展，大数据成为了新时代的关键词之一。
大数据的概念指的是庞大、高速、多样的数据，这些数据已经超出了传统数据库处理能力的范围。
随着大数据的不断积累和应用，大数据分析成为了大数据时代最重要的技术和应用之一。
一、大数据分析的应用1.商业领域在商业领域，大数据分析已经成为了企业经营管理的重要手段，可以通过对数据的深入挖掘，获得更加准确、精细的市场分析数据，精细化管理、智能化销售、精准化投放广告等，从而实现大数据价值最大化和可持续发展。
例如，全球著名的外卖平台美团的商业模式，就是以大数据为驱动的创新模式。
美团通过用户消费、商家销售以及物流配送这三大方面的数据分析，实现了用户、商家、物流的一体化，将整个平台的用户体验大大提高，提高品质的同时降低成本，实现大数据的利润。
2.医疗保健大数据在医疗保健领域的应用，主要通过数据的挖掘和分析，为医疗决策提供更加客观、科学、准确的数据依据，可以通过快速、高效、精准的数据分析，帮助医生、临床决策者以及医疗管理者提高医疗效率，减轻负担，提升医疗质量，提高政府医疗资源的合理配置。
例如，深圳市宝安人民医院的运用大数据技术，每位患者的就医过程都可以被记录、跟踪、掌控。
通过建立各种患者数据的关系模型，将病情诊断、药品使用、付费等全部整合到一片云数据平台上，对于普及基层医疗、科学决策、优化医疗资源优化，树立国内医疗标杆，做出了很多有益探索，有效地提高了患者的就诊体验。
二、大数据分析的挑战1.数据安全大数据分析面临的最大挑战是数据安全。
在大数据时代，个人隐私数据轻易被泄露和盗用，为社会安全和企业发展带来了高风险。
企业在进行大数据分析时，需要采用一系列安全技术，保证数据的安全性。
2.数据质量大数据分析的另一个挑战是数据质量问题，大量的无用和冗余数据会降低分析的效率和准确性。
如何处理和筛选大数据中的有用信息，是一个亟待解决的问题。
3.算法精准性大数据分析的高效性和准确性，取决于算法的精准度。
大数据在网络安全领域中的应用与挑战
大数据在网络安全领域中的应用与挑战随着互联网的快速发展，网络安全问题日益突出。
大数据作为一种强大的技术工具，正在被广泛应用于网络安全领域。
本文将探讨大数据在网络安全中的应用，并分析其所面临的挑战。
一、大数据在网络安全中的应用1. 威胁检测与预警大数据技术可以通过对海量数据的分析和挖掘，实现对网络威胁的检测和预警。
通过对网络流量、日志数据等进行实时监控和分析，可以及时发现异常行为和潜在威胁，并采取相应的防护措施。
2. 异常行为分析大数据技术可以对网络用户的行为进行分析，识别出异常行为。
通过建立用户行为模型，可以对用户的正常行为进行建模，并对与之不符的行为进行识别和分析，从而及时发现潜在的安全风险。
3. 智能防御大数据技术可以通过对网络攻击的行为特征进行分析和学习，实现智能化的防御。
通过建立攻击行为模型，可以对攻击者的行为进行识别和分析，并采取相应的防御措施，提高网络的安全性。
4. 数据共享与合作大数据技术可以实现不同机构之间的数据共享与合作，提高网络安全的整体水平。
通过共享和分析各个机构的安全数据，可以更好地发现和应对网络威胁，形成合力，提高网络安全的防护能力。
二、大数据在网络安全中面临的挑战1. 数据隐私保护大数据技术需要处理大量的用户数据，其中可能包含个人隐私信息。
在应用大数据技术的过程中，需要严格遵守相关的法律法规，保护用户的隐私权益。
2. 数据安全性大数据技术需要处理海量的数据，其中可能包含敏感信息。
在数据的采集、存储、传输和处理过程中，需要采取严格的安全措施，防止数据泄露和被恶意篡改。
3. 算法和模型的准确性大数据技术在网络安全中的应用需要建立准确的算法和模型，以识别和分析网络威胁。
然而，由于网络攻击手段的不断演变和变异，算法和模型的准确性也面临着挑战。
4. 人才短缺大数据技术在网络安全中的应用需要具备深厚的技术实力和专业知识。
