一、大数据时代存在的问题
在当今数字化飞速发展的时代，大数据不再只是一个概念，而是广泛应用于各行各业的重要工具。然而，随着大数据的广泛应用，一些问题也逐渐浮现，亟需解决和改进。本文将探讨大数据时代存在的问题，并探讨解决方案。
1. 隐私保护问题
大数据技术的快速发展使得个人数据被广泛收集和利用，因此隐私保护问题日益突出。许多公司在收集大数据时往往忽视了个人隐私，导致用户数据被滥用或泄露。
为了解决这一问题，企业应加强数据安全意识，建立完善的隐私保护机制，确保用户数据不被非法获取或使用。
2. 数据质量问题
大数据时代面临的另一个问题是数据质量不佳。由于数据量庞大，很容易出现数据错误、重复或缺失的情况，影响数据的准确性和可靠性。
为了提高数据质量，企业需要加强数据清洗和验证工作，确保数据的完整性和准确性，从而有效利用大数据进行决策和分析。
3. 数据安全问题
随着大数据的应用范围不断扩大，数据安全问题也越发凸显。网络攻击、数据泄露等安全威胁对大数据系统构成了严重挑战，一旦数据泄露，将带来不可估量的损失。
为了解决数据安全问题，企业需要加强数据加密和访问控制，建立健全的安全机制，保护数据不受恶意攻击。
4. 数据分析能力不足
尽管大数据技术发展迅猛，但许多企业仍存在数据分析能力不足的问题。缺乏专业的数据分析人才，导致数据无法充分发挥其潜力，影响企业决策和业务发展。
为解决数据分析能力不足的问题，企业应加强数据分析团队建设，培养专业人才，提升数据分析能力，更好地利用大数据为企业创造价值。
5. 法律法规不完善
大数据时代的发展在很大程度上受法律法规的约束，然而，当前的法律法规并不完善，无法有效监管和规范大数据的应用和发展。缺乏明确的法律指引，使得数据收集和使用存在较大的法律风险。
为解决法律法规不完善的问题，政府应及时出台相关法律法规，明确大数据的数据收集、存储和处理规定，保障数据使用的合法性和规范性。
总结
在大数据时代，虽然大数据技术为企业带来了无限商机，但也面临诸多挑战和问题。只有在解决这些问题的基础上，才能更好地利用大数据，推动企业数字化转型，实现可持续发展。
二、数据时代与大数据时代的区别？
区别是:大数据的数据结构与传统的数据结构有很大的不同，传统的数据库数据主要以结构化数据为主，而大数据系统中的数据往往有非常复杂的数据结构，其中既有结构化数据，也有大量的非结构化数据和半结构化数据，所以目前大数据技术体系不仅会采用传统的数据库来存储数据，也会采用NoSql数据库来存储数据，这也是大数据时代对于数据存储方式的一个重要改变。
三、大数据时代的安全问题
大数据时代的安全问题
随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动企业发展的关键因素之一。然而，随之而来的是大数据时代面临的安全挑战。在处理大量敏感数据的过程中，保护数据安全变得至关重要。
在大数据时代，安全问题涉及到数据的采集、存储、处理和传输等多个环节。首先，在数据采集阶段，企业需确保数据来源的可信度，以防止恶意数据注入和数据泄露。其次，在数据存储方面，加强数据加密和访问控制是防范数据泄露的重要措施。在数据处理过程中，安全技术的应用可以帮助预防数据被篡改或窃取。此外，在数据传输环节，采用安全的传输协议和加密算法可以有效防止数据在传输过程中遭受破坏或窃取。
面对日益复杂的网络安全威胁，企业需要制定务实可行的安全策略来保护大数据资产。加强网络安全意识培训，建立健全的安全管理制度，定期进行安全漏洞扫描和渗透测试，以及建立完善的应急响应机制都是保障大数据安全的重要举措。
大数据安全的挑战与解决方案
