1，大数据分析所面临的问题2，国内大数据的发展带来了哪些安全隐患3，数据库存储问题 请教专业人士4，隐私权受威胁 大数据到底有哪些弊端5，详解大数据存储哪些问题最容易出现1，大数据分析所面临的问题
1.数据存储问题:随着技术不断发展,数据量从tb上升至pb,eb量级,如果还用传统的数据存储方式,必将给大数据分析造成诸多不便,这就需要借助数据的动态处理技术,即随着数据的规律性变更和显示需求,对数据进行非定期的2.分析资源调度问题:大数据产生的时间点,数据量都是很难计算的,这就是大数据的一大特点,不确定性。所以我们需要确立一种动态响应机制3.专业的分析工具:在发展数据分析技术的同时,传统的软件工具不再适用。目前人类科技尚不成熟
2，国内大数据的发展带来了哪些安全隐患
通过建立这种宏观层面的信息，大数据可以让企业了解到他们的产品是如何以前所未有的经济理解水平在运行。也就是说，通过以新方式来结合和分析海量数据，我们可以实现新的业务洞察力。保护大数据：基础设施准备首先，对于利用大数据系统来分析企业内活动的安全工具，企业安全团队必须了解传统安全修复工具和它们之间的基础设施差异。在现在的企业安全办公室，我们并不难找到报告不同类型安全数据（试图查找问题的安全分析师会对这些数据感兴趣）的各种安全工具，日志记录工具、安全监控工具、外围安全设备、应用程序访问控制设备、配置系统、供应商风险分析程序、grc产品等，这些工具收集了大量信息，企业安全团队必须分解和规范化这些信息以确定安全风险。虽然这些传统工具针对其特定类型的控制提供了数据视图，但这些系统的输出往往不是统一的，又或者这些数据被分解成汇总数据，并被输入到一个或者多个siem工具以在视觉上显示安全团队感兴趣的预定事件。一旦确定了某个趋势或者潜在事故，安全专业人士团队就必须从大量输出数据中筛选出证据以发现任何未经授权或恶意的活动。对于安全管理而言，这种“松散结合”的方法通常可行，但它速度很慢，很容易错过良好伪装的恶意事件，并且要在对大量历史数据进行收集、分析和总结后，才能发现严重的安全事件。相比之下，大数据安全环境的创建需要依赖于前面提到的工具，为安全信息输入单一逻辑大数据安全信息仓库。这种仓库的优势在于，它将数据作为更大的安全生态系统的一部分，这个安全生态系统具有强大的分析和趋势分析工具来识别威胁，威胁需要通过检查多个数据集才能被确认，而不像传统的方法那样---安全团队通过虚拟放大镜来筛选松散耦合的数据集。信息透明了，隐私越来越难了，都被集中起来了。柠檬学院大数据。
3，数据库存储问题 请教专业人士
我觉得不是一个表的，就像wow一样，登陆是专门的服务器，用户数据又是另外一个服务器，具体的存储方案，你可以来深圳的qq看下，就是不知道他们会不会告诉你了你的数据库编码字符集设置的不对,中文请使用gbk、gb3212的字符集,oracle默认好像是unicode,unicode是不支持中文的这问题很好!你听说过分布数据库吗?也就是说一张表都有可能存储在不同地方的机器上,何况是一个库呢?这是你的第一个问题,如果数据库较大时,可采用分布式数据库,这个sql2000开始就有支持,不过一般的情况下是用不到的,所以在sql server的企业版中才带有分布数据库.便并不是分布数据库一定能解决所能出现的各种情况的,比如突然间有一万条以上的数据需要取的是一个域内的,你可以理解为一个局域网内的所有分布数据库,当然也可能不一个局域网的.这时对于这个局网内的数据流压力也是非常大的,所以在企业版的sql server中还要支持数据均衡.这样才能解决流量压力的问题.所以的用户是否在一个表中?如果你将一个表理解为在同一库的表的话,因为是分布式,显然不可能是一张表,但不管是否分布式,两张表结构相同时,用起来并没有多大的区别,所以我们理解的一张表可能存在储在不同的机器中,也就是指广义时,那么用户的信息是在同一张表内的!数据库都是解决的现实世界中的问题,所以在分析现在世界时,会走一个中间分析的过程,而这个过程的结果,也就是分析的结果就是e-r模型(实体-联系模型),所有表的建立与表之间的关系都来源于这个e-r模型的.所以,并不是所有的用户信息都会出现在一张表中,否则没有必要出现一个库的概念,因为你要将所有的用户信息存储在一张表中嘛,至于表有多少个,要那具体看需要多少个,多一点又如何呢?但也不可能一个用户建一张表的,因为一般分析出来的结果往往是空间表,里边所有用户的空间,密码等基本信息表,包括所有用户的基本信息.等等但即便是能放在一起的表,有时也的打开来放,比如用户的密码与密保,每一个用户只有一个,是一张表的,但由于常用密码,一般很少用到密保,所以将他们分开,一般只要调用基本信息,比如常用的密码,则不必调密保,除非需要时,也就是说能一次少调点,坚决不要多调,因为大数据库考虑的是单单是存储空间的问题,还有一个效率的问题.但这里所说的一张表也可能存储在不同的sql server上.至于以后的问题,这里就涉及到了e-r模型的,数据库设计时还要遵从范式,而你所述的交易等都是另外有表的,且这个表与其他表是一个纽带表,不是一句半句能解释清楚的,有时间你自己去看一下范式与相应的数据库设计规范等就会明白,且不会问这样的问题.学会e-r时,这些都不在话下,你自然也就理解了,不知道e-r时,说了你也理解不了的!