然而，目前网络安全领域的人才相对短缺，这给大数据技术的应用带来了一定的困难。
大数据行业的挑战和整改意见
大数据行业的挑战和整改意见一、大数据行业的挑战随着信息技术的迅速发展和应用，大数据行业在全球范围内迅速壮大。
然而，这个庞大的行业也面临着一系列的挑战，这些挑战对于行业的正常发展和可持续性增长产生了一定的影响。
1. 数据安全与隐私保护大数据行业所涉及到的数据量庞大而广泛，包含了个人、企业和机构等各方面的信息。
因此，在数据收集、存储、处理和传输过程中存在着巨大的安全风险和隐私泄露问题。
黑客攻击、数据泄露以及滥用个人信息成为了日益频繁出现的问题。
2. 技术创新与标准化由于技术更新换代迅猛，各种大数据技术层出不穷。
然而，这也给企业带来了选择困难。
面对众多技术选项，企业需要根据自身需求进行选择，并且要确保所选技术具有较高的可靠性、扩展性和易用性。
同时，缺乏统一标准也导致不同系统之间无法良好地互操作。
3. 人才储备和培养大数据行业对于高端人才的需求不断增加，对于数据分析、挖掘和利用的专业技能要求也越来越高。
然而，目前市场上的有效人才供给远远跟不上行业快速发展的要求。
缺乏经验丰富、有实践能力的数据科学家和分析师已成为一个普遍问题。
二、整改意见1. 增强数据安全性和隐私保护意识加强企业内部员工的数据安全意识培训，建立完善的数据风险评估机制，并加强合规监管力度以减少黑客攻击和个人信息泄露事件的发生。
此外，应采取技术手段加密敏感数据，并设置访问权限限制以确保数据安全。
2. 加强技术研发与标准化努力鼓励企业在技术研发领域进行创新，并提供支持以促进新技术的推广与应用。
同时，在大数据行业中建立统一标准体系，提出规范和指导方针，以确保各种系统之间更好地互通和沟通。
3. 加大人才培养和引进力度鼓励高校设立相关专业，开展大数据相关的培训项目，提供与企业合作的实践机会，培养更多具备数据分析和处理技能的专业人才。
此外，应积极引进海外优秀人才，并提供良好的待遇和发展空间，以解决目前人才市场紧缺问题。
4. 加强行业监管与自律政府部门应加强对大数据行业的监管，并建立起健全完善的法规体系。
大数据时代的挑战与机遇
大数据时代的挑战与机遇在大数据时代的挑战与机遇中，我们面临着海量数据爆炸带来的挑战，同时也蕴含着巨大的机遇。
本文将从数据增长、数据品质、数据隐私和数据应用四个方面探讨大数据时代的挑战与机遇。
一、数据增长随着互联网的快速发展，数据量呈现爆炸式增长。
从传统的文本数据到现在的多媒体数据、传感器数据等，数据的种类越来越多样化。
数据增长的挑战主要体现在数据的存储和处理能力方面。
传统的存储技术已经难以满足海量数据的存储需求，因此需要开发出更加高效的存储技术。
同时，数据的处理也面临着巨大的压力，需要利用大数据技术来提高数据的计算速度和处理效率，以应对数据量不断增长的挑战。
二、数据品质大数据时代，数据的品质成为了一个前所未有的挑战。
由于数据的来源广泛、数据的处理复杂，数据的品质容易受到各种因素的干扰。
误差、噪声、不完整性等问题都可能导致数据的失真，从而影响到数据的分析和应用。
解决数据品质问题的关键在于数据清洗和数据质量管理。
通过对数据进行分类、去重、纠错等操作，可以提高数据的品质，从而使数据更加可信和可靠。
三、数据隐私在大数据时代，人们关注的不仅仅是数据的利用，还涉及到数据的隐私保护。
随着大数据技术的应用，人们的个人信息被不断采集和分析，如果没有合适的隐私保护措施，个人隐私信息就面临泄露的风险。
保护数据隐私需要从法律、技术和管理等多个方面进行。
法律法规的制定和执行可以为数据隐私提供法律保障；技术手段如数据加密、权限控制等可以保护数据的安全性；管理措施如数据访问审计、权限管理等可以监督和管理数据的使用。
四、数据应用大数据时代蕴含着巨大的机遇，数据应用是其中的重要方向。
