大数据存储的挑战，数据存储面临最大的威胁是什么

1，数据存储面临最大的威胁是什么2，大数据带来的挑战有哪些3，中国大数据行业发展的挑战有哪些4，大数据带来的挑战有哪些会导致数据盲点5，详解大数据存储哪些问题最容易出现1，数据存储面临最大的威胁是什么我国银行业信息存储，是建立在具有军工背景的日企日立公司上面。国内21家主要银行所使用存储设备的94%都为国外厂商所提供，其中日立占据1/3，其中，有充分证据表明，通过利用其预留后门、以及设备巡检和磁盘更换的各种机会。
2，大数据带来的挑战有哪些挑战一：大数据的巨大体量使得信息管理成本显著增加挑战二：大数据的繁多类型使得信息有效性验证工作大大增加挑战二：大数据的繁多类型使得信息有效性验证工作大大增加挑战四：大数据的快速处理要求使得独立决策的比例显著降低挑战六：大数据网络的相对开放性使得安全加固策略的复杂性有所降低挑战六：大数据网络的相对开放性使得安全加固策略的复杂性有所降低大数据近年来发展的非常快，现在也普遍得到应用，大数据带来了机遇同时也带来了挑战，当大数据产业链、行业应用逐步发展完善之后，大数据将会形成质变，创新整个社会形态。光环大数据培训认为，大数据行业的真正挑战来自三个方面：一是原来的分析基础要变化，要融合统计学、计算理论基础、逻辑基础。二是，计算技术也需要重新革新，无论是存储、计算语言、还是计算方法都需要重新来过。三是，大数据做出来的结论对不对，还无法大规模验证，这是目前面临的最大挑战。
3，中国大数据行业发展的挑战有哪些 1、数据质量目前医疗数据的来源主要为医疗机构(例如、医学药学实验室、医疗康复中心等)和互联网。采集的数据范围广、维度高、类型种类繁多且不针对特定的问题。2、不确定性的度量问题目前比较成熟且进入实用阶段的大数据模型多数都是面向药厂和保险公司的。美国的医疗大数据应用中，面向医生和患者业务通常较难，很难找到合适的切入点。面向企业的业务相对容易，尤其是针对保险公司和药厂，而则相对难一些。由于大数据模型精度有限，在安全性要求极高的和医生中其实用价值非常有限，例如，一个95%准确度的模型对医生来说可能仍然不够精确，因为医生在决策时是针对患者个体的，而不是基于统计意义的。另外，统计学习模型的可解释性也较差，往往只有统计学家和计算机科学家才能精确完整地解释模型，而对于模型真正的使用者如医生和政府官员等存在巨大的障碍。挑战一：大数据行业发展良莠不济我国大数据仍处于起步发展阶段，在“万众创新，大众创业”的大环境下，大量的大数据企业不断涌现，但企业发展良莠不济。挑战二：大数据创新、创业盲目企业在创新、创业过程，由于缺乏对大数据产业链的认识，出现许多跟风扎堆的情况，没有有效发挥自身优势，造成巨大的资源浪费。创新的时候，我们往往会看到一些标杆出来。通俗来讲，看到人家风光，没有看到人家背后受罪的时候。往往一窝蜂跟去的时候就会发现全是坑，而且 “此去华山一条道”，满满的全是竞争对手。因此我们做这个排行的初衷就是为大家梳理一下，哪些行业、哪些板块、哪些领域是什么样的状况，精确的找到自己的优势方向，去做创新和努力。挑战三：投资盲目霍华德.马克思说过“投资者们明确达成的广泛共识差不多都是错的”。究其原因是资本在选择大数据项目、企业的时候，由于没有客观的评价标准，同时也缺乏对产业链的整体认知，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行业发展的正向推动力。挑战四：监管的盲目性目前，监管层很难对大数据企业和机构进行有效的监管以及正确引导，要为大数据发展打造一个良性的生态环境就比较困难。其核心原因是对大数据企业的识别评价缺乏标准和规范。挑战五：大数据项目建设盲目由于人才缺乏、大数据咨询服务还没有发展起来等原因，用户很难对大数据项目有全面的认识，容易受到厂商的左右，导致建设内容的盲目;由于缺乏对产业的整体认识和大数据企业评价标准、方法，所以在大数据服务商选择上也存在一定的盲目性。
4，大数据带来的挑战有哪些会导致数据盲点大数据带来的第一个挑战就是还要不要调查数据。事实上对调查数据的挑战，取决于对调查数据的替代程度和扩大程度。相对于大数据而言，调查数据，就是小数据。大数据与小数据有一个交集，两种数据交集重叠的部分会怎么样增长，取决于两个因素，一个是传感器技术的发展，一是数据挖掘的算法技术的发展，这两项技术未来的发展，直接影响到社会科学未来发展的走向。第二个挑战，社会学研究范式还有用吗？在《大数据时代》中，提到过去的研究范式是抽样、精确、因果。作者说这三个过去我们为之努力奋斗的范式可能面临着革命性的转变。事实是否如此，这是一个值得认真思考的信号。大数据：1. 大数据（big data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。