如何应对大数据的不足,如何应对大数据时代运维挑战?

大数据安全问题及对策研究随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，全球数据量呈爆炸式增长。同时，云计算为这些海量多样的数据提供了存储和计算平台，分布式计算等数据挖掘技术大大增强了大数据分析规律、判断趋势的能力。大数据在不断渗透到各个行业，深刻影响国家政治、经济、民生和国防的同时，其安全问题也将对个人隐私、社会稳定和国家安全构成巨大的潜在威胁，如何应对将面临巨大挑战。

(一)国家数据资源的流失。互联网海量数据的跨境流动，加剧了大数据作为国家战略资源的大量流失。来自世界各地的各种海量数据在美国不断汇总，短期内没有改变的迹象。随着未来大数据的广泛应用，关系国家安全的政府和公共事业中的大量数据资源将进一步开放，但目前由于相关配套法律法规和监管机制不完善，极有可能造成国家关键数据资源的流失。

大数据时代的挑战、价值和应对策略随着移动互联网、物联网和云计算的快速发展，以及视频监控、智能终端和应用商店的快速普及，全球数据量呈爆炸式增长。在这种背景下，电信运营商在网络无止境扩张的同时，面临着“增而不增收”的困境；而一些采用“数据驱动决策”模式的公司，生产率可以提高5% ~ 6%。因此，有必要深入研究大数据时代的挑战、价值和务实应对策略。

Gartner预测，2012年，文档、表格、网页、音频、图像和视频等半结构化和非结构化数据将占全球网络数据的85%左右。而且整个网络架构将面临革命性的变化。由此，所谓的大数据时代已经到来！对于大数据时代，一般认为有以下四个特征，称之为“四V”特征:(1) VolumeBig。数据量级已经从TB(1012字节)发展到PB甚至ZB，可以称得上海量、巨大甚至过度。

应对大数据人才短缺的四种方法_数据分析师考试在一份关于大数据增长趋势的研究报告中，IDC表示，与其他商业智能(BI)工具相比，可视化数据发现工具在市场上的增长速度是前者的2.5倍；基于云的大数据和分析(BDA)解决方案的成本增长率将是其他类型的内部部署解决方案的三倍。然而，未来几年，大数据领域将继续面临人才严重匮乏的尴尬局面。

然而，市场上没有足够的合格申请人来填补这些空缺。Gartner表示，今年，对大数据的需求将在全球范围内创造440万个工作岗位，但只有三分之一的工作岗位能够招聘到合适的人才。这是因为大数据分析需要更多的技能，而不仅仅是使用仪表盘来监控数据流。该领域的人才需要具备数据科学的高水平技能来设置相应的搜索和参数，以便设计过滤算法。

好的企业要未雨绸缪。从现在开始，就要为企业后期的数据收集和分析做准备。企业可以从以下六个方面入手，这样在面对铺天盖地的大数据时，才能保证企业的快速发展，具体来说就是以下六点。目标几乎每个组织都可能有源源不断的数据需要收集，无论是社交网络还是车间传感器设备，每个组织都有大量的数据需要处理。IT人员需要了解自己的企业在运营中产生了哪些数据，并根据自己的数据确定数据的范围。

扩展内存，加2G或者4G就够了。这是手机运行内存不足，这是手机机身内存的帮助。造成这样的原因；1.手机后台运行的程序太多了。手机只要运行程序，就会占用手机内存。可以使用手机上的软件设置功能来限制软件启动。2.上网时手机会缓存手机的垃圾信息等等，会占用手机内存。可以用腾讯手机管家经常清理手机里的垃圾，可以节省手机内存，还具有小火箭一键加速的功能。

企业数字化转型的进程正在加快。随着新技术、新业务的不断涌现，各行各业的运维数据类型更加复杂、多样化、庞大，数据的使用场景也越来越丰富，导致了想用数据却没有数据可用，有数据不可用的情况。在以往的案例中，我们发现客户的企业往往存在以下痛点:01数据孤岛，数据烟囱数据孤岛可能是人为主观的不共享，客观的数据安全性和敏感性等。，导致数据之间关联不足，无法有效连接。

数据和业务有什么关系？有没有解决问题的关键数据？数据质量低，不好用。没有数据质量管理标准和控制方法，数据单独管理。低质量的数据难以使用，数据价值被埋没。数据服务能力弱，数据消费场景清晰，但无法获取数据，数据获取成本高，无法快速满足需求。数据标准化程度低，运维数据格式多，管理碎片化，没有统一的数据标准，跨部门数据应用成本很高。

合理获取数据，按需存储，筛选分析大数据，理性面对大数据的诱惑，云计算与大数据相辅相成，处理好非结构化数据，与硬件保持距离，提高大数据的可视化。安全预防措施至关重要。大数据产业面临的五大挑战如下:挑战1:复杂丰富的数据源是大数据产业发展的前提。然而，我国数字数据资源总量远低于美国和欧洲，新增数据量仅为美国的7%，欧洲的12%，其中政府和制造业的数据资源积累远远落后于国外。

现在几乎任何规模的企业都在无时无刻的产生大量的数据，但是如何收集和提炼这些数据始终是个问题。大数据技术的意义不在于掌握大规模的数据信息，而在于智能处理这些数据，并从中分析挖掘有价值的信息，但前提是如何获取大量有价值的数据，挑战二:数据挖掘分析模型的建立进入大数据时代，人们纷纷谈论大数据。似乎这已经演变成了一种新的趋势。