利用大数据技术，可以对数据进行深度挖掘，发现数据隐藏的关联性和规律，从而为决策提供坚实的支持。
数据应用的挑战在于如何将数据转化为有价值的信息和洞察。
这需要利用机器学习、数据挖掘等技术对数据进行分析和建模，从而发现数据背后的价值，并将其应用到实际的业务场景中。
大数据技术的应用和挑战
大数据技术的应用和挑战第一部分：介绍大数据技术随着信息时代的到来，大数据技术成为了当前最热门最前沿的科技领域之一。
所谓“大数据”，是指在传统存储、处理和分析技术难以处理的庞大数据集。
大数据技术的核心目标是让企业、政府和个人能够更好地了解和利用这些数据。
它包括多种不同的技术和工具，如数据挖掘、机器学习、云计算等。
第二部分：大数据技术的应用1. 消费者行为分析大数据技术在分析消费者行为方面具有重要的应用。
通过在社交媒体、电子商务网站和无线电视上追踪消费者活动，企业可以了解到消费者的偏好和需求，以便更好地服务他们的客户。
2. 交通运输大数据技术可以帮助交通运输部门更好地管理和优化城市交通。
它可以分析交通流量、预测拥堵状况、优化路线和提前发现故障，以改进交通系统的效率和可靠性。
3. 医疗保健大数据技术也可以用于医疗保健行业。
通过分析生物统计数据和病人历史记录，医疗保健系统可以实现更准确的诊断和治疗方案，提高病人生命质量并节省医疗费用。
4. 金融业大数据技术在金融业中也有广泛的应用，可以分析市场趋势、识别风险、优化交易策略和预测市场表现。
银行和金融机构可以利用这些信息提高客户关系管理和风险管理的水平。
第三部分：大数据技术的挑战1. 隐私和安全一些人对大数据技术的广泛应用给个人隐私和安全带来的风险感到担忧。
由于大量敏感信息被获取和存储，意外数据泄露或恶意攻击是可能的风险。
2. 数据管理和标准化大数据技术需要高度的数据管理和标准化，这是许多组织所面临的挑战之一。
在收集大量数据时，必须保证其准确性、一致性和可靠性。
3. 复杂的数据处理由于大量数据集的复杂性，处理这些数据是一个非常复杂的过程，并且需要细致的分析和处理。
这可能需要进行排除异常值、去除噪音、选择适当的模型等步骤。
第四部分：结论大数据技术的广泛应用具有巨大的前景，但也需要解决一系列挑战。
企业和政府应该有意识地处理和规范大数据，以确保其安全性和可靠性。
同时，提高大数据技术的人才水平，培养更多的数据科学家和工程师也是一个重要任务。
大数据技术的应用与挑战
大数据技术的应用与挑战随着互联网和智能设备的普及，我们生活中产生的数据量越来越庞大，例如网站上的搜索记录、社交平台上的个人信息，甚至是互联网上的交易记录等等。
这些数据储存了巨大的信息资源，如何应用这些数据，成为了信息化领域中的一大挑战。
而大数据技术，则成为了解决这一难题的有力工具。
一、大数据相关技术简介大数据技术是利用多种技术解决海量数据处理问题的总称。
其中最重要的技术包括数据挖掘、数据存储、云计算和人工智能等等。
数据挖掘是大数据技术中最核心的技术之一，其主要作用是发现数据的规律和潜在关联。
通过应用数据挖掘技术，可以对原始数据进行处理，提取出更为有用的信息。
在大数据的存储中，Hadoop技术是最为常见的一种技术。
它是一个分布式的开放源代码软件框架，可以用来存储和处理大量数据，提供了对海量数据的高可靠性和高可扩展接口。
云计算则是将大数据处理的过程和结果全部放在云端进行处理。
它可以大幅度提高数据的处理效率，同时降低维护成本。
人工智能是大数据技术中的一种在近年来得到越来越广泛应用的技术。
人工智能可以通过学习来改善自身性能，从而提高处理海量数据的效率和精度。
二、大数据技术在实际应用中的挑战虽然大数据技术在海量数据处理中具有可靠性、高效率和高能力等优势，但在实际应用中也面临着不小的挑战。
第一个挑战是如何保证数据的质量。
