大数据金融缺点

一、大数据金融缺点

大数据金融缺点一直是学术界和业界关注的焦点之一。虽然大数据技术在金融行业的应用为金融机构提供了诸多便利和机会，但是也存在一些缺点和挑战，需要我们认真思考和解决。本文将从不同角度探讨大数据技术在金融领域的缺点，希望能给读者带来一些启发和思考。

数据隐私泄露风险

随着大数据技术的发展，金融机构收集的客户数据越来越多，而这些数据往往涉及个人隐私信息。一旦这些数据被不法分子获取，就可能引发严重的隐私泄露问题，给客户和金融机构带来巨大损失。因此，如何保护数据安全和隐私成为了使用大数据技术的金融机构必须面对的重要问题。

数据分析结果误差

在大数据金融分析过程中，数据量庞大而复杂，可能导致分析结果出现误差。这种误差可能来自数据质量、算法选择、模型建立等多方面因素，一旦出现错误，可能导致金融机构做出错误的决策，甚至引发严重后果。因此，金融机构在使用大数据技术进行分析时，需要加强数据质量管理和算法优化，以减少误差风险。

技术依赖程度高

大数据技术在金融领域的应用通常需要依赖大量的技术支持，包括数据处理、算法设计、系统架构等方面。而金融机构可能并非技术企业，对这些技术的理解和掌握有限，容易造成对外部技术服务商过分依赖的情况。这种技术依赖性较高的问题可能导致金融机构在技术运营上面临风险和挑战。

数据安全风险

大数据技术在金融领域的应用通常需要大量数据的存储和传输，而这些数据中可能包含敏感信息和重要数据。如果金融机构在数据存储和传输过程中出现安全漏洞，就可能造成重大的数据泄露和风险。因此，金融机构在使用大数据技术时，需要加强数据加密、访问控制等安全措施，保护数据安全。

专业人才匮乏

大数据技术属于前沿技术，需要专业的人才进行研发和应用。然而，金融行业对大数据领域的专业人才需求量大，但供应不足。这导致了金融机构在引入大数据技术时面临专业人才匮乏的问题，影响了技术的应用和发展。为解决这一问题，金融机构需要加大对大数据人才的培养和引进力度。

系统集成复杂性

大数据技术通常需要整合各种系统和数据源，以实现全面的数据分析和挖掘。然而，由于金融机构内部系统繁多、架构复杂，各系统之间又存在数据格式不同等问题，导致大数据技术的系统集成变得十分复杂。在处理集成复杂性的过程中，容易出现问题和错误，影响系统运行和效果。因此，金融机构在引入大数据技术时需要考虑系统集成的复杂性，并做好规划和管理。

数据膨胀与清洗难题

大数据技术在金融领域的应用带来了数据规模的爆炸性增长，金融机构需要处理海量的数据。而这些数据中可能存在大量冗余、噪声和脏数据，需要进行清洗和处理以保证数据质量。数据膨胀与数据清洗难题成为了金融机构在使用大数据技术时面临的重要问题，需要通过技术手段和管理手段来解决。

监管合规挑战

金融行业是受到监管最为严格的行业之一，金融机构在使用大数据技术时需要面临监管合规的挑战。大数据技术的应用可能涉及个人隐私、数据使用等方面，一旦不符合监管要求，就可能导致严重的法律问题。因此，金融机构需要在使用大数据技术时加强合规意识，遵循监管规定，确保合法合规。

二、大数据专业缺点？

学习压力大：由于大数据学科难度较大，学生需要投入更多的时间和精力来学习和掌握知识，学习压力较大。

竞争激烈：由于专业热门，竞争也较为激烈，需要具备优秀的学术成绩和实践能力才能脱颖而出。

三、数据修复车门优缺点？

缺点：1、价格比较昂贵依据材料、变形力度等一般在200~400/面，有些甚至更高，而传统钣喷普通私家车一般200以内搞定。

2、因存在反复找平，耗费时间比较长，这也是收费高的一个因素。

优点：1.数据修复的漆面厚度可以接近0.1mm，而传统钣喷多数高于0.2mm。

2.腻子容易开裂起泡、掉皮，数据修复部分企业号称漆面保终身。

四、数据统计优缺点？

数据统计的优点：

1、耗时少：因为是次要数据，所以通常比较便宜，而且耗时较少，因为是别人编译的。

2、模式和相关性清晰可见：统计数据是已经分析过的数据，因此模式和相关性已经完成并且清晰可见。3、取自大样本，泛化性高：统计数据是从非常大的数据样本中收集的数据。这意味着泛化程度更高。

