如何应对大数据所带来的风险和挑战
尽可能的规避大概率风险，比如：鸡蛋不放在一个篮子的原理
物联网 大数据 人工智能的到来我们应该怎么应对
凡事都要顺势而为，人工只能和物联网应该是接下来几十年的大趋势和大方向，能够在这些领域有所特长会很吃香，但是，任何技术和领域都有特定的红利周期，过了这段时间必然有新的技术崛起，有新的场景需求，所以只有不断紧跟时代需求，不断学习不断进步才是王道。
大数据带来的挑战有哪些 会导致数据盲点 危及个人隐私
随着移动互联网、物联网等新技术的迅速发展，人类进入数据时代。大数据带来的信息风暴正深刻改变我们的生活、工作和思维方式，对网络舆情管理也带来深刻影响。
一、大数据时代网络舆情管理面临的新形势 大数据意味着人类可以分析和使用的数据大量增加，有效管理和驾驭海量数据的难度不断增长，网络舆情管理面临全新的机遇和挑战。 互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，想说的是，除非想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
1.大数据带来网络舆情管理新挑战。一是海量数据的挑战。海量的网上信息难以掌控，大量相关性、偶发性因素使舆情更加复杂多变，传统的舆情监测研判手段和方法难以奏效，新的技术手段和方法要求更高。二是信息选择性传播的挑战。网上数据无限性和网民关注能力有限性之间的矛盾，加剧了社会舆论的“盲人摸象”效应。社会化媒体促进信息的开放和沟通的便捷，分众传播、个性化传播凸显，使偏激的观点更容易找到“同类”，从而相互支持、强化放大，加剧舆论偏激情绪。三是舆论话语权分散的挑战。大数据时代各类数据随手可得，越来越多的机构、个人通过数据挖掘和分析得出的各种结论会不胫而走，有效管理舆情的难度越来越大。
2.大数据带来网络舆情治理新机遇。一是拓展网络舆情治理领域。在“一切皆可量化”的大数据浪潮中，网络逐渐成为现实世界的“镜像”，网络社会与现实社会日益融为一体，网络舆情管理不再局限于网上言论领域，而必须全面掌握网络舆情运行规律及其与现实社会的相互影响，实现网上网下充分联动、协调共治。二是丰富网络舆情管理手段。运用大数据技术，可以从更宽领域、更长时段对网上舆论进行比对分析，更加准确地把握网民情绪特点，预判舆情发展趋势，提高舆情管理的效能。三是推动网络舆情理论研究工作。借助大数据分析，舆情研究的视角将更加多元化和精确化，改变目前舆情研究“策为上、术为主、学匮乏”的尴尬学术现实。
3.大数据提出网络舆情管理新要求。一是由关注个案向整体掌控转变。传统的网络舆情管理侧重于针对重大舆情事件个案的管理，大数据则能够更好地把握网络舆情发展的整体态势。二是由被动响应向主动预测转变。大数据的核心是预测，在海量的数据中通过分析，发现背后隐藏的微妙的关系，从而预测未来的趋势，提前部署预防应对。三是由定性管理向定量管理转变。将所有相关信息，包括网民评论、情绪变化、社会关系等，以量化的形式转化为可供计算分析的标准数据，通过数据模型进行计算，分析舆情态势和走向。
二、用大数据思维创新网络舆情管理 创新大数据时代的网络舆情管理，要将大数据理念和手段贯穿始终，做到“五个结合”。
1.将大数据和社会治理紧密结合起来，改进网络舆情源头治理。网络舆情本质上是社情民意的体现，加强网络舆情管理就是加强社会治理。要运用大数据强大的“关联分析”能力，构建网络舆情数据“立方体”，把网上网下各方面数据整合起来，进行分析，挖掘网络舆情和社会动态背后的深层次关系，实现网络舆情管理和社会治理的紧密联动、同步推进。
2.将大数据和网上政务信息公开紧密结合起来，提升政府公信力。当前，美国政府已经建立统一的数据开放门户网站，并提供接口供社会各界开发应用程序来使用各部门数据，此举将政务公开从“信息层面”推进到“数据层面”，开辟了政府信息公开的新路径。我们要在保障数据安全的基础上，探索建立我国的大数据政务公开系统，引导社会力量参与对公共数据的挖掘和使用，让数据发挥最大价值。
