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大数据信息处理分为哪几个环节,主要受到哪些限制?

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[大数据技术 所属分类 大数据技术 | 发布者 店小二04 | 时间 2017 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏

  大数据按照信息处理环节可以分为数据采集、数据清理、数据存储及管理、数据分析、数据显化、以及产业应用等六个环节。在各个环节中,已经有不同的公司开始在这里占位。 而真正会制约大数据发展和应用的有三个环节:其一是数据收集和提取的合法性、数据隐私的保护和数据隐私应用之间的权衡。

大数据信息处理分为哪几个环节,主要受到哪些限制?

  任何企业或机构从人群中提取私人数据,用户都有知情权,将用户的隐私数据用于商业行为时,都需要得到用户的认可。

  未来很多大数据业务在最初发展阶段将会游走在灰色地带,当商业运作初具规模并开始对大批消费者和公司都产生影响之后,相关的法律法规以及市场规范才会被迫加速制定出来。

  可以预计的是,尽管大数据技术层面的应用可以无限广阔,但是由于受到数据采集的限制,能够用于商业应用、服务于人们的数据要远远小于理论上大数据能够采集和处理的数据。数据源头的采集受限将大大限制大数据的商业应用。

  再次,大数据发挥协同效应需要产业链各个环节的企业达成竞争与合作的平衡。大数据对基于其生态圈中的企业提出了更多的合作要求。如果没有对整体产业链的宏观把握,单个企业仅仅基于自己掌握的独立数据是无法了解产业链各个环节数据之间的关系,因此对消费者做出的判断和影响十分有限。

  在一些信息不对称比较明显的行业,例如银行业以及保险业,企业之间数据共享的需求更为迫切。例如,银行业和保险业通常都需要建立一个行业共享的数据库,让其成员能够了解到单个用户的信用记录,消除担保方和消费者之间的信息不对称,让交易进行得更为顺利。

  然而,在很多情况下,这些需要共享信息的企业之间竞争和合作的关系同时存在,企业在共享数据之前,需要权衡利弊,避免在共享数据的同时丧失了其竞争优势。此外,当很多商家合作起来,很容易形成卖家同盟而导致消费者利益受到损害,影响到竞争的公平性。

  大数据最具有想象力的发展方向是将不同的行业的数据整合起来,提供全方位立体的数据绘图,力图从系统的角度了解并重塑用户需求。然而,交叉行业数据共享需要平衡太多企业的利益关系,如果没有中立的第三方机构出面,协调所有参与企业之间的关系、制定数据共享及应用的规则,将大大限制大数据的用武之地。权威第三方中立机构的缺乏将制约大数据发挥出其最大的潜力。

  最后,大数据可以从数据分析的层面上揭示各个变量之间可能的关联,但是数据层面上的关联如何具象到行业实践中?如何制定可执行方案应用大数据的结论?这些问题要求执行者不但能够解读大数据,同时还需深谙行业发展各个要素之间的关联。这一环节基于大数据技术的发展但又涉及到管理和执行等各方面因素。

  在这一环节中,人的因素成为制胜关键。从技术角度,执行人需要理解大数据技术,能够解读大数据分析的结论;从行业角度,执行人要非常了解行业各个生产环节的流程的关系、各要素之间的可能关联,并且将大数据得到的结论和行业的具体执行环节一一对应起来;从管理的角度,执行人需要制定出可执行的解决问题的方案,并且确保这一方案和管理流程没有冲突,在解决问题的同时,没有制造出新的问题。

  这些条件,不但要求执行人深谙技术,同时应当是一个卓越的管理者,有系统论的思维,能够从复杂系统的角度关联地看待大数据与行业的关系。此类人才的稀缺性将制约大数据的发展。


大数据信息处理分为哪几个环节,主要受到哪些限制?
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