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雷达卡
ZF部门对大数据进行应用，不仅要处理多种来源和不同格式的数据集成等一般问题外，还面临着一些独特的挑战，最大的挑战是数据采集。由于ZF部门收集的数据不仅从各种社交媒体、网站和众包中获取，还可以从不同的国家和机构中采集，收集难度就不难想象了。并且，国家之间的数据和信息共享是一个不小的问题，因为跨国共享信息牵涉到语言的转换和不同文化背景产生的交流问题，在这种情况下共享和传递信息可能会导致信息失去其原有的真实性。另外，在不同的ZF部门和机构之间共享数据的状态也是一个挑战。比较ZF数据与商业数据，最大的不同点就在于两者各自的范畴和区域划分，而且在最近几年中这种差异都呈稳定增长的趋势。地方ZF部门和中央ZF部门都已经累计了大量有关法律法规实施、公共服务提供和金融交易监管过程的数据。这些数据的特征和价值都与来自于公司的运营产生的数据有诸多区别。ZF部门的大数据的特征可以概括为为存储性、多样性和安全性。一般来说，每一个ZF部门都有自己的存储装置，用于存储公共或机密信息，所以它们并不是很乐意去分享他们的这些专有信息。
每个系统和其他系统的信息之间都存在着相对隔离的信息，这样就使在ZF部门之间集成数据面临更多复杂的情况。有时无法相互通信是数据集成的影响的一个重要因素。举个例子来说，英国警方和医疗部门计划在暴力犯罪方面共享彼此拥有的信息，虽然看上去十分合理，但这个项目最终却失败了，原因是这两者之间缺乏必要的沟通。还有什么是阻碍ZF部门间共享信息的难题？那就是如何建立共享信息的统一数据格式，目的是允许不同的机构都能对数据进行个性化分析。虽然大多数ZF部门产生的数据是结构化数据，但是去收集各种渠道的数据仍然是一个难点。也就是说，缺乏规范的数据格式和软件，并且跨机构在数据库的离散的数据中提取来自不同ZF部门的有用的信息，都是ZF正在推动面向大数据技术的应用的巨大挑战。由于这几年来通货膨胀较为严重，所以ZF采取了财政紧缩的各项措施，更加导致了相应所需资金的缺乏，从而很难进行开发和推广来解决上述问题。
在对大数据进行利用时，ZF部门的项目必须具有法律保障，并且确保其安全性和许可性。保证数据安全是ZF利用大数据的最基础的前提，因此，对于大数据的收集、存储和利用，需要予以特别的关注。
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