大数据建设需要克服什么困哪，云计算的难点在哪云计算时代大数据遇到哪些困难

来源：整理时间：2023-06-04 18:44:20 编辑：金融知识手机版

1，云计算的难点在哪云计算时代大数据遇到哪些困难

现阶断大数据的困难主要在如下几点： 1、信息壁垒降低了大数据产业资源配置效率。大数据产业发展必须实现数据信息的自由流动和共享，如果数据不开放、不共享，数据整合就不能实现，数据价值也会大大降低。 2、政府部门是社会信息的主要控制者，...

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2，大数据基础平台建设解决什么问题

一般就是解决人寻找一些资料的需求吧数据，真的很重要。

首先要有大数据方面的专业知识，从最基础的java，linux，mysql开始学起，在就是hadoop等大数据的工具了，去搭建大数据的平台。导入数据，进行分析和挖掘，大数据培训柠檬学院。

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3，大数据公司需要解决哪些关键问题

物联网（the internet of things）是新一代信息技术的重要组成部分。它是通过射频识别（rfid）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物体与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网被视为互联网的应用拓展，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。

数据的真实性，与快速处理信息的反馈结果，并找出问题所在！

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4，大数据带来的挑战有哪些

大数据近年来发展的非常快，现在也普遍得到应用，大数据带来了机遇同时也带来了挑战，当大数据产业链、行业应用逐步发展完善之后，大数据将会形成质变，创新整个社会形态。光环大数据培训认为，大数据行业的真正挑战来自三个方面：一是原来的分析基础要变化，要融合统计学、计算理论基础、逻辑基础。二是，计算技术也需要重新革新，无论是存储、计算语言、还是计算方法都需要重新来过。三是，大数据做出来的结论对不对，还无法大规模验证，这是目前面临的最大挑战。

时每刻产生大量的数据。在此背景下，大数据时代（Big Data Era）将会面临新的挑战。1、大数据时代的基本特征所谓大数据，就是人类在生产和生活中产生的海量数据信息。大数据时代的到来，毫无疑问会给人们带来空前便利。据统计，2010年以互联网为基础所产生的数据比之前所有年份的总和还要多；而且不仅是数据量的激增，数据结构亦在演变。Gartner预计，2012年半结构和非结构化的数据，诸如文档、表格、网页、音频、图像和视频等将占全球网络数据量的85%左右；而且，整个网络体系架构将面临革命性改变。由此，所谓大数据时代已经临。对于大数据时代，目前通常认为有下述四大特征：第一：数据量大：数据量级已从TB（1012字节）发展至PB乃至ZB，可称海量、巨量乃至超量。第二：类型繁多：愈来愈多为网页、图片、视频、图像等半结构化和非结构化数据信息。第三：价值密度低：以视频安全监控为例，连续不断的监控流中，有重大价值者可能仅为一两秒的数据流；360°全方位视频监控的“死角”处，可能会挖掘出最有价值的图像信息。

5，如何突破大数据发展的瓶颈

通过对大数据产业链的分析，我们可以看到，在大数据产业链的各个生产环节中，各大公司都已开占位，随着高性能计算机、海量数据的存储和管理的流程的不断优化，技术能够解决的问题终将不会成为问题。我们认为，真正会制约或者成为大数据发展和应用瓶颈的有三个环节：　　第一、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。　　德勤认为，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。　　第二、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，无法了解产业链各个环节数据之间的关系，对消费者做出的判断和影响也十分有限。　　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，让交易进行的更为顺利。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失，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、制定数据共性及应用的规则，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。　　第三、大数据结论的解读和应用。　　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。这些需求，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。

如何让深度学习突破数据瓶颈如果用现有的深度学习去实现这一点，那就需要大量的事故数据，但这方面的数据供给非常有限，而采集数据又难度很大。首先，没有人能够准确预测何时何地会发生何种事故，因此无法系统地提前部署以采集真实事故数据；其次，从法律上来说我们不能靠人为制造事故来采集数据；第三，也无法模拟数据，因为事故更多涉及实时的传感以及与物理世界的互动，模拟出来的数据与真实数据差距很大，这从 darpa 机器人挑战赛就能看出来；最后，像 alphago 那样，在规则定义明确的简单环境下自行创造大量训练数据的方式，在复杂的真实环境中难以发挥作用。如果遇到数据量不足的情况，同时又很难通过之前那些行之有效的方式去增加数据供给，那就无法发挥出深度学习的优势。而更重要的是，我们还会遇到数据类型不一样的问题，物理世界中是不同传感器获取的实时数据流，而现在深度学习在信息世界中的应用，比如说图像识别，使用的数据都是基于图片的数据点，而非数据流，所以这也是将深度学习现有的成功延伸到真实物理世界应用的一个底层障碍。基于这个原因，demiurge 专注于开发一种系统方法从源头解决真实世界诸多领域中数据量严重不足的问题——既然很难有效增加数据供给，为何不设法大幅降低对数据的需求？降低对数据量的需求、实现小样本学习甚至 one-shot learning，是目前深度学习研究中的关键问题，yann lecun、 yoshua bengio 等深度学习专家也多次在演讲中提到解决深度学习中 one-shot learning 问题的重要性。在今年斯德哥尔摩的全球机器人顶级学术会议 icra 上，bragi 在 industry forum 演讲中介绍了 demiurge 的方法，从神经科学里寻找关键线索，「比起深度学习的点神经元，生物神经元所擅长的是从多模的实时数据流中提取多维度的时空信息来实现 one-shot learning，这是现有的深度学习很难做到的。生物神经元不仅能够做这种特征提取，而且是以一种非常高效的方式，效果和效率都很出色。」深度神经网络的确从神经科学领域的研究中获取了一些灵感，但其工作原理与人脑截然不同（诚然，我们对大脑的工作原理还没有弄清楚），yann lecun 表示，他最不喜欢的对深度学习的定义就是「它像我们的大脑」，谷歌 jeff dean 认为深度神经网络是对大脑神经网络的简单抽象，并非是模拟人类神经元如何工作。神经科学专注的点包括计算的细节实现，还有对神经编码以及神经回路的研究。然而，在机器学习领域，人工神经网络则倾向于避免出现这些，而是往往使用简单和相对统一的初始结构，以支持成本函数（cost funcion）的蛮力最优化。bragi 从历史的角度分析了深度学习和神经科学的关系，「现在的深度学习从神经科学中获得的灵感非常有限，这是因为深度学习的理论基础是上世纪 80 年代基本定型的，那时之前的神经科学也发展比较慢，无法为深度学习提供更多灵感。而从 80 年代至今，神经科学的发展速度远远超过了之前，过去 30 年产生的神经科学知识是 80 年代以前的 46 倍，而且现在每年神经科学获得新发现的速度是 80 年代以前的 100 倍。所以，对于深度学习来说，如今的神经科学已经是一个非常巨大的宝库，为提升现有深度学习的学习能力提供重要线索。」bragi 表示，越来越多的深度学习专家开始研究如何从神经科学中获取更多的线索，「 yoshua bengio 做的非常前沿，一方面研究深度学习的反向传播算法在生物神经元上是如何实现的，另一方面研究生物神经元的 stdp 学习算法如何提升现有的深度神经网络的学习能力。位于深度学习与神经科学交汇的最前沿，我们很深刻地体会到现在正在发生着的转型，从深度学习和神经科学没有太大关系的这一代（深度学习1.0），过度到深度学习重新从神经科学获得重要启发的下一代