大数据时代面临诸多安全挑战，如数据隐私泄露、身份认证风险、数据完整性问题等。为了有效解决这些安全问题，企业可以采取以下措施：
- **强化数据加密**：对敏感数据进行端到端加密，确保数据在传输和存储过程中不被窃取。
- **建立访问控制机制**：根据权限对不同等级的用户进行数据访问控制，避免未经授权的数据访问。
- **采用安全认证技术**：实现多因素身份认证，加强用户身份验证的安全性。
- **监控和审计数据访问**：建立数据访问日志，监控数据访问活动，及时发现异常行为。
- **定期安全评估**：定期对系统进行安全评估和漏洞扫描，及时修补安全漏洞。
- **建立灾难恢复计划**：制定完善的灾难恢复计划，保障数据在灾难事件后能够快速恢复。
同时，企业还应加强与安全技术企业的合作，利用其专业知识和技术手段来提升大数据安全防护能力。安全技术企业可以为企业提供定制化的安全解决方案，帮助企业建立起强大的安全防护体系。
大数据安全的发展趋势
随着技术的不断发展，大数据安全将迎来新的发展趋势。未来，大数据安全领域可能会涌现出以下发展方向：
- **人工智能与大数据安全的结合**：利用人工智能技术来提升大数据安全的智能化水平，实现自动化的安全防护。
- **区块链技术在大数据安全中的应用**：借助区块链技术的不可篡改性和分布式特点，增强大数据的防篡改能力。
- **量子安全技术的发展**：随着量子计算技术的进步，量子安全技术将成为未来大数据安全的重要发展方向。
- **智能安全监控系统**：基于大数据分析技术构建智能化安全监控系统，实现对数据安全的实时监测和预警。
总的来说，大数据时代的到来为企业带来了无限的商机，同时也带来了更多的安全挑战。只有不断强化安全意识，加强安全技术应用，才能更好地保障大数据资产的安全，实现数据的真正价值。
四、大数据时代 安全问题
在大数据时代，数据被认为是当今数字化社会的核心。企业和组织通过收集、存储和分析海量数据来指导决策和发展战略。然而，随着数据规模不断增长，安全问题也日益凸显。
大数据时代带来的安全挑战
大数据技术的广泛应用使得个人信息、商业机密等敏感数据面临更高的风险。以下是大数据时代常见的安全问题：
- 数据隐私泄露：大数据分析涉及大量个人数据，一旦泄露，可能导致严重的隐私侵犯。
- 数据篡改：黑客可能攻击数据存储或传输过程，篡改数据以获利或破坏系统。
- 数据安全保护不足：一些企业缺乏健全的数据安全措施，数据容易受到威胁。
- 恶意软件威胁：大数据系统容易成为恶意软件攻击的目标，一旦受到感染，可能造成严重后果。
保障大数据安全的关键措施
为了应对大数据时代的安全挑战，企业和组织需要采取一系列措施来提高数据安全性：
- 加强数据加密：对存储和传输的数据进行加密，确保数据在流转过程中不会被窃取。
- 建立访问控制机制：设立严格的权限管理，限制不同人员对数据的访问权限，避免未经授权的操作。
- 实施数据备份：定期备份数据，并建立灾难恢复机制，以应对数据丢失或损坏的情况。
- 持续监测安全漏洞：采用安全监控工具对系统进行实时监测，及时发现和应对安全漏洞。
- 加强员工培训：对员工进行数据安全意识教育，加强其对安全风险的认识和防范能力。
大数据安全的未来发展趋势
随着大数据技术的不断创新和发展，大数据安全也将迎来新的挑战和机遇：
- 人工智能技术：通过人工智能技术，可以实现对大数据安全的自动化监测和应对，提高安全防护效率。
- 区块链技术：区块链技术的去中心化特性可以改善数据交换和共享过程中的安全性，为大数据安全提供更可靠的支持。
- 边缘计算：边缘计算技术将数据处理推向网络边缘，减少数据传输过程中的中间环节，降低数据泄露风险。
