任何技术创新都会带来便利，但也会带来一定的风险。互联网大数据人工智能如此，我们也要理性看待大数据的发展。不能因为大数据好就忽视风险，也不能因为大数据有风险就完全否定大数据。超过这个比例，研究大数据就有价值了。相反，研究大数据只会得出扭曲的结论。
大数据有哪些危害？
随着大数据的发展，整个社会资源的数字化趋势会越发明显，未来数据能够承载的功能也将不断得到拓展，在这种情况下，数据本身的价值会逐步提升，可以说未来谁能掌握更多的数据也就意味着谁能掌握更多的资源。所以，大数据在带来更大好处的同时，大数据产生的危害可能也会更大。随着大数据逐渐落地到产业领域，对于企业来说，大数据就意味着自己的核心技术，因为通过大数据能够完整呈现出企业生产运营的整个过程，所以一旦数据出现泄漏可能会带来巨大的损失，这也是大数据自身潜在的威胁。
目前为了保障企业数据的安全性，在方案设计的过程中往往会采用多种方案的结合，比如边缘计算和私有云的结合就能够在很大程度上避免企业数据的泄漏问题。对于个人用户来说，在大数据时代，个人隐私受到了一定程度的威胁，因为通过大数据能够完整还原用户的整个生活轨迹，这其中包括了出行记录消费记录就医记录工作记录教育记录等等。
随着大数据采集手段的提升，关于用户数据的纬度也会越来越高，如果这些数据不能得到有效的保护，对于用户来说可能会面临巨大的风险。其实任何科技技术的革新都会在带来便利的同时，也带来一定的风险，互联网大数据人工智能都是如此，所以也应该理性看待大数据的发展，既不能因为大数据有好处就不顾及风险，更不能因为大数据有风险就完全否定大数据。
相信随着大数据技术体系的不断成熟，未来在数据安全方面会得到越来越多的保障。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网大数据人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！。
大数据有什么缺陷？
大数据的发展存在一个节点，及互联网同步现实世界信息的占比，是否达到较为全面反映现实世界的运行规律。越过这个比率，研究大数据就会有价值，反之，研究大数据只会得到失真的结论。所以大数据存在虚拟化的最小值。1信号噪声增大当审视数据当中的某个表象的时候，常常需要考虑这种表象是否是偶然产生的。如果这种表象看起来不太可能是随机产生的时候，就称统计上显著的。
如果做足够多不同的相关性测试，偶然产生的结果就会淹没真实的发现。有很多办法可以解决上述的问题，然而在大数据中这种问题会更加严重。和一个小规模的数据集合相比，大数据的情况下有太多可以用作比较的标准。如果不做仔细的分析，那么真实的表象与虚假表象之比——相当于信号噪声比——很快就会趋近于0。2数据型干草垛纳西姆.塔勒布Nassim Taleb提出随着我们掌握的数据越来越多，可以发现的统计上显著的相关关系也就越来越多。
在这个庞大的干草垛里，我们要找的那根针被越埋越深。大数据时代的特征之一就是，重大发现的数量被数据扩张带来的噪音所淹没。3直觉的价值如果每个人都求助于数据，都利用大数据工具的话，那么不可预测性——例如人类的本能冒险意外甚至失误——也许将会成为差异的关键。如果真是这样的话，那么需要专门为人为因素辟出一席之地——即为直觉常识运气留出空间，以确保它们不会被数据和机器生成的答案挤走。
4数据不懂社交。大脑不擅长数学。请快速心算一下437的平方根，但是大脑理解社会认知。人们善于反映对方的情绪状态，察觉不合作的行为，给有情绪的事物赋予价值。在社会关系的决策中，情感大于数据。5数据不了解背景。人们善于用多种原因和背景来讲述故事。数据分析不知道怎么叙述，也不知道思维是怎么冒出来的。
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