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当大数据开始被捕获，并移动到企业边缘时，会有什么样的安全和风险？


你的内部数据准备环境是否安全，是否只有授权用户才有权访问呢？


对于许多类型的非结构化数据，你如何审核这些数据，以确保它没有被篡改？


如果你正在汇总来自第三方供应商的数据，他们使用数据的安全性和管理水平是什么？因为有这么多不同的来源和类型的大数据，这个数据的安全性仍然是大多数企业都在努力的领域。


追求永无止境的用户参与项目。


如果你不知道到底业务领域要与大数据解决关键问题，你不能提供解决方案。有关业务恼人的问题与较终用户密切相关，并与他们合作，为你制定如何获得和提取大数据的信息战略。


数据工作信心不足。


如果数据没有正确的清洗，并检查其准确性，结果表明可能对你的公司是错误的和灾难性的。


还记得上世纪80年代的新可乐计划吗？一个市场研究小组进行了20多万次的口味测试，结果显示参与者比传统的可口可乐和百事可乐更喜欢新的可口可乐。可口可乐公司很快就知道，口味偏好并不是影响消费者购买决定传统的可口可乐的因素和主要因素。


较后，投资400万美元新开发的焦炭口味的可口可乐被浪费，因为已经投资3000万美元开发了另一种新的焦炭糖浆，而可口可乐公司恢复了其经典的焦炭口味的可口可乐。


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大数据项目，如所有项目一样，必须返回值并显示结果。因此，这些的大数据项目往往集中容易取得成功的领域，因为开发者知道他们可以迅速产生唾手可得的结果。


保持一些实验大数据的工作也很重要。为什么？由于实验大数据的工作并没有时间压力或结果的压力，因此有可能有所突破。


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