数据分析行业面临的挑战
1、在传统的中介市场下,其他行业各自占据行政支持领域,某些观念已经深入人心,数据分析行业在传统观念的壁垒中夹缝求生存。在新形势重新洗牌的时候,被切割的行政影响力的惯性作用的依旧存在,数据分析行业在传统观念充斥的领域有被视为和泊来物加以排斥的危险。
2、数据分析行业是一个跨学科的边缘科学行业,很多方法和模型的使用要借鉴其他行业学科的理论体系,发达在数据分析领域已经有了很多成熟、成功的研究方法及案例并可以加以推广,但在我国还处于探索阶段。
3、数据分析师的水平良莠不齐,数据分析师事务所的发展参差不齐。部分分析师们不结合事务所的实际,或是不深化分析水平、一味追求“短平快”的投资分析或投资评估业务,失去真正的研究能力;或是被“---”“神圣的”大数据分析业务的光环所惑,与其临渊羡鱼,不如退而结网,项目投资数据分析机构,从适合初创阶段自身特点的基础数据分析业务入手,反而能步步为营,避免出现步履维艰的局。
问题一、要确定保护的对象(或者资产)是什么?它的直接和间接价值如何?
问题二、资产面临哪些潜在威胁?导致威胁的问题所在?威胁发生的可能性有多大?
问题三、资产中存在哪些弱点可能会被威胁所利用?利用的容易程度又如何?
问题四、一旦威胁事件发生,组织会遭受怎样的损失或者面临怎样的影响?
问题五、组织应该采取怎样的安全措施才能将风险带来的损失降低到低程度?
问题六、每项资产可能面临多种威胁,威胁源(威胁代理)可能---一个,每种威胁可能利用一个或多个弱点。
基础架构和分析环节有待提高
我国互联网企业快速将国际上---的开源大数据技术整合到自身系统中,并构建了较---的系统,在国内保持。但总体上仍缺乏原创的平台和分析技术,对国际主流开源社区的贡献程度也不高,学界和产业界在大数据技术发展进程中的话语权不够。与技术---不足直接相关的一个问题是,我国科研机构和高校在大数据技术研究方面缺乏建树。国外的很多大数据技术或产品出自于高校。我国大数据基础架构和分析环节有待提高。
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