哪些影响大数据分析发展
大数据的商业价值利用进行了数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等大数据分析项目开发,逐渐成为业界人士追求的利润焦点,但大数据分析往往容易出现各种问题,导致分析结果不准确,导致项目开发失败。
无论是人工智能还是大数据技术都得到了不同的应用，下面我们就一起来了解一下，影响大数据技术发展的因素都有哪些。
影响大数据发展的因素都有哪些
1.中小企业如何在大数据和算法决策时代开展竞争
没有互联网巨头或全球快速消费品公司的海量数据集的中小公司如何能够在大数据和算法决策时代开展竞争。大公司利用网络服务的网络效应巩固其地位，这对于良性创新圈是一个风险，或许人们已经看到了这种风险。
2.开放数据需要像开源软件一样认真对待
众所周知，开源软件背后是大数据和机器学习产品和服务的兴起。开放源码的商业和技术案例的重要性多年前就得到了证实。然而，人们对开放数据对创新的重要性的关注却少之又少。
全球大的开放式公司数据库提供商OpenCorporations公司联合创始人兼席执行官ChrisTaggart强调了企业在依赖专有数据集时遇到的问题，指出这些数据源可能是粗略的，并且元数据不会在产品间共享。开放数据更透明，不会将企业锁定在昂贵的商业合同中，而这些合同对于企业来说很难放弃。
3.捕获和管理实时数据的重要性
虽然人工智能和机器学习项目并不总是需要实时或接近实时的数据，但构建能够处理数据的系统的能力可能是一种具有价值的竞争优势形式。随着数据驱动的决策越来越多地嵌入到组织中，竞争优势有时会转移到那些能够对事件作出更快响应的组织中。亚马逊网络服务在这方面的规模和广度表明，实现这一点的工具变得越来越容易和便宜。
4.法律和道德问题开始改变企业的创新方式
牛津大学SandraWachter博士在会上的演讲强调了一个问题，而在未来一两年内，这个问题可能会得到更多讨论。她指出，许多公司现在意识到他们有义务保护个人数据，因为GDPR法规等相关法律已经生效。然而，一个讨论较少的问题也是监管机构仍在努力解决的问题是，推理以及由嵌入式算法需要根据其处理的数据做出的决定。
至少在欧洲，用户有权查看持有的数据，并在不同程度上纠正或删除。但是，由于信用检查和健康保险等领域的数据，企业可能会自动对用户做出假设，因此用户没有相同的补救措施。
大数据技术的高速发展，让我们每个人都在直接或者间接的享受这项技术带来的福利。随着大数据时代的开启，未来我们将会迎来一个更加智能化、数字化，也更加高效的新世界。
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