4，隐私权受威胁 大数据到底有哪些弊端
数据由来已久，但大数据则是近1年来才频繁出现在媒体报端。大数据具有大价值，这似乎是每个人都认同的观点。人们往往总是关注事物好的一面，却往往忽视随着大数据所带来的弊端。 毋庸置疑，大数据能够给企业、机关等机构带来大量的经济价值和利益，直接影响着他们的未来走向。其实，大数据是一把双刃剑 ，在给企业带来无往不利的前进动力的时候，往往也会对企业和个人带来伤害。请看下面的小故事： 以前的情人，在你聊天工具上已经显示了可能认识的人。 上面的情况是通过大数据分析工具而提供的一种服务器，虽然只是一种特例，但却让双方甚至双方的家人都感到尴尬。但这确实真实存在的。无论是在我们的微博上，后者聊天工具上，都会出现这种问题，虽然看起来一个非常方便的功能，但是对于一些人来说却是麻烦。下面我们来看一下大数据所带来的弊端。 第2页：个人隐私受威胁 个人隐私受威胁： 对于个人来说，其在大数据时代往往是作为数据的来源。无论是个人的生活情况，还是消费习惯，身份特征等，都变成了以各种形式存储的数据。这虽然对企业来说可以根据用户数据去分析数据，得到价值，但是对于个人用户来说，无疑是以个不得不被动接受的事情，而这种数据在收集、分析、传输等过程中都可能对用户带来不利的影响。隐私受到威胁 企业在传输这些私人数据的时候可能会遇到麻烦，企业很难保证在整个传输过程中是否有人会查看你的数据，很有可能有人对这些私人的数据进行了监控等操作，这就大大加大了其泄漏的可能性，数据一旦泄漏，很可能为个人带来难以挽回的损失，而个人却又不知道自己的数据时如何泄露出去的，对这让个人用户的隐私权受到无限大的挑战。 大数据不等于大价值： 只有当存储数据的量达到一定值才会有价值，单独出来的数据即使有一定价值但也没有整体的参考价值。这往往给企业一种错觉，大数据定于大价值。 其实，大数据并不等于大价值。大数据分析存储产品设备往往对企业it设备有更高的要求，企业原有it设备很难满足大数据时代的挑战。在这种情况下，企业it部门面临这样一种情况：需求越来越多，但满足这些需求的能力越来越弱。而且企业投入价值与所得信息量价值成反比。当数据达到一定值时，投入的价值甚至超过所得数据价值。 第3页：大数据对企业有更大挑战 大数据对企业有更大挑战： 近年，由于服务器出现故障而造成服务不能提供的事件时有发生，而随着大数据时代的到来，这些故障可能会进一步增多。而这些故障往往会直接造成数据的跌势，服务的中断。例如谷歌泄露个人隐私事件、盛大云数据丢失事件、亚马逊服务器宕机事故等等。 当这些服务中断的时候，用户是毫无解决办法的，只能等待服务提供商的修复，而对数据丢失、损坏等方面，用户对数据保护更是束手无策，只能等待提供商。这样很多用户在发生故障并不能及时作出反应，使损失降到最低。无疑，大数据带来了更多的挑战。 大数据使企业面临厂商绑定： 当我们提到大数据的时候，总是提到大数据的诸多优点，但是却很少提企业如何将大数据变成切实的价值。容易被厂商绑定 目前，很多厂商都针对大数据推出了自己的解决方案。而这些方案虽然号称兼容性非常强，能够兼容其他厂商的设备，但是当你真正的采用一个提供商的设备（软件、硬件）的时候，你会发现你真的很难去改变一个提供商，尤其是在软件方面。很容易被一个提供商绑定。这就大大限制了企业it基础设置的灵活性。 总结： 大数据时代虽然一切勾画的都是那么美，但是离真正的为企业提供价值的路之间还有不可逾越的鸿沟。大数据并没有想象的那么完美遍地黄金，企业在接下来应考虑如何应对大数据的挑战，而不要仅仅空谈价值。
5，详解大数据存储哪些问题最容易出现
数据是重要的生产要素信息时代，数据俨然已成为一种重要的生产要素，如同资本、劳动力和原材料等其他要素一样，而且作为一种普遍需求，它也不再局限于某些特殊行业的应用。各行各业的公司都在收集并利用大量的数据分析结果，尽可能的降低成本，提高产品质量、提高生产效率以及创造新的产品。例如，通过分析直接从产品测试现场收集的数据，能够帮助企业改进设计。此外，一家公司还可以通过深入分析客户行为，对比大量的市场数据，从而超越他的竞争对手。存储技术必须跟上随着大数据应用的爆发性增长