- 量子安全通信：引入量子安全通信技术可以解决传统加密技术存在的瓶颈，为大数据安全提供更高的保障。
综上所述，大数据时代带来了安全问题，但也激发了对数据安全性的更高要求和更深层次的思考。通过不断加强安全意识、采取有效措施和借助新技术，我们可以更好地保障大数据的安全，推动大数据应用与发展迈向更加稳健和可持续的方向。
五、大数据时代财务共享存在哪些问题？
1、财务共享系统自身问题
当前，虽然已经迎来了大数据时代，但是由于市场环境等多方面因素的影响，企业经营、发展水平参差不齐，很多企业并不具备使用财务共享系统的能力。探究其背后原因，不难发现财务共享中心建设投资所需要的成本较高，很多企业难以负荷。在财务共享服务中心建设前期，企业不仅仅需要投入较高的人力资源、财力资源﹑物力资源，还会产生人员差旅、工程建设、人员设备转移等费用，林林总总加起来是一笔不小的费用。同时在前期建设工作完成之后，后期企业对财务共享系统势必要进行系统设备维护、信息系统等工作，这又需要涉及一笔费用。综合来看，在无法预测财务共享系统是否能够为企业带来如期效益的前提下，企业就需要先付出较高的成本，这让很多企业管理者难以接受。除此之外，当财务共享中心投入运营之后，信息能够被高度集中化处理，提高了财务数据信息的处理效率。但是也产生了一定的难题，就是当财务数据信息出现处理错误时，难以在第一时间内准确地找到责任承担者。企业需要通过不 断地查阅资料、查看监控影像、人员询问调查才能够最终确认责任承担者。
2、企业财务人员问题
对于企业而言，当企业实施财务共享中心模式之后，能够对企业财务进行集中化管理，提高了工作效率，减轻了财务人员的工作负担。但是却导致以下几个问题的出现：第一，财务人员从业务前端转移到业务后端，在长期使用过程中，财务人员的职业敏感性会有所下降，并逐渐会对公司的具体业务产生陌生感，进而其业务能力水平也会逐渐呈现弱化趋势。第二，在应用财务共享中心模式之后，业务流程更加规范化和标准化，财务人员只需要按照其具体流程做好财务数据、财务凭证、财务报表等工作就可以了，这种重复性的机械化工作会导致财务人员缺乏工作热情，滋生消极情绪。第三，财务共享中心的人员流动性比较强，很多财务人员在工作一段时间之后，由于各种因素的影像，常常会选择跳槽。一旦财务人员离职的话，极其容易导致财务业务处理中断，影响财务业务处理效率。
3、法律政策环境问题
对于任何一家企业而言，当发展规模不断扩大，都会进行一定程度的扩张，扩大企业的影响力。例如我们能够在全国多个省市看到万达集团、恒大地产﹑肯德基等企业。而这些企业在不同地区开展业务时，首要考虑的因素就是当地的法律政策环境。虽然各个地区在财务政策上大体上与国家所制定的方针政策无太大区别，但是在其实际的应用过程中却存在明显的地区政策性差异。作为财务共享中的财务工作人员对财务业务活动发生所在的法律政策环境不够了解，对其财务政策认识不明确的话，那么在其财务处理的过程中就容易出现信息处理错误，影响到财务管理效果。同时由于财务人员更多的是在第二线工作，并不直接居住于财务共享中心所在地，缺乏对一线业务的深入了解，经验不足，再加上与国税、地税部门人员信息沟通不畅，在税务核算处理问题上容易出现偏差，进而导致法律风险的出现。
4、信息安全问题