3.将大数据和日常舆情管理紧密结合起来，提高网络舆情整体掌控能力。美国纽约市警察局开发了著名的ComStat系统，通过分析历史数据绘制“犯罪地图”，预测犯罪高发时间和地点，从而有针对性地加强警力配置，获得巨大成功。这种“数据驱动”方法，对网络舆情管理有一定的借鉴意义。要运用大数据突破传统舆情管理的狭窄视域，建立网络舆情大数据台账系统，实时记录网站、博客、微博、微信、论坛等各个网络平台数据，全面分析舆情传播动态，从瞬息万变的舆情数据中找准管理重点、合理配置资源，提高管理效能。
4.将大数据和突发事件应对紧密结合起来，提高网络舆情应急处置能力。大数据时代，社会突发事件与互联网总是紧密相连、如影随形，网络既能成为突发事件的“助燃剂”，也能够成为应对事件的有力工具。要建立“舆情量化指标体系”、“演化分析模型”等数据模型，综合分析事件性质、事态发展、传播平台、浏览人数、网民意见倾向等各方面数据，快速准确地划分舆情级别，确定应对措施，解决传统的舆情分级中存在的随意性、滞后性等问题，做到科学研判、快速处置。
5.将大数据和舆论引导紧密结合起来，提高感染力和说服力。大数据时代的舆论引导，一方面要“循数而为”，通过分析网上数据，建立网民意见倾向分析模型，了解网民的喜好和特点，做到“善说话、说对话”。另一方面要“用数据说话”。数据最有说服力，要在充分收集相关数据的基础上，运用图表等数据可视化技术，全面呈现事件的来龙去脉，让网民既了解事件真相，也了解事件背景和历史脉络，消除舆论的“盲人摸象”效应，化解网民偏激情绪，实现客观理性。
三、以切实有力的举措推进大数据舆情管理体系建设 要积极适应大数据时代发展要求，从体制机制、技术手段、人才队伍等各个方面加快创新，构建完善的网络舆情管理体系，不断提升网络舆情管理的科学化、现代化、数字化水平。
1.健全大数据舆情管理体制。数据资源是国家的重要战略资源。当前，我国在大数据管理方面还存在数据分散、利用率低、安全性不高等问题，要尽快出台国家层面的大数据战略规划，加快数据立法进程，加大资金、技术、人力资源投入。建议建立由网信部门牵头的互联网大数据管理体制，设立政府首席信息官，统筹各方面数据的汇集、管理和利用，制定统一的数据接口标准，打破各行各业的“数据孤岛”，推动我国大数据加快发展。
2.建设网络舆情大数据基础平台。数据只有整合利用才能产生价值。当前，亟需建设统一高效的大数据基础平台，实现各行业、各领域数据的统一存储、交流互通。要尽快建设我国网络数据中心，构建国家级的互联网大数据平台，全面汇集各方面数据。加快出台相关法律法规，明确各级各部门包括政府部门、企业、人民团体等向网络数据中心提供和共享数据的权利义务，使网络数据中心成为全国数据存储和交换的中心枢纽，实现数据的快速汇集、规范管理、高效利用。
3.强化网络舆情管理大数据技术支撑。大数据既有全面、动态、开放等优势，也有价值密度低、传播速度快等难点，必须加快技术攻关，提高数据“沙里淘金”的能力。一是数据监测技术，实现对媒体、论坛、博客、微博、微信等各个网络平台数据的全面抓取和记录，特别是要提高对图片、音视频等数据的自动识别能力。二是大规模数据存储技术。建设具有海量存储能力的大数据平台，实现对大规模数据的高效读写和交换。三是数据挖掘技术，从海量数据中快速识别有价值数据，并挖掘数据背后隐藏的规律。四是数据分析技术，包括关联分析、聚类分析、语义分析等等，自动分析网上言论蕴含的意见倾向及相互之间的关联性，揭示舆情发展趋势。五是数据安全技术，包括身份验证、入侵检测、网络关防等等，保障数据安全。
4.壮大网络舆情大数据人才队伍。要统筹国内各大高校、科研单位、媒体机构、政府部门力量，开设专门的数据科学学科，加强各学科人才的交叉培养，重点培养综合掌握统计学、计算机学、新媒体、传播学等各方面知识的复合型人才，打造一支规模宏大的大数据人才队伍，为网络舆情管理提供坚实的人才智力支撑。
大数据时代，如何避免自己被精确定位
1. 关闭定位功能，解除那些关于定位的应用权限授权，发朋友圈等不要带定位信息
2. 但是用地图、大车、点外卖都需要定位，大数据时代定位功能也带来许多好处
