大数据应用存在的问题

1、   PUE（Power Usage Effectiveness，电源使用效率）是衡量数据中心能效的重要指标，它是指数据中心消耗的所有能源与IT负载消耗的能源之比。 PUE值越接近于1，表示一个数据中心的绿色化程度越高。 为了提高数据中心的能效和碳效水平，需要从源头上进行节能审查和政策扶持，并且采用创新的节能技术对PUE进行管控。 其中，数据中心的制冷技术是一个重要的节能方向，如利用自然冷源来降低制冷的耗电量，包括风、水、空气等自然冷源。 此外，间接蒸发冷却技术也是制冷技术的发展方向之一，该技术采用制冷剂蒸发冷凝换热技术，根据室外环境温度的不同，分为压缩… ...我公司产品质量有保障，价格也实惠，服务好，还省心... stoneu公司成功实施8000多案例，用心服务，提供好的产品及解决方案，全国性销售网络、深圳、北京、上海、广州、成都、武汉、南京、兰州。 主要产品有：1 机房动环监控，2 数据中心DCIM，3 机柜资产管理(U位级，带温度) ，4 UPS蓄电池检测 ，5 机房漏水检测。

5、 五、云安全性不足 大数据系统收集的数据通常存储在云中，这可能是一个潜在的安全威胁。 网络犯罪分子破坏了许多知名公司的云数据。 如果存储的数据没有加密，并且没有适当的数据安全性，就会出现这些问题。 以上就是小编今天给大家整理分享关于“大数据存在的安全问题有哪些?”的相关内容希望对大家有所帮助。

4、 1、现如今，大数据技术存在最大的两个弊端就是隐私和限制。

2、 危险：对于未经证实的数据来源过度投资，忽略了那些有价值的、接近真相的数据来源。 随着社交媒体和移动设备的爆炸性增长，获取和利用新数据的诱惑在不断强化。 很多大型机构已经被淹没在数据的海洋中了，其中多数数据存储在筒仓内，不能轻易接触并连接。

3、 1、大部分数据都是孤立的，与其他类型的数据隔离开来，无法进行宏观全面的分析。 例如，财务数据很难与消费者数据轻松汇总，以获得关于特定客户行为对公司财务绩效影响的更深刻的见解。 2、很难足够快地处理大数据以使洞察有用。 大多数类型的数据的价值都是短暂的，消费者今天所做的将在明天和后天发生改变。