大数据处理过程中，难免会存在一些噪音和异常数据，若在处理过程中不予以清洗和处理，可能会影响数据的准确性和结果的可靠性。
第二个挑战是如何保护数据的安全。
在大数据处理中，个人信息、机密信息等都存储在大数据库中，保护这些数据的安全至关重要。
如果出现安全问题，则可能会给用户带来巨大的损失和影响到企业的商誉。
第三个挑战则是如何保证大数据处理系统的高可靠性。
在大数据处理中，无论是数据挖掘、数据存储、云计算和人工智能等技术都需要高度可靠性保证，否则可能导致系统的故障和数据丢失，进而影响业务的正常运行。
三、大数据技术对未来的影响随着技术不断发展，大数据技术对未来的影响将愈发显著。
大数据行业的机遇与挑战
大数据行业的机遇与挑战随着科技的不断发展，大数据已成为当前社会经济发展的关键支撑。
大数据的快速发展给各行各业带来了机遇和挑战。
本文将从不同角度探讨大数据行业的机遇与挑战。
一、市场机遇大数据行业面临着广阔的市场机遇。
首先，大数据的运用已经深入到各个领域，包括金融、医疗、零售等。
企业通过对大数据的分析，可以更好地了解消费者需求，提供个性化的产品和服务，实现市场竞争的差异化优势。
其次，大数据的技术和应用不断创新，为企业提供了更多的商机。
比如，通过数据挖掘和机器学习等技术，可以预测市场趋势，指导企业的决策。
此外，随着物联网的普及和数据的不断积累，将涌现更多的大数据应用场景，为企业提供更多的商业机会。
二、技术挑战尽管大数据行业有着广阔的市场前景，但也面临着技术挑战。
首先，大数据的规模庞大，数据量庞大，分析数据的处理速度和准确性成为了技术上的挑战。
为了解决这个问题，大数据行业需要不断研发更高效的算法和工具，提升数据处理的能力。
其次，大数据的质量和隐私问题也需要解决。
大数据的准确性对于分析结果的可靠性至关重要，而数据的隐私性保护也是一个重要的问题，需要寻找平衡点，保护用户的隐私，同时提供有效的数据分析服务。
三、人才挑战大数据行业需要大量的专业人才支持其快速发展。
由于大数据技术和应用的复杂性，需要具备数据挖掘、统计学、机器学习等方面的专业知识。
然而，当前市场上存在着大数据人才供求不平衡的问题。
大数据行业需要培养更多的专业人才，包括数据分析师、数据科学家等，满足市场需求，推动行业的发展。
此外，还需要多方合作，包括产学研合作，在教育体系和企业之间建立更紧密的联系，提供更好的培训和支持，培养更多的大数据人才。
四、法律与伦理挑战随着大数据的广泛应用，法律和伦理问题也逐渐凸显出来。
首先，数据的收集和使用需要遵循相关法律法规，保护用户的合法权益。
其次，数据隐私和安全问题也受到了广泛关注。
如何保障数据的安全，有效管理和使用数据，需要制定相应的政策和法规，并加强监管和执行。
大数据分析技术的应用与挑战
大数据分析技术的应用与挑战随着信息技术的不断发展，大数据的时代已经到来。
随着数据规模的不断增加，传统的信息处理方式已经不能满足现代社会对数据处理的需求。
大数据分析技术的应用也越来越广泛，可以应用于商业决策、社会调查、医疗健康、舆情监控等领域。
一、大数据分析技术的应用1. 商业决策随着互联网的不断普及，越来越多的商业数据被收集到电脑中，如何将这些海量的数据转化为商业价值也成为了一个重要的问题。
通过大数据分析技术，可以将客户购买行为、社交媒体、用户反馈等数据进行分析，提出新的商业模式、产品设计和营销策略，从而提高商业竞争力。
2. 社会调查社会调查一直以来都是一项重要的研究工具。
大数据分析技术使得社会调查更为有效和准确。
通过对社交媒体上的用户言论、网络搜索记录等大数据进行分析，可以更准确地了解用户需求和看法，为政府和企业制定政策和商业策略提供有力支持。
3. 医疗健康大数据分析技术在医疗健康领域也有广泛应用。
通过对海量医疗数据进行分析，可以发现新的药品、治疗方法和疾病预测模型，提高医疗效率和患者生存率。