大数据时代如何保护自己的隐私？
随着大数据时代的来临，个人隐私信息的确时刻面临着被泄露的风险，但光凭我们一已之力也是不行的。还得国民、企业、国家三方面结合起来，才能建立起一个安全的网络环境。
1.提高网络安全防范意识： 国民网络安全防范意识薄弱，是信息安全不断受威胁的重要原因。目前，网民虽有一定的认知网络安全知识，但却没能将其有效转化为安全防范意识，更少落实在网络行为上。以在中国普及程度极高的安卓手机为例，大量安卓应用在安装前都要求读取用户的位置、短信等隐私，如不同意授权，则无法安装。对于很多用户而言，明明知道这些软件并没有必要知道这些隐私，且本意不想泄露隐私，但由于怀有侥幸心理，仍然同意软件读取自己的隐私。
2. 部署网络安全管理设备：随着数据不断的增加，也将企业置于更大的数据泄露风险当中。就在过去的半年里发生了多起极其严重的安全事件，例如OpenSSL出现“心脏出血”安全漏洞、eBay数据大泄漏、GnuTLS的协议漏洞等。目前，已有一些企业部门开始使用安全基线和网络安全管理设备，如UniNAC网络准入控制、ess终端安全管理等设备，用以及时检测与发现网络中的各种异常行为和安全威胁，从而采取相应的安全措施。据Gartner公司预测，2016年40%的企业（以银行、保险、医药、电信、金融和国防等行业为主）将积极地对至少10TB数据进行分析，以找出潜在的安全危险。
3. 国家应运用媒体、教育的方式提高广大网民的网络安全防范意识，再者国家应加快完善我国网络立法制度。法治是解决安全问题的制胜法宝。信息安全争分夺秒，除了国家层面要推动制定国际信息安全规则，最大限度阻止信息侵害行为外。还应梳理信息化地方性法规规章、制度规范以及政策措施，清理或调整与网络安全相悖的做法。推进依法行政，把信息化建设全面纳入法制轨道，严格实行网络产品安全审查制度，防堵安全漏洞。市场经济也是法治经济，要充分利用法治力量，推动信息经济健康快速发展。
大数据时代，对人们生活的影响在哪些方面
大数据时代的影响：
1、大数据技术不仅能够提高人们利用数据的效率，而且能够实现数据的再利用和重复利用，进而大大降低交易成本，提升人们开发自我潜能的空间。
2、人们可以低成本或零成本进行事物信息全息式的纵向历史比对和横向现实比对。大数据技术自身不仅能够迅速衍生为新兴信息产业，还可以同云计算、物联网和智慧工程技术联动，支撑一个信息技术的新时代。
3、云计算技术可以使人们及时利用各类大数据。物联网技术的实质就是物物相连的互联网，物联网的核心和基础仍然是互联网，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。 扩展资料： 大数据时代带来的机遇：
1、社会治理是对社会的经济、政治和文化等事务进行的组织、协调、指导、规范、监督的过程。它涉及合理有效配置社会资源，比如提供教育、文化、卫生、体育、社会保障等社会公共服务和公共产品，保障社会公平与公正；涉及通过行政及司法手段保障社会安全和社会稳定。
2、创新社会治理，是我国应对社会转型、化解社会矛盾、协调利益关系、维护社会秩序所面临的一项重大战略任务。
3、大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享，成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段，为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。 参考资料：人民网-大数据时代的机遇与挑战
如何分析大数据带来的机遇与挑战
大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。因此，发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。
大数据可以解决的问题有哪些？