2. “大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。3. 大数据有4v特点，即volume（大量）、velocity（高速）、variety（多样）、value（价值）。时每刻产生大量的数据。在此背景下，大数据时代（big data era）将会面临新的挑战。 1、大数据时代的基本特征所谓大数据，就是人类在生产和生活中产生的海量数据信息。大数据时代的到来，毫无疑问会给人们带来空前便利。据统计，2010年以互联网为基础所产生的数据比之前所有年份的总和还要多；而且不仅是数据量的激增，数据结构亦在演变。gartner预计，2012年半结构和非结构化的数据，诸如文档、表格、网页、音频、图像和视频等将占全球网络数据量的85%左右；而且，整个网络体系架构将面临革命性改变。由此，所谓大数据时代已经临。对于大数据时代，目前通常认为有下述四大特征：第一：数据量大：数据量级已从tb（1012字节）发展至pb乃至zb，可称海量、巨量乃至超量。第二：类型繁多：愈来愈多为网页、图片、视频、图像等半结构化和非结构化数据信息。第三：价值密度低：以视频安全监控为例，连续不断的监控流中，有重大价值者可能仅为一两秒的数据流；360°全方位视频监控的“死角”处，可能会挖掘出最有价值的图像信息。大数据带来的第一个挑战就是还要不要调查数据。事实上，对调查数据的挑战，取决于对调查数据的替代程度和扩大程度。相对于大数据而言，调查数据，就是小数据。大数据与小数据有一个交集，两种数据交集重叠的部分会怎么样增长，取决于两个因素，一个是传感器技术的发展，一是数据挖掘的算法技术的发展，这两项技术未来的发展，直接影响到社会科学未来发展的走向。第二个挑战，社会学研究范式还有用吗？在《大数据时代》中，作者提到过去的研究范式是抽样、精确、因果。作者说，这三个过去我们为之努力奋斗的范式可能面临着革命性的转变。事实是否如此，现在依然有争论，至少这是一个值得认真思考的信号。 5，详解大数据存储哪些问题最容易出现数据是重要的生产要素信息时代，数据俨然已成为一种重要的生产要素，如同资本、劳动力和原材料等其他要素一样，而且作为一种普遍需求，它也不再局限于某些特殊行业的应用。各行各业的公司都在收集并利用大量的数据分析结果，尽可能的降低成本，提高产品质量、提高生产效率以及创造新的产品。例如，通过分析直接从产品测试现场收集的数据，能够帮助企业改进设计。此外，一家公司还可以通过深入分析客户行为，对比大量的市场数据，从而超越他的竞争对手。存储技术必须跟上随着大数据应用的爆发性增长，它已经衍生出了自己独特的架构，而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。硬件的发展最终还是由软件需求推动的，就这个例子来说，我们很明显的看到大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。从另一方面看，这一变化对存储厂商和其他it基础设施厂商未尝不是一个机会。随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。存储厂商已经意识到这一点，他们开始修改基于块和文件的存储系统的架构设计以适应这些新的要求。在这里，我们会讨论哪些与大数据存储基础设施相关的属性，看看它们如何迎接大数据的挑战。容量问题这里所说的“大容量”通常可达到pb级的数据规模，因此，海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。与此同时，存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。基于这样的需求，客户现在越来越青睐scale-out架构的存储。scale-out集群结构的特点是每个节点除了具有一定的存储容量之外，内部还具备数据处理能力以及互联设备，与传统存储系统的烟囱式架构完全不同，scale-out架构可以实现无缝平滑的扩展，避免存储孤岛。“大数据”应用除了数据规模巨大之外，还意味着拥有庞大的文件数量。因此如何管理文件系统层累积的元数据是一个难题，处理不当的话会影响到系统的扩展能力和性能，而传统的nas系统就存在这一瓶颈。所幸的是，基于对象的存储架构就不存在这个问题，它可以在一个系统中管理十亿级别的文件数量，而且还不会像传统存储一样遭遇元数据管理的困扰。基于对象的存储系统还具有广域扩展能力，可以在多个不同的地点部署并组成一个跨区域的大型存储基础架构。延迟问题“大数据”应用还存在实时性的问题。特别是涉及到与网上交易或者金融类相关的应用。举个例子来说，网络成衣销售行业的在线广告推广服务需要实时的对客户的浏览记录进行分析，并准确的进行广告投放。这就要求存储系统在必须能够支持上述