4. 舆情监控传统的舆情监控方式主要通过人工抽样调查和新闻媒体报道等手段进行。
让机器可以自动和更好地进行对话。
而大数据分析技术则可以更为全面地覆盖舆情传递的全过程，实时掌握公众情绪和观点变化，提高舆情应对的效果和准确性。
二、大数据分析技术的挑战尽管大数据分析技术具有广泛的应用前景，但在实践中仍面临着一些挑战。
1. 数据质量数据的质量是决定大数据分析结果的关键。
在使用大数据分析技术时，如果数据量大但质量不高，就会产生分析结果不准确的问题。
因此，如何保证数据质量，是大数据分析技术面临的重要挑战之一。
2. 数据安全在大数据分析过程中，数据的安全也是一个重要的问题。
如果数据泄露，将会给企业和个人带来巨大的损失。
因此，如何保护数据的安全和隐私，是大数据分析技术面临的又一个挑战。
3. 分析算法分析算法是实现大数据分析的重要基础。
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16摘要：随着“物联网”、“云计算”等新概念被政府强调、被企业运用推广，“大数据”也逐渐进入公众的视野。
如何及时地获取数据、如何高效地分析数据，已成为软件工程师不得不面对的一个挑战。
本文以一个软件工程专业本科生的视角，谈大数据的特点和大数据的应用，并猜想大数据可能面对的挑战。
关键词：大数据；特点；应用；挑战数据是指所有文字、符号、图片等总称。
计算机出现后，数据一般被默认为是所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的总称。
自互联网普及以来，数据的数量就在成指数级数增长，尤其是电子商务的快速发展和物联网技术的应用，使数据的增长速度达到难以想象的地步。
据统计，Google一天产生20P的数据，（1P=1024T=1024*1024G）；沃尔玛一小时要处理100万消费者的交易，要向数据库输入2.5P的数据；2009年，Facebook拥有2.5P用户数据，每天产生15T的数据；2009年，eBay拥有6.5P用户数据每天产生50T的数据；我们熟悉的阿里巴巴、淘宝拥有的数据量更是无法估计。
大数据时代，无论是数据学家、统计学家还是金融学家，亦或是我们软件工程师，都开始觉得，传统的数据处理方式已经在日益增长且复杂多变的数据面前显得力不从心。
人类，迫切地需要寻找一条出路——面对繁杂琐碎的数据，如果我们不能跳出传统的数据处理方式，用新方法有效地提取信息，就只能被无边无际的数据淹没。
幸运的是，在2010年，维克托·迈尔·舍恩伯格的《大数据时代》正式宣告了“大数据时代”的来临，并为即将被数据流沙淹没而束手无策的工程师们指明了一条出路：“我们要放弃对因果关系的追求，转而关注数据之间的相关度。
”随后，金融行业、互联网行业都掀起了一场针对数据的变革风暴，“大数据”这一颠覆人们传统认知的思想，开始成为新发明和新服务的灵感源泉[1]。
1、大数据的概念及特点“大数据”一词首次出现在2011年麦肯锡发布的《大数据，下一个创新、竞争和生产力的前沿》的报告中，2013年开始风靡全球。
其实大数据就是一种数量庞大、种类繁多的资料数据。
正所谓“成也萧何，败也萧何”：海量和多样的数据使得用常规的工具无法在短时间内捕捉和整理，想要处理并挖掘其中的财富更是难上加难，但是，通过采用新的大规模数据处理手段（主要是云计算），从杂乱无章的巨大数据中发现很有价值的信大数据应用及其面临的挑战文／胡钰玺息，为政府、企业、组织或者个人提供决策依据，这就是大数据的魅力所在。
有能力对数据处理和利用的企业必将成为大数据浪潮下的“弄潮儿”。
大数据，主要有五大特点[2][3]：1）数据容量大在我看来，这是首要的特点。
正是数据量的爆炸式增长引起了数据处理方式的变革，改变了我们以往对数据的看法。
曾经因处理方式跟不上而“食之无味弃之可惜”的庞大数据如今因其潜在价值——相关性，而变得越来越重要，甚至已经成为一笔巨大的财富。
