大数据的风险
大数据的风险主要体现在以下几个方面：
1. 数据风险：包括“脏数据”带来的污染，数据分析模型偏差带来的方向性错误，数据挖掘能力有限带来的“浅尝辄止”，以及数据解读的偏差等。
2. 社会风险：包括数据权力垄断化，降低行业透明度；阅读习惯碎片化，消解深度思考；广告营销精准化，引发“大数据歧视“；歧视的自我循环，大数据加剧偏见等。
3. 行业风险：例如在电信行业，大数据面临的安全风险和挑战主要包括供应链安全，数据集中管理，平台组件开源，以及敏感数据共享等。
4. 网络安全风险：主要包括个人数据过度采集，造成重大社会安全风险；数据处理缺乏防护，存在严重技术安全隐患；隐私信息易于获取，导致地下网络犯罪高发等。
因此，为了加强大数据风险防控，需要加强对大数据应用及风险防控的立法与监管，严控特定关键领域信息的互联网应用，以及加速信息安全技术在大数据领域的应用等。