4、可以使用和重复使用来检查不同的变量：统计数据是可以使用和重复使用的数据。它不需要使用一次，因为可以使用相同的数据做出不同的决定。

5、可模仿：可模仿统计数据检查变化，增加数据的可靠性和代表性。 6、快速：与其他形式的数据相比，统计数据是可以相对快速和轻松地进行分析的数据。

7、标准化：以标准化的方式收集统计信息，赋予数据意义。

8、直截了当：统计数据通常易于分析。它是已经合成的数据，因此只需要很少的分析。

9、可靠：机构内外的决策者(例如资助者、政府)经常要求并尊重它们。这使它们可靠和准确。

10、质量数据：它们支持从问卷、访谈等获得的具有“确凿事实”的定性数据。

11、基准测试：统计数据对于基准测试很有用。它们可用于在组织或项目中进行比较并设定新的标准和目标。

数据统计的缺点：

1、未验证：研究人员无法检查有效性，也无法找到因果理论的机制，只能从数据中绘制模式和相关性。这意味着研究人员在验证数据的有效性和真实性方面的选择有限。

2、容易被误解：统计数据通常是次要数据，这意味着它很容易被误解。这使研究人员容易受到信息失真的影响，而无法进行确认。

3、它可以被操纵：统计数据很容易被滥用，它可以被操纵和措辞以表明研究人员想要表明的观点。这使得数据缺乏客观性，并且在本质上更加主观。

4、因为这通常是次要数据，所以很难访问和检查：统计数据大多是只能访问的次要数据。由于数据的主要来源不可用，因此可能很难检查和验证数据。

5、不合适：统计数据不是深入了解问题并找出解决突出问题的方法的合适方法。这是因为数据是由独立研究人员从主要来源收集的。

6、评价不理想：不适合评价用户的意见、需求或对服务的满意度，因为它们是主观的。研究人员不能依靠统计来衡量客户的幸福感或满意度。

7、费时：安排数据收集方法(例如联系供应商、与IT 部门联络)可能会很费时间。这是因为初级研究中使用的数据收集方法取决于研究人员的主观视角。

8、绩效管理：统计数据不能用来衡量组织的绩效管理，因为它已经过时了。

9、决策：虽然统计数据可用于进行未来的推论，但不能依赖于在组织环境中做出决策。

10、比较：统计数据不能用于与当前数据或未来数据进行比较，因为可能不知道数据收集和数据分析的方法

五、大数据的优点缺点

大数据无疑是当今信息时代的热门话题之一，其在各个行业中的应用越来越广泛。大数据技术的发展为企业带来了许多优点，同时也暴露出一些缺点，让我们来深入探讨一下。

大数据的优点

大数据具有以下几个优点：

• 提供决策支持：通过分析海量数据，可以帮助企业管理者做出更明智的决策，降低风险。
• 发现商机：大数据分析可以发现市场变化和消费者需求，帮助企业抓住商机，提升竞争力。
• 优化营销策略：通过对大数据的分析，企业可以更精准地把握用户喜好，制定针对性营销策略。
• 提升客户体验：大数据分析有助于了解客户需求，个性化推荐产品和服务，提升客户满意度。
• 加强安全防护：大数据技术可以帮助企业实时监控网络安全，及时发现和应对安全威胁。

大数据的缺点

然而，大数据技术也存在一些缺点：

• 数据安全隐患：大数据存储海量敏感信息，一旦泄露将对企业造成巨大损失。
• 数据质量不高：海量数据中可能存在噪音和错误，影响分析结果的准确性。
• 隐私问题：大数据分析可能侵犯用户隐私，引发舆论和法律纠纷。
• 依赖技术人员：大数据分析需要专业技术人才，企业需投入大量人力物力培训。

综上所述，大数据技术在带来诸多优点的同时，也需要企业和社会各界共同解决其缺点和挑战，以更好地推动数字化转型和创新发展。

六、taos数据库优缺点？

taos数据库优点

　　a．灵活性和建库的简单性：从软件开发的前景来看，用户与关系数据库编程之间的接口是灵活与友好的。目前在多数RDDMS产品中使用标准查询语言SQL，允许用户几乎毫无差别地从一个产品到另一个产品存取信息。与关系数据库接口的应用软件具有相似的程序访问机制，提供大量标准的数据存取方法。

　　b．结构简单：从数据建模的前景看，关系数据库具有相当简单的结构（元组），可为用户或程序提供多个复杂的视图。数据库设计和规范化过程也简单易行和易于理解。由于关系数据库的强有力的、多方面的功能，已经有效地支持许多数据库纳应用。

　　taos数据库缺点

　　a．数据类型表达能力差：从下一代应用软件的发展角度来看，关系数据库的根本缺陷在于缺乏直接构造与这些应用有关的信息的类型表达能力，缺乏这种能力将产生以下有害的影响，例如：大多数RDBMS产品所采用的简单类型在重构复杂数据的过程中将会出现性能问题；数据库设计过程中的额外复杂性；RDBMS产品和编程语言在数据类型方面的不协调。

