大數據應用存在的問題及對策研究

范仕欣

(四川大學錦城學院，四川 成都 611731)

伴隨著計算行業的迅猛發展，計算機走進大眾視野的同時，計算機行業所涉及的領域不斷增加，其所產生的信息數量，大數據應運而生，大數據的特點是大量、多樣、高速、價值，以此來適應信息量龐大，信息更新快的時代特點。近幾年來大數據技術廣泛應用于社會的各行各業，通過對檢索到的153篇文獻進行統計分析，發現大數據的應用主要分布于金融、教育、醫療、通信、建筑、交通等多個領域，同時對于公共文化、社會公益的發展也起到了極重要的作用，筆者主要對金融、教育、醫療進行分析。

1 內涵的定義及文獻綜述

大數據的定義將主要從4個角度進行闡述。

1.1 從數據來源角度

隨著互聯網技術的不斷成熟，大數據應用的相關數據來源大多是由互聯網數據庫、部分社交網站、自動化機器統計的數據等組成的非結構化數據。在當前大數據的分析工具中，所占比例較高的是非結構化數據。

1.2 從思維方式角度

相比于傳統的商業智能大數據在此基礎上有一定的發展，大數據有著更加廣泛的內涵，更加側重于個體，偏向于個性化決策。

1.3 從發展方向角度

大數據現階段的發展主要側重于非結構化數據的研究，隨著大數據技術的逐漸成熟以及其在各個行業的發展與使用，分析工具層出不窮，對大數據未來的發展而言，怎么樣使得大數據技術與行業進行更加深層次的融合更加重要。

1.4 從人員的角度

大數據涉及海量數據的融合與整理，涉及了大量的新技術，不同的場景則需要不同的處理方法，對于不同場景問題都應有不同的算法預案。

2 大數據發展現狀及特征分析

2.1 現狀分析

2.1.1 大數據應用案例實踐研究。大數據技術的應用十分廣泛，涉及多個領域，筆者以金融行業、教育行業及醫療行業為例，淺談分析大數據的實踐應用。

2.1.2 金融行業。在金融方面大數據涉及多種企業類型，例如：銀行。并且營銷獲客、數據分析、風險預警等也屬于金融方面大數據的應用。首先在銀行方面，借助大數據技術的強大，利用數據挖掘與數據分析技術建設新型銀行建立大數據征信系統，對于貸款時的風險評估及控制的能力有所提高，還可采取技術分析為客戶提供個性化服務，同時在審計工作中通過大數據分析技術發現審計線索，核實各類風險，督促審計工作的整改及管理，解決了某些審計工作人員不勝任，工作拖沓等問題。

2.1.3 教育行業。教育方面有關于大數據的應用主要為：①知網論文數量的不斷提升；②因材施教的教育模式根據大數據分析技術通過表情、行為、心理更加細致的觀察學生對于學業課程的反應及接受程度，極大程度上向個性化教育的方向發展；③通過互聯網促進教育模式的轉變，將科學發展與教育相結合，使得教學管理及評價水平不斷進步，促進個性化教學的發展。吳永團隊通過利用多模態學習分析對傳統教育進行研究分析，微信公眾號、二維碼、教學微視頻等都是傳統教輔資源的重要工具，將學習服務與這些傳統的教輔資源結合推進教育系統不斷前進。將用戶的學習行為以及滿足用戶的個性化內容進行推送，以構成高質量出版以及個性化服務高度結合的學習模式。通過對于學生視頻觀看的時長，以便于在合適的時間推送信息。同時通過視頻播放量與圖書的銷售額進行數據分析，基于此不僅可以得到目標學生群體對于教輔資料的使用模式，也可根據實際情況安排銷售方案以及教育資源配置的優化。

