大数据技术并不 正在面临三大挑战

　　【中国智能制造网 技术前沿】大数据虽然可以通过扩大数据样本规模和提升数据处理能力来管理日常经营性的风险，但是代表金融创新风险等未来事件是无法用历史数据进行预测和分析的。　
　　一、大数据信息有效性不足
　　
　　虽然信息时代使得人们面对的信息规模扩大和沟通效率提高,但是这并不意味着有价值的数据信息获取就变得更加迅捷和容易。
　　
　　首先，有价值的数据信息获取面临挑战。网络信息资源在扩大人们信息来源渠道和提高信息获取效率的同时，也不可避免的会促使人们遭受大量虚假、无用数据信息的困扰。信息大爆炸造成的信息环境污染和“噪音信息”的蔓延增加了人们识别、判定和利用有效信息的困难。
　　
　　其次，有价值的数据信息整合面临挑战。使用大数据面临的一大挑战就是如何将社会经济各个主体之间的数据信息能够方便和有效地整合在一起。要想让大数据更有效地服务于人类社会，就必须将存在于社会各个主体中多种格式的海量数据通过统一的数据格式构建融合人、机、物三元世界的统一信息系统。后，有价值的数据信息生成存在算法演化问题。在现实中，大数据往往是根据各个社会经济主体行为被动产生的，但是数据生成者的商业模式等行为会影响大数据的生成机制，导致其提供的信息不具有时间前后的可比性。以谷歌公司为例，其商业模式的主要目标是更快速地为使用者提供准确的信息。为此，谷歌不断改进搜索算法，使用者可以通过后续谷歌推荐的相关词快捷地获得有用信息。这一模式改变了数据生成机制，容易出现数据使用者搜索的关键词并非其本意的现象。
　　
　　二、大数据样本选择困难
　　
　　人们希望通过海量数据信息的收集减少信息不对称，但是这些庞大的数据可能对我们解决问题并不会起到正面的作用。当前，大数据使企业或者机构获取每一个客户的信息、构建客户群的总体数据成为可能。但是，这种大数据并不一定就是我们所要研究对象的全部数据总体。如果我们误将掌握的海量数据当作所要研究对象的数据总体，那么基于大数据分析得出的结论就很有可能是错误的。因此，在分析和研究某个问题时，我们不能迷信大数据的作用。
　　
　　以“谷歌流感趋势”(GFT)项目为例，2008年11月谷歌公司启动该项目，目标是预测美国疾控中心(CDC)报告的流感发病率。2009年，GFT团队在《自然》杂志发表文章报告，只需分析数十亿搜索中45个与流感相关的关键词，GFT就能比CDC提前两周预报2007-2008季流感的发病率。但是，2014年美国《科学》杂志报道，2009年GFT没有能预测到非季节性流感A-H1N1;从2011年8月到2013年8月的108周里，GFT有100周高估了CDC报告的流感发病率。其中，2011-2012季期间，GFT预测的发病率是CDC报告值的1.5倍多;2012-2013季期间，GFT流感发病率是CDC报告值的2倍多。另外，2007年美国爆发的次贷危机也是一个例证。自20世纪90年代起,美国无论是抵押贷款和信用卡的申请还是资产证券化产品的定价和评级，都是建立在较为成熟的大数据基础上的。但是，金融机构仍然做出了系统性错误的金融决策，成为金融危机爆发的导火索。
　　
　　三、大数据数据处理技术更新缓慢
　　
　　大数据虽然可以通过扩大数据样本规模和提升数据处理能力来管理日常经营性的风险，但是代表金融创新风险等未来事件是无法用历史数据进行预测和分析的。
　　
　　首先，大数据处理技术面临数据生成者学习行为的挑战。大数据处理技术和评估标准影响数据生成者行为，同样数据生成者行为也会影响大数据处理技术和评估标准。以我国大数据重要来源之一的社交媒体为例，这种大数据来源的有效性是有前提条件的，即人们在社交媒体分享的信息都是真实的、自发的、不受大数据处理技术和各种评估标准的影响。但是，人们在互联网时代运用网络学习的能力是不断提高的。如果人们通过学习大数据处理技术和各种评估标准而相应改变社交媒体的信息，就会导致大数据生成机制发生质变。因此，在对大数据进行技术处理时，简单地认为数据生成者都是无意识地生产大数据，忽略了数据生产者行为背后趋利避害的动机，可能就会得出错误的判断和结论。
　　
　　其次，大数据处理技术面临去冗降噪挑战。在现实中，大数据一般来自于不同的社会主体，以动态数据流的形式产生，人们在方便获取数据的同时，也会使得虚假数据、无效数据等噪声数据的生产成本降低。面对大数据中包含众多不同形态的噪声数据，如何通过数据处理技术的革新来挖掘有价值的信息是我们自始至终都要面临的一项技术挑战。这如同人类社会医学技术创新与病毒变异之间的“竞赛”一样是长期存在的。