大数据可以做什么？ 获取大数据后，用这些数据做：数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析、数据可视化 大数据的核心作用是数据价值化，简单说就是大数据让数据产生各种“价值”，这个数据价值化的过程就是大数据要做的主要事情。 简单的说，大数据可以做的是：记录一切、描述一切、预测一切 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。大数据的作用可以简单的分为给人类提供辅助服务，以及为智能体提供决策服务。
如何应对大数据时代的运维挑战？
在企业内部也是一样，当大量的生产和经营数据集中在数据中心，一旦人们与数据中心因为IT故障而失去联系，停滞的也许不是个人应用受阻这样简单的后果。为了应对大数据下的新业务需求，传统的IT运维管理就需要针对数据中心基础架构做出改变，这种进化包括针对虚拟化和服务交付能力的调整，以及IT与业务融合所必备的方法和工具。 数据中心迎来了“按需配置”的变革 过去，每次当我们的数据中心的业务容量不足的时候，就会想到增加更多的硬件、设备来满足客户需求。但在海量数据汹涌来袭的时候，这种增加都是被动的、延迟的。据统计，互联网上的数据每两年翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的，这为大数据概念的横空出世做好了准备。数据的增长超出了我们的预期，那么是否可以找到一个办法，让我们可以对业务部门提供一种“按需分配”的低成本方案呢？虚拟化技术以其降低成本、灵活性，以及动态的扩容特性，给出了最佳的答案。 许多企业希望采用云计算和虚拟化技术实现“按需配置”的基础环境、服务等级，实现更低的成本和更高的盈利。然而，要从大数据这个藏量巨大的金矿中淘到金子，并没那么容易，传统架构下的IT运维管理与成熟的虚拟化技术并没有齐头并进。 首先，虚拟机一旦出现故障，如果不能及时恢复，这个损失可能远远超过节省电源和空间的费用。其次，虚拟机的灵活性对IT运维中的“配置管理”可谓是一杯毒酒，泛滥的迁移和扩容会让IT基础设备重新回到混乱的过去。在传统数据中心，管理员可以确定地表述：我的数据库在服务器A上运行，这台服务器与交换机B进行连接并使用存储阵列
C，它们的性能指标都非常良好。但动态数据中心采用虚拟化技术后，解耦了这种关系，更具伸缩性，或是随意的（人们对“灵活性”的误读）利用这些基础设施资源。业务系统可以位于服务器集群中的任何计算节点上，可以利用任何存储设备上的存储空间，可以使用虚拟网络，也可以进行转移以满足性能或运营需求。但这些优势，却在IT运维管理中造成“看不见”、“说不清”的严重问题。 虚拟化运维管理的“两大难题”如何突破？ 如果你都不知道自己的IT环境里有什么，就别指望控制、维护和提高它们。因此，配置管理和性能监控在任何时候都没有变，它们只是进化到了更高的阶段。 作为国内领先的IT运维管理专家，北塔软件认为：IT运维管理不是一蹴而就的，更不是一成不变的，大数据情形下的网络管理将要应对更多的技术和管理层面的挑战。之前，针对基础设施的监控一般侧重对物理设备、物理网络、物理存储的管理，而虚拟化后的变更操作变得越来越简单，但这会使得一些虚拟机脱离管理的范围，尤其是在配置管理和性能监控两个方面。管理人员需要对新增的虚拟网络、数据存储、虚拟机、ESX/ESXi主机数量、集群对象提供一种与之配套的IT运维管理工具。 从改进配置管理开始着手是很重要的一步，因为这可以清晰地呈现出不断变化的虚拟机、物理服务器、存储和网络资源之间的关系。另外，随着每台物理机上托管的虚拟机数量增多并提高了整体利用率，性能测算与监控的重要性也在攀升。为了预防虚拟机密度过大，或者利用率不足的问题（虚拟化之后，这个问题并没有完全消除），运维管理人员必须拥随时调整物理主机的承载力。 为了消除用户大数据时代的运维顾虑，在全面提供了对主机、网络、机房等领域的管理解决方案之后，北塔软件在北塔BTIM（BetasoftIntegratedManagement，IT综合管理软件）中增加了针对VMware虚拟化管理和FC-SAN存储管理解决方案。