未来中国大数据发展的机遇和挑战是什么？1.大数据产业取得显著进展。过去几年，大数据的概念已经深入人心。“用数据说话”已经成为大家的共识，数据已经成为堪比石油、黄金、钻石的战略资源。五年来，我国大数据产业政策逐步完善，技术、应用、产业取得显著进展。政策方面，我国从中央到地方的大数据政策体系已经基本完善，目前已经进入实施阶段。
4、大数据未来的发展前景怎么样?大数据的前景很好。随着大数据在各行各业的应用，正在改变各行各业，引领大数据人才的转型。在国家和地方政府的支持下，大数据发展迅速。企业未来的发展将基于大数据计算与分析、数据挖掘、数据分析等数据产业的发展，中国也将需要更多的数据人才。数据科学和大数据技术是高度交叉的专业，很难说属于哪个独立学科。
5、大数据会带来哪些问题?1。分布式系统大数据解决方案将数据和操作分布在多个系统中，以实现更快的处理和分析。这种分布式系统可以平衡负载，避免单点故障。然而，这样的系统容易受到安全威胁，黑客只需攻击一个点就可以渗透整个网络。2.数据访问大数据系统需要访问控制来限制对敏感数据的访问，否则任何用户都可以访问机密数据，有些用户可能出于恶意使用。此外，网络犯罪分子可以入侵连接到大数据系统的系统，窃取敏感数据。
3.不正确的数据网络犯罪分子可以通过操纵存储的数据来影响大数据系统的准确性。因此，网络犯罪分子可以创建虚假数据，并将这些数据提供给大数据系统。例如，医疗机构可以利用大数据系统研究患者的病历，黑客可以修改这些数据，产生不正确的诊断结果。4.侵犯隐私大数据系统通常包含机密数据，这是很多人非常关心的问题。这样的大数据隐私威胁，全世界的专家都在讨论。
6、中国大数据行业发展的挑战有哪些挑战1:大数据产业发展没有好坏之分。中国的大数据还处于起步阶段。在“万众创新、大众创业”的大环境下，一大批大数据公司不断涌现，但企业的发展并没有好坏之分。挑战二:大数据创新创业盲目企业在创新创业过程中，由于对大数据产业链的不了解，出现了很多跟风的情况，没有有效发挥自身优势，造成了巨大的资源浪费。我们创新的时候，经常会看到一些标杆。
往往当你抢着跟下去的时候，会发现里面坑坑洼洼，而且“这是去华山的必经之路”，充满了竞争对手。所以我们做排名的初衷是想梳理一下行业、板块、领域是什么样的，准确找到自己的优势并做出创新和努力。挑战三:投资盲霍华德·马克思说“投资者达成的广泛共识几乎都是错误的。”究其原因，是资本在选择大数据项目和企业时，缺乏客观的评价标准和对产业链的整体了解，导致投资市场追逐热点，存在一定的盲目性，大大降低了资本对大数据产业发展的正向驱动力。
7、数据发展面对的问题是什么?1。数据开发技术中的问题将数据转化为业务能力的唯一方法是将其系统化。企业数据已经到了一个临界点，是时候创建一个战略领导者CDO了。那么CDO的主要职责是什么呢？作为企业的执行管理层，CDO将在以下几个方面发挥关键作用:引领和实施数据管理策略和标准，实现数据质量管理的制度化；度量和管理数据风险，影响企业管理层的风险评估偏好；实现更好的决策支持，通过有效的数据分析获得洞察力，帮助企业完善战略；通过对数据的有效控制和利用，增加企业的营业收入，提高客户满意度、客户忠诚度和市场声誉；通过正确使用数据降低合规成本并提高生产率。
CDO主要从业务层面考察大数据的应用。数据存储在哪里，应该如何处理，谁可以拥有它，为什么应该以这种方式使用它？cdo必须能够清楚地回答这些问题。债务担保债券应该站在业务团队和技术团队之间，作为业务需求和IT规划之间的桥梁。cdo在大数据中的作用取决于每个公司在大数据中的需求和策略。
8、大数据大发展还要迈几道坎大数据发展仍然有几个障碍。大数据具有巨大的价值。机构和企业积极布局，谁能从海量数据中挖掘出有价值的信息并加以应用，谁就能赢得发展机会，所以大数据有巨大的价值。例如，借助大数据，商家可以准确分析客户的消费习惯、偏好、潜力等。，从而锁定用户，进行精准营销，提高运营效率。对此，在一家软件公司从事智能医疗产品开发的刘丹深有感触。该公司生产的产品通过分析收集的数据为用户提供健康建议。
大数据价值巨大，相关机构和企业为抢占发展制高点积极布局，大数据产业日益壮大。贵阳大数据交易所发布的《2015年中国大数据交易白皮书》显示，2014年中国大数据市场规模达到767亿元，预计到2020年将超过8000亿元。为促进大数据产业发展，国务院近日印发《促进大数据发展行动方案》(以下简称《方案》)。“大数据产业迎来了重大发展机遇。”中国工程院院士吴认为，大数据产业加速发展将带来更大的裂变效应。
9、目前大数据发展面临哪些问题随着2017年大数据应用的发展，大数据的价值可以得到充分体现。大数据已经成为企业和社会层面的重要战略资源，数据成为新的战略制高点，是大家抢夺的新焦点，一个新行业的出现必然会有新的岗位需求，大数据的出现也会创造出一批新的岗位，比如数据产品经理、大数据算法工程师、大数据分析师、数据管理专家等等。有经验的数据分析师将成为稀缺资源，数据驱动的工作将呈现爆发式增长。