2.1.4 醫療行業。在醫學領域除了現代醫學傳統的中醫也用到了大數據技術。①運用大數據挖掘技術以及分析技術通過關聯規則算法以及分類分析可以對醫療數據進行規律探尋及分析預測，無論是對現代醫學的致病因素分析、還是疾病診療抑或是公共健康檢測等都起到了十分顯著的作用。②對心腦血管智慧平臺的構建意義也同樣十分重大。心腦血管疾病的特點是發作迅速且搶救時間緊張，這就會導致因為地域限制或資源匱乏而產生病情診療的耽誤。因此，大型醫院可以通過人工智能、大數據等先進的技術讓醫療專家的遠程診療，將診療結果傳送到下一級醫院，強化優勢資源的利用，提高偏遠地區醫療條件。③在中醫藥的方面。通過大數據技術，最典型的例子就是此次新型冠狀病毒肺炎疫情中通過對論文的檢索在大量組方中不斷進行比對篩選，這樣一來可以進行有效資源的利用和整合開發，對有價值的藥物進行重點保護和實驗。并且由于我國目前老齡化現象嚴重，可以通過大數據實行只會養老服務也是極有可能的被實現的。通過遠程診療，使個性化養老方式成為現實，同時也大大地保障了老年人的健康。

2.2 特征分析

截至目前，大數據的提出距今不超過10年的時間，對于大數據的發展與研究都還處在初級階段，但是大數據卻擁有許多十分明顯的特征。比如數據類型多樣、數據處理速度快、數據價值高等，與此同時也為數據處理的時效性提出了更高的要求。2001年，道格·萊尼曾指出數據增長所面對的3個挑戰：量、速、類。而后在此基礎上IBM又提出了4V特征，分別是數量——數據巨大；多樣性——數據類型繁多；速度——處理速度快；真實性——追求高質量的數據。

3 大數據應用案例研究存在的問題及對策

3.1 大數據應用案例研究存在的問題

3.1.1 隱私安全保障問題。伴隨著大數據技術的不斷成熟，其本身就是黑白相間。不論政府、銀行還是私人企業等，都將大量的個人數據直接暴露在陽光下，這將直接威脅著我們每一個人的隱私安全問題，更甚者是各個企業與國家機密文件的泄露，通過大數據技術所采集的各種詳細的個人信息，若是被有心之人利用將直接影響著每一個人的合法權益。張羽等人提出，“一旦在個人隱私保護方面出現問題，數據挖掘和學習分析則面臨巨大的法律和道德壓力。”做好教育大數據的隱私及安全管理使教育大數據的隱私數據不外泄、不被居心不良的人惡意使用[5]是當前大數據發展中的重中之重。

3.1.2 數據獲取與整合問題。雖然大數據的使用已經投入社會，可是現如今的技術對于到底如何獲取如此數量龐大，類型繁多的數據，該用什么樣的工具，是用什么樣的方法仍是一個問題，同時某些數據存在保密的情況，倘若不能將數據整合就不能最大化的實現大數據本身的作用，那么又該如何解決這個問題呢？

3.2 大數據應用案例研究存在問題的解決對策

①針對大數據采集涉及的個人隱私問題，筆者認為國家可以出臺相關的法律法規進行制約，對數據采集，數據利用的過程進行規范，依法合規的進行采集使用分析。②對于數據獲取與資源整合問題可以考慮專門建立全國一體化的大數據中心，例如：搭建專門為心腦血管救治而服務的專業人信息平臺，這就要求區域內的醫療技術水平要十分的先進，且醫療實力要足以雄厚，這樣才能形成明顯特色的醫療服務、并且還要對地方的綜合醫院進行信息整合和資源利用。為心腦血管患者的就診路上搭建可以與醫療機構進行信心交換的平臺。這樣實行的好處在于可以解決空間對醫療的束縛，實現多地區醫療信息和資源的共享，促進各地區各級醫療單位之間的合作的同時還可以極大地提高我國綜合醫療效率，將大數據技術在醫療方面的利用實現最大化。

4 結束語

大數據在社會的應用已經取得了一定的成就，但由于目前技術的不成熟，應用可適性較低，同時所面臨的隱私，獲取等問題還有待解決，大數據的具體應用意義也還需要更多的實踐來檢驗。因此，積極培養大數據人才是這個時代的迫切需求。由于計算機技術的不斷創新，加之云計算在多方面的運用以及人工智能技術的逐步增強和廣泛運用、互聯網的技術不斷成熟等，在社會生活中大數據的發展也在不斷前進，將實踐落地生根，研究也必將更加深入。將會滿足時代建設，社會發展的需要，也必將為社會的前進提供重大助力。