当前，我们正处于信息爆炸的新时代，企业能够接收到的信息五花八门，数据信息质量更是参差不齐，这就导致企业数据信息访问，处理、分析等业务量惊人。企业在此情况相下，应用财务共享模式，将企业的财务活动进行集中化处理，更是进一步增多了企业信息传输、处理的工作量和难度，极其容易导致财务共享中心信息通道的堵塞。同时，由于数据信息量过大，信息传输延迟性也是一个较大的难题。再加上当前所使用的财务共享中心财务数据处理量的级别不够，在信息数据过滤﹑筛选和分析等方面处于半智能化状态，导致其根本就没有办法去应对信息处理与交换的高要求。最后由于信息网络所具备的开放性与不稳定性特征，财务共享中心面对的信息网络环境危险复杂，稍有不慎，就容易导致财务数据信息泄露和病毒侵入等问题的发生。一旦出现这种问题，企业的财务共享中心就会陷入瘫痪阶段，这就如同一场灾难，会对企业的经济效益和发展造成不可估量的损害。
六、反驳大数据时代让人生活更沉重的问题？
大数据给我们带来了如此大的便利，可能会导致我们过度依赖它，导致最后我们总是听同一类型的歌，看相似观点的新闻评论，我们最后可能被大数据困在某个小圈子里，无法听见外面不同的声音，从而使我们变得狭隘。所以大数据的使用也是需要慎重的，它只是一个工具，而不要完全被工具左右了。
七、大数据时代下如何利用小数据创造大价值？
“所谓‘小数据’，并不是因为数据量小，而是通过海量数据分析找出真正能帮助用户做决策的客观依据，让其真正实现商业智能。”日前，在线业务优化产品与服务提供商国双科技揭幕成立“国双数据中心”，该公司高级副总裁续扬向记者表示，数据对企业决策运营越来越重要，大数据时代来临，企业最终需要的数据不是单纯意义上的大数据，而是通过海量数据挖掘用户特征获取的有价值的“小数据”，进而使企业获取有价值的用户信息，科学地分析用户行为，帮助企业明确品牌定位、优化营销策略。
“小数据”是价值所在
“如今数据呈爆发式增长，已进入数据‘狂潮’时代，过去3年的数据量超过此前400年的数据总量。但是，高容量的数据要能够具体应用在各个行业才能算是有价值。”国双科技首席执行官祁国晟认为，大数据具有高容量、多元化、持续性和高价值4个显著特征。目前，各行各业的数据量正在迅速增长，使用传统的数据库工具已经无法处理这些数据。在硬件发展有限的条件下，通过软件技术的提升来处理不断增长的数据量，对数据利用率的提升以及各行业的发展起着重要的推动作用
八、大数据时代的三大技术支撑分别是？
分布式处理技术：
分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。比如Hadoop。
云技术：
大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。
存储技术：
大数据可以抽象地分为大数据存储和大数据分析，这两者的关系是：大数据存储的目的是支撑大数据分析。到目前为止，还是两种截然不同的计算机技术领域：大数据存储致力于研发可以扩展至PB甚至EB级别的数据存储平台；大数据分析关注在最短时间内处理大量不同类型的数据集。
九、讴歌新时代的诗词以及赏析？
1. 讴歌新时代的诗词丰富多样，涉及到政治、经济、文化等各个方面。2. 近年来，文学创作中的讴歌新时代的主题越来越明显，这与当前国家形势下各领域的迅猛发展密不可分。同时，诗词作品中对于中国特色社会主义的描绘和表达层出不穷，呈现出勃勃生机和磅礴气势。3. 古诗、现代诗和近现代骈文中都有讴歌新时代的作品，值得品味和欣赏。例如，近代文学巨匠郑振铎的《长征》，赞颂了伟大的长征精神，具有强烈的历史感和现实意义；现代著名诗人顾城的《铁路上的秋》，抒发了对于新中国建设的热爱和期许；当代骈文名家杨洪基的《探顶——在科技创新征途上》则展现了中国科技创新的智慧和力量。这些作品都具有较高的思想性和艺术性，值得广泛传颂。
十、有关GPA以及申请港大研究生的问题？
香港的大学素来以世界排名高、教育教学质量优、教师教学态度严谨、全英文授课、距离大陆近、学费性价比高等诸多因素吸引大量的内地学生申请，帮助学生实现香港梦，就读香港名校!