七、SCI数据库优缺点？

SCI的数据库的优点：

具有学科全面、学术影响大、覆盖的国家广泛等特点,国际上的科学计量机构及国际组织(如联合国教科文组织及世界银行等)在对国家或科研机构的科研能力及绩效评估工作中,常用SCI的数据库作为统计源。科技论文的发表必须建立在科学论证的基础上,在科技论文后面往往列有多篇参考文献。

SCI对公开发表又被他人引用过的文献建立起的一种独特索引,通过论文间的相互引证与被引证的关系,人们可以通过它追溯某一观点或某一发现的发展过程,它在一定程度上揭示了科学与技术的发展过程。

八、es数据库优缺点？

ElasticSearch最广泛的使用场景，是提供垂直搜索功能。什么是垂直搜索呢？

垂直搜索引擎是针对某一个行业的专业搜索引擎，是搜索引擎的细分和延伸，是对网页库中的某类专门的信息进行一次整合，定向分字段抽取出需要的数据进行处理后再以某种形式返回给用户。垂直搜索是相对通用搜索引擎的信息量大、查询不准确、深度不够等提出来的新的搜索引擎服务模式，通过针对某一特定领域、某一特定人群或某一特定需求提供的有一定价值的信息和相关服务。其特点就是“专、精、深”，且具有行业色彩，相比较通用搜索引擎的海量信息无序化，垂直搜索引擎则显得更加专注、具体和深入。

其实说白了就一句话，垂直搜索是在企业内部使用的搜索引擎。这种搜索引擎的特点是，内容可能是一些结构化的数据，而不像大搜索那样都是杂乱的内容。

一般被拿来解决一些什么样的问题？

数据库字段太多，查询太慢，索引没有办法再做优化；

数据库一个count就拖死全表；

MySQL的limit翻到几十几百万页后实在是太慢；

数据库like实在太慢，每次like整个服务器cpu内存飙高，拖慢整个线上服务；

想要对外/内提供db里的数据的全文检索服务；

提供日志(程序运行)查询功能；

下面来针对上面几方面的问题逐一进行说明。

数据库方面

MySQL对于一些较为固定，字段较少的查询方式，可以通过简单的增加索引来完成优化。在大多数公司，即使对索引优化不熟悉，也有专门的dba来帮忙完成一些简单的优化。甚至有些公司要求程序中不允许出现orm，必须用纯sql来完成业务逻辑，这样dba可以直接介入到代码中来。

不过到字段太多的时候，这种方法就失灵了。字段越多，查询自然就越慢（比如单条记录可能都超过了4k）。

MySQL表在普通查询过程中，比如select * from xxx limit 100w, 100;这种，数据量小的时候随便写sql，可能不会体会到翻页的痛。但在一个单表3000w的系统中写了limit 100w, 10。那数据库服务器就哭了。因为实际上数据库为了取出想要的那几条数据，需要把所有的数据也就是10000010条都取到内存中，复杂一点的select再加上order by则可能会同时涉及到多次磁盘读取和文件排序，慢上加慢。

除此之外，现在最流行的innodb之类的存储引擎在计算count的时候非常的慢。当然了，网络上会有人从乱七八糟的文章里看到换myisam应该就会更快的结论，但这其实是错的。如果在select语句的where条件中也有表达式时，这两种存储引擎本质上都是一样的，都会很慢很慢。

还有MySQL的like，其实没什么玄幻的，每次做like本质还是查询内容去和数据库字段做字符串匹配。非常地慢。

现在一般的互联网系统都是普遍的写少读多的系统，写/读搞不好会有1/5以上。但因为数据量庞大，为了读取效率而去做拆表或者拆库的话，有时候实在是有点得不偿失。而且拆表拆库对业务代码来说也并不透明，还可能会对本来支持的功能造成额外的影响。只是为了查询而去拆分的话，不是很合适。