2）数据种类繁多数据种类由单一走向繁多，不仅体现在数据形式上繁多（有文本数据、视频数据、音频数据等），还体现在数据来源的繁多（工厂生产过程中的生产数据、业务系统中业务数据、来自监控设备的视频数据，来自手机的通话数据等）。
使我们不得不放弃曾经在数据处理上对因果关系的执着追求——即对“为什么”的探求，转而将目光投向数据之间的相关关系——即对“怎么做”的预测。
这一思想不仅使得数据处理工作少了无谓的推演论证、多了高效的“找规律”和预判，而且让我们的眼界变得更广阔——或许我们曾经认为毫不相干的两者，其实存在内在联系？3）数据处理速度快数据产生的速度和数据更新的速度都出现了前所未有的高速发展，毋庸置疑，快速的处理也是体现了大数据的速度，大数据的处理速度得益于“云计算”助力。
大数据的处理必须要有令人惊叹的速度，才能让我们尽早提出具有前瞻性的观点，达到先发制人的效果。
4）数据价值密度低数据价值密度低是指和大量数据相比，真正有价值的数据所占比例很小，比如，在破案过程中产几十个小时的视频，但真正对破案有用的视频往往只有几分钟，甚至几十秒。
庞大的数据看似是无用的糟粕，但倘若加以分析处理，便能用低廉的成本创造巨大的价值，取得“四两拨千斤”的奇效。
5）数据实时性强随著传感技术和自动采集系统的应用和普及，数据的真实性和实时性大大提高，真实的数据才有利用的价值，它不仅能反映过去事物之间的联系和规律，也能在未来为我们的决策提供可靠的信息。
2、大数据的应用在我还是个孩子的时候，就曾听父亲讲过一个这样的故17事：曾有一段时间，沃尔玛超市将尿布和啤酒摆在相邻的货架上出售。
在我们常人看来，酒水饮料与婴儿用品这两个不相干的种类放在一起是违反逻辑的，这种举措无疑会让人更难搜寻商品进而降低销量。
奇怪的是，尿布和啤酒的销量都比以往增加不少。
原来，来超市选购婴儿尿布的大多是下班回家的丈夫，他们很乐意在买完尿布之后再买一些啤酒，只是大部分人不愿在超市逗留太久而没有去酒水货柜。
是什么让沃尔玛发现了尿布和啤酒之间的关系呢？正是商家通过分析多年超市交易的销售数据，才发现了这个不易被察觉的规律，进而有了一笔可观的利润。
这是我最早了解到的关于数据挖掘的知识，如今的“大数据”，或许能更好地帮我们这些“准软件工程师”利用曾经难以收集、难以把握的资源，并创造更有价值的东西。
下面，我将列举大数据在几个不同领域的应用，在这些朝气蓬勃、欣欣向荣的领域里，都有我们软件工程师的身影！1）2016年3月，谷歌旗下的Deepmind公司团队开发的围棋人工智能程序AlphaGo以4∶1战胜韩国职业九段李世石。
这款主要工作原理为“深度学习”的软件的棋力迅速提升很大程度上是因为录入大量的棋谱后进行“落子与胜负”之间的关系分析，然后进行上千万盘机器内部模拟对弈。
大数据的大容量、高速度在人工智能和机器的自我学习上得到充分展现，其中当然有程序员的功劳。
2）以Facebook为代表的社交应用，把我们现实生活中的人际交往模式和互动关系巧妙地搬到了互联网空间中，并借助互联网的特性将人们紧密联系在一起，甚至让我们轻易地拓展社交圈子，认识世界各地志同道合的朋友。
程序员们凭借大数据思想，在为用户筛选“可能感兴趣的人”和“可能想关注的事”时，不再仅仅凭借用户填写的年龄、地区、职业等死板抽象的内容将我们归类，而是采用了一类更加生动形象、令用户满意的数据类型：兴趣和爱好。
你是不是想起了社交软件针对你的兴趣爱好推荐了你“想要结识的人”呢？你是不是想起了购物软件会推荐一些你“可能感兴趣的商品”呢？没错，这些应用已经通过你浏览网页、访问认证等操作了解了你的偏好。
更重要的是，这些软件可以利用用户的社交圈子来迅速推广新款的商品、传播新型的理念。