申请香港高校，最重要的申请条件之一就是GPA。GPA一般需要达到B也就是80分，最低也不能低于75分。如果申请博士则更为严格，要求不能低于85分，也就是GPA要达到3.4（4分制），才能有机会。
香港GPA算法
GPA（Grade Point Average），即平均绩点，通常指平均学分绩点。某些学校采用学分绩点制对学生学习质量进行评定，平均学分绩点是主要考察指标。国内高校主要采用平均分的计分方式, 而香港高校主要是采用GPA，即平均学分绩点。
GPA计算公式：
平均学分绩点= ∑ (课程学分×成绩绩点) ÷ ∑ 课程学分
= 各门课程学分绩点之和 ÷ 各门课程学分数之和
根据定义和数学公式，可以得出：
GPA = [(课程1成绩*课程1学分) + (课程2成绩*课程2学分) + (课程3成绩*课程3学分)] ÷ 总学分
举个例子，以我们国内的百分制为例子，假设某同学修了三门课，每门课的学分和成绩如下：
科目一，数学，4个学分，得70分
科目二，物理，4个学分，得80分
科目三，英语，2个学分，得90分
把我们国内的百分制换算成香港GPA的4分制，GPA的换算方法参见下表：
根据以上换算方式，
70分对应是C等级，绩点2
80分对应是B等级，绩点3
90分对应是A等级，绩点4
而三门课的学分分别是，
数学 — 4个学分
物理 — 4个学分
英语 — 2个学分
所以，该同学的GPA就是，
(2 * 4 + 3 * 4 + 4 * 2) ÷ (4 + 4 + 2)
= (8+12+8) ÷ 10
= 2.8
香港GPA录取要求
大部分港校的GPA满分是4分。GPA 3.5以上就很好了，3.0以上的还可以；2.5以下就比较难了；而1.8是及格的分数。
GPA是1.8分：建议可以尝试申请私立大学
GPA是2.5-3分：建议可以尝试申请岭南大学、香港浸会大学、香港公开大学、香港教育学院等比较好的学校。
GPA是3.5分或以上：建议可以尝试申请香港大学、香港中文大学、香港科技大学、香港城市大学等名校。
大学GPA对照表
现在知道GPA是什么了，也了解GPA对香港升学申请的重要性，大家最关心的问题来了，那怎样的GPA才算高分呢？以我的GPA能申请到什么学校呢？
香港大学GPA对照表
香港城市大学GPA对照表
香港浸会大学GPA对照表
当然了，以上只是普遍的情况，个别学生还是要看个人的具体情况来评估。其实不管是什么算法，高分才是王道~
GPA低怎么办？
对于GPA 过低的同学，以下的一些方法或许可以起到一定程度的补救作用。
1
本科院校背景是重点
一位985或211的学校的同学和一位双非学校的同学同时申请一个专业，如果两个人的绩点都是3，学校选择的还是985和211高校的学生。双非学校的同学，必须要有更出色的GPA分数，才能为自己赢得更多的机会。所以首先得刷好分数哦！
2
出色的文书更能增光添彩
个人陈述也就是Personal Statemen（简称PS），通过描述学生的经历和能力，向学校审核老师展示自己如何合适所申请的课程，并让审核老师相信申请人有能力，并优秀地完成学业。
简历（Curriculum Vitae）简称CV，是申请环节中必不缺少的一环。有一份金光闪闪的CV，审核老师才能在浩海如烟的简历堆中眼就发现你的美。一份充实和条理清晰的CV可以让审核老师在短时间内了解你的基本情况和优势，也能激发更多去了解你的兴趣。
好的PS跟CV，以及获奖证明，如数模，挑战者杯之类的也能加很多分。
3
优秀的英语成绩
如果有较高的英语成绩，可以为自己获得更多港校老师的青睐。所以大家要抓紧时间好好考出语言成绩，刷刷刷！词汇刷起来，语法背起来，口语练起来！！
4
工作经验
如果是工作一段时间再申请的话，GPA偏低对你的影响会变小。如果你非常有工作经验的话，那会加分的，但前提是好的工作经验。如果是应届毕业生，你的GPA就变得很重要了。
5
选择GPA要求较低的专业保底
香港这几年竞争越来越激烈了，大有赶超其他英联邦国家之势，申请难度逐年增加。对一些GPA偏低的同学可联系我们，推荐一些对GPA要求并不苛刻的专业哦。
研究生课程申请的开放时间为每年9月或3月，一般至少提前一年准备申请工作。黄金申请时间为前一年的11-12月，在入学年的2-4月份大部分专业课程陆续截止报名，部分专业会延迟到6-7月。
香港留学入学遵循先到先审、择优录取的标准。越早申请，避开了高峰排队，越早拿到入学通知书，特别是想要将内地户籍孩子一同申请过港读书的家长，必须要赢在时间上。