上面这些问题，ES都可以解决。企业里对数据的查询一般可以分为三种：列表查询、详情查询和统计查询。列表一般就是列表页对应的查询，详情查询一般就是具体id对应的详情查询，而统计查询一般都是在看一些数值之类的报表，也就是一堆count值。

这三种查询里，MySQL做起来最困难的是1和3，即列表查询和统计查询。列表查询这种场景也会对应各种各样的查询条件，例如字段等于/小于/大于/不等判断，或者像字符串的严格匹配/前后缀模糊查询，时间字段的范围查询，in查询等等。这些查询都可以翻译为ES中的bool查询，举一个简单的例子：

例如上面这个es中的bool查询，就是从这种sql翻译过来的：

对应到业务里，常用的查询其实大多数都是这些很简单的条件并列，A && B && C && D。所以翻译起来也比较简单。

单表的count放在ES里做也非常的快，为什么呢？因为ES本身会把单个字段的一种值当作一个term，然后会记录这个term出现的所有文档和出现次数。举个例子，我们公司的业务，可能会去查询某个业务线下的所有工单。那么查询条件就类似于where business_type is 6这样。可能只需要一毫秒就返回了结果。很费解是不是？其实ES也只是去读了一下这个business_type是6的term出现的文档数，逻辑上是很简单的。

这是不是说明ES就是万能的了？

并不是。

首先是翻页的问题，ES里有上亿数据，翻到最后一页的时候还是会比较慢，并且会影响到整个系统的load，然后系统响应变慢。因为其原理还是拿一堆数据来做merge。

从传统的sql思维翻译到es的dsl过程也稍微有点痛苦。因为ES毕竟是从搜索引擎的角度去做这些事情，所以如果当DB来用的话，其DSL设计就显得很别扭。虽然有了上面的转换规则，但实际上业务转换起来并没有这么方便，比如在通常的查询里还可能会有where a = 1 or b = 2。显然想转成DSL就没有这么方便了。

ES不是数据库，所以如果想要实现联表查询也会变得很麻烦。如果还想实现事务，那么还是放弃吧。

在企业里用ES提供查询服务的话，一般都会做一层查询封装。直接提供sql接口。

但插件支持的功能也是有限的，并不是所以的特性都能很好的支持，比如join。所以也有一些公司的人会用druid之类的东西做一个sql parser层，然后来支持这些需求。

不过即使是直接用这种插件，也不能认为它就能一劳永逸，还是需要对ES内部的机制(例如mapping)和通常的查询方式(term/query_string/wild_card等)很了解才行。

比如必须知道wildcard查询必须对字符串字段设置为not_analyzed。还得知道term什么时候代表的是分词后的词，什么时候代表的是整个字段的值。

在了解了这些之后才会了解到ES的高性能like，其实也还是有一些限制。例如输入的字符串会被分词，这也就是说，想要高性能的时候只能用ES默认提供的基于词的字符串like，而且一旦分词，就没办法实现类似sql里的 x= "Hello world"这种准确匹配的逻辑。也就是说，在ES里查询hello world，hello world fuck也会出现在结果当中。不过这个对于大多数的业务来说实际上是无所谓的。

检索服务方面

搜索是人类的自然需求。如果不是的话，那Google和百度就不会诞生了。

而检索/搜索的基本原理就是对语句进行分词，然后再形成倒排索引，再根据词项出现次数对文档进行打分，最终按分数倒序展示给用户。

对于海量数据的公司来说，一个单机的方案很快就会遇到瓶颈，而去寻求或自行开发更好的解决方案。在ES之前solr更流行一些吧，不过solr的配置还是稍微麻烦，而es的集群搭建只要改改yml就好了。

有了ES以后，集群便可以非常方便地进行动态扩展。只要加硬盘加机器改配置就好，因为本身的副本分布策略比较科学。所以只要别一半以上的节点都挂掉，数据就不会丢失。而且还会在某些结点挂掉的时候自动进行分片relocate。

由于ES本身带的分词不是很科学，这样的话对doc打分可能会有一些影响。比如中国人可能不正确地分成了中/国人之类的。现在很多人会选择以插件的形式把ik分词器之类的插件挂载到es上来改善分词效果。这些插件的本质其实还是一个非常庞大的中文词库。内部设计有链接可以直接查看语句的分词结果，可以方便地直接查看效果。