设想一下，当你发现关系网中和你志趣相投的朋友都选择了某种商品时，你会不会也希望去尝试呢？另外，经过兴趣分类的用户组为商家在售后调查商品满意度、在新款发布前征求消费者意见打开了一扇方便之门，也让我们更加轻易地找到志同道合的朋友和让我们心仪的商品。
事实上，大型的社交网络平台与电子商务经营者只要联合起来，就可以以每一个社交用户作为结点枢纽，通过“分享”的记录、“推荐”的历史和“浏览”的痕迹将一个庞大的用户群体挖掘出来。
用大数据方法，以“用户集群”作为研究消费偏好、调查商品满意度的分析单位，绘制并预测用户群体的行为轨迹和兴趣走向，一定比传统意义上的个体分析要快捷、精准得多。
3）2016年1月，阿里云宣布分享大数据能力，开放全球首个一站式大数据平台“数加”。
这个平台一定程度上解决了个体和中小型企业与大型企业的数据信息不对称的问题，使得个体能够借用阿里巴巴的大数据获取有用的信息为生活提供便利，使得中小型企业不必通过耗费大量资本的数据采集就可以运用现成数据进行方案决策和算法开发。
这种情况下，大数据，成为了一笔可以共享的财富。
3、大数据可能面对的挑战1）大数据尚不能完全代替传统数据当前大数据尚不能完全取代传统的结构化数据。
由于关系型数据简单、数据易存取和易处理等特点，几乎绝大多数企业、政府机关的业务系统都是基于关系型数据库的（例如Oracle，DB2，SQL Server，Access都是关系数据库），因此结构化数据库也会随着业务系统的应用不断增加，只是随物联网技术的应用、互联网的普及、移动应用的快速扩大、聊天信息和视频数据等非结构化数据成指数级数的增加，结构化数据所占的比例在快速下降，但由于非结构化数据的收集难度大、分析成本高、相关人才匮乏，有效的非结构化数据与结构化数据相比并不占绝对优势。
对于某些特定的应用（例如MIS、ERP，CRM等），结构化数据仍然占据主导地位。
2）大数据中的数据保护问题短期内无法很好解决大数据时代，网络的迅猛发展和数据共享的思维浪潮使获取数据不再是难题，但同时也给信息安全带来了巨大的挑战。
如何在共享可作为公用的数据的同时保护私有数据不受侵犯，成为一大难题。
众所周知，当今的数据安全形势不容乐观：需受到保护的数据增长已经远远超过了我们将其纳入数据保护伞之下的能力。
而且保护的数据范围在不断扩大，例如早期我们认为姓名、电话号码，住址等需要保护，购买的物品名称和购买时间并不是隐私，但大数据时代一切都变了，随着集成的数据不断增多，例如，医疗数据、教育数据、购物数据等大量数据的集成，并利用大数进行分析，也许就能发现用户最隐私的信息，例如购物明细和医疗数据结合也许可以分析出某人患有某种疾病这种需要保护的用户隐私。
这个严峻的形势也给我们新一代的软件工程从业者提出了不少值得思考的问题。
3）大数据将成为一种科学研究方法在医疗、教育、生产等各行各业，只要有足够的数据支持相关性就证明这种方法是科学的，无需分析为什么。
例如存在大量案例数据表明某种药物对治疗心脏疾病是有效时，该药物便是治疗心脏病的科学方法。
当然，随着时间的推移，数据的不断积累，从大数据发现的规律和相关性也是变化的。
毋庸置疑，在政府重视、公众关注、企业运用的大环境下，大数据的思想及方法将会被越来越广泛地应用到我们的生活当中。
繁琐枯燥的数据经程序员之手，将会转化为一份份可靠的分析报告，将会构建起一个个为民众生活提供诸多便利的应用平台。
大数据时代里，我们新一代软件工程师，已经准备参考文献：[1] 维克托·迈尔·舍恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger）著，大数据时代，浙江人民出版社，2013年1月[2] 涂子沛，大数据，广西师范大学出版社，2014年10月[3] 朱杰，大数据时代面临的安全问题与思考大数据浪潮下汹涌的“安全”暗流，中国信息安全，2015年第5期。
作者简介：胡钰玺，西北工业大学软件与微电子学院，软件工程专业本科生。