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大数据技术随着互联网的不断发展而得到了广泛的应用，今天我们就通过案例分析来了解一下，大数据技术应用都有哪些常见问题。
大数据遇到了开放的市场。这一点或许普通用户很难意识到，但相比之下，中国的市场是全球有活力的市场，也是大度的市场。我国的市场复杂程度较高，因此往往能够予以新生技术发展的土壤，大数据在我国的迅速开展也得到了政策和技术的多层面的保障。
政策支持提供通道，云计算帮助提供基础，市场需求提供养料，大数据迅速发展达到巅峰。但是，这并不代表大数据的问题可以就此掩盖，相反，越是不被注意，大数据的隐患就越根深蒂固。
大数据并不是摇钱树，绝不能秒用变现。相反，大数据是一个变现较慢的技术，从大数据部署应用到影响决策，从决策部署实施到产生效果，整个流程周期很长而且变现效果未必就能尽如人意。高昂的投入，被吹的天花乱坠的预期，和平庸甚至让人失望的结果，三者的夹击下企业能对大数据还剩下多少好感呢?
大数据的顽疾二：对药不对症，低端难生存。大数据产业虽然现如今在进行全面化、全产业的推广，但不可忽视的一点就是，大数据对低端产业并不友好。这一点并不难理解，低端产业数据量本身并不大，分析需求低，分析结果对企业的指导意义也小，因此需求度本就低。
同时，大数据在频繁和多次采集时隐私问题就成为无法避免的一环。强如谷歌搜素采集用户数据也需要用户同意才能进行，但不同意的用户怎么统计呢?这一大类用户会不会成为导致“幸存者偏差”的一环呢?但如果强行获取这部分用户的数据，这些数据的所有权是谁的呢?
而且，一旦涉及用户隐私直接相关的就是安全问题。企业采集到用户的数据建立大数据库，大数据库价值斐然是黑客攻击的焦点，而一旦数据失窃，到时候受伤直接的却并不是企业而是用户，又有哪家企业能够确保自家的数据库绝对不会泄露数据呢?
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