所以要是有几亿的文档需要做些检索，那五六台配置不错的ES机器就足够了，甚至都不用ssd。

日志方面

企业里的系统一般都是分布式系统，所以无论是接入，还是api，还是db，都不太可能在一台机器上完成需求。

对于某一个服务模块来说，多台机器最麻烦的就是去查问题。在没有日志系统的时代，程序员大概只能登陆到机器去一台一台寻找可能的错误日志，然而因为负载均衡算法(比如可能是一致性哈希望/随机/RR/WR)的问题，可能一个用户在一次访问会话(session)中的请求都不是一台而是多台机器完成的响应。

所以日志系统的工作就是把日志汇集到一起，并提供统一的查询入口。

要收集日志一般会自行搭建一个elk平台，elasticsearch/logstash/kibana必不可少。

不过拿来的东西总会有那么一些问题，比如kibana里的按地图出数据默认用的是googlemap，在墙内使会有些问题，这个问题github上也有人已经解决了。再比如logstash这个程序可能只考虑了简单的收集 ，如果是大公司的业务讲究一个严谨。例如想要对日志收集端的资源使用做一些限制，不能随便占用系统资源而影响到业务系统。再比如还希望日志不要因为网络闪断之类的问题导致日志丢失什么的，所以还可能会在logstash后面再加一个kafka/redis。不管怎么说，工作基础还是elk。

日志系统还存在一个问题，因为海量的数据和海量的访问，日志的数据量一般都非常地庞大。所以一般数据都会有一个过期时间，一般来说，日志数据其实一般也就一周或者一个月。毕竟即使是一个边缘部门，一周的日志也都已经几个亿(100+GB)了。

查询起来也不希望太慢，所以还是尽量把日志索引的大小控制在一个范围内。当然，也有按照日期来生成索引的。每一天在一个独立的索引下，这样查询性能也会好一些。

同时又是因为这海量的数据，在写入到ES的时候必须使用bulk端口，相信使用过ES的人都知道使用和不使用分别意味着什么。

九、dna数据库优缺点？

数据库还存在其它巨大的利用价值。比如，可通过数据库来研究DNA形态与某种疾病的对应关系，进而早期预测、预防、精准治疗这种疾病。通过DNA形态分析，可动态监测疾病发生发展规律，指导卫生防疫、医疗资源配备、药物生产等。由于DNA信息具有唯一性，全民DNA数据库将使每个人无法再隐匿其身份，这对社会管理尤其是打击犯罪大有好处。

然而，建立全民DNA数据库也存在巨大的风险。首当其冲的，是信息泄漏的风险。DNA是个人最核心最隐秘的信息，从DNA信息中可以解读出许多个人特征，包括性格、体貌、爱好、潜力、疾病风险等诸多方面。一旦个人DNA信息遭泄露并被不当利用，后果不堪设想。

此外，人类DNA信息的普遍运用，还存在伦理道德方面的风险。譬如，在一个家庭中，当两代人之间存在非亲生关系，在不知情的情况下，这家人可能生活得很幸福，但DNA数据库让人不再“难得糊涂”，反而可能使这些家庭从此变得不幸。DNA信息被窃取后若用于克隆或重组，更会颠覆现有的家庭婚姻等方面的社会秩序，给人类带来伦理危机

十、iris数据库优点缺点？

Iris数据库是一个基于关系型数据库的开源数据库，它的设计目标是支持大规模数据的存储和处理。以下是Iris数据库的优点和缺点：

优点：

1. 支持大规模数据存储和处理：Iris数据库采用了分布式存储和计算的方式，可以支持海量数据的存储和处理，并且可以水平扩展，方便应对数据增长和访问压力。

2. 支持多种数据类型和数据结构：Iris数据库支持多种数据类型和数据结构，包括文本、数值、日期等，并且可以灵活地定义数据结构和索引，提高查询效率。

3. 支持事务和ACID特性：Iris数据库支持事务和ACID特性，保证了数据的一致性和可靠性，可以避免数据丢失和错误。

4. 具有良好的可扩展性和性能表现：Iris数据库采用了分布式存储和计算的方式，可以实现水平扩展和负载均衡，同时具有良好的可扩展性和性能表现。

缺点：

1. 学习曲线较陡峭：Iris数据库是一个相对复杂的数据库系统，需要一定的技术和经验才能够使用和维护。

2. 社区支持和生态系统相对较小：Iris数据库的社区支持和生态系统相对较小，缺乏一些成熟的工具和应用程序，需要开发者自行构建和定制。

3. 缺乏一些高级特性：Iris数据库缺乏一些成熟的高级特性，例如复杂查询优化、数据仓库和BI工具等，需要开发者自行实现或使用其他数据库系统。