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建筑防水行业“质量提升万里行”活动启动仪式在京举行
&&&&& 日，在国家质检总局的指导下，由中国建筑防水协会组织的建筑防水行业“质量提升万里行”活动启动仪式在北京顺利举行。
&&&&&& 国家质检总局产品质量监督司生产许可证管理处处长李小波、中国建筑防水协会理事长朱冬青以及中国质量报、中国建设报、中国建材报、中华建筑报、中国建筑防水杂志、中国建材杂志、新浪地产、搜房网等媒体出席了此次启动仪式。
&&&&& 朱冬青在启动仪式上介绍了中国建筑防水协会历年来的质量提升工作，并谈及当前建筑防水行业发展的现状和问题。他说，建筑防水行业质量提升工作从2012年初萌芽至今，已经持续了近4年。4年来，在国家质检总局、工信部等政府主管部门的组织和领导下，在行业协会的推动下，在全行业广大会员企业的大力支持下，坚持行业改革与发展，克服宏观经济疲软、产能过剩、市场竞争激烈、房地产和建筑业需求下滑等严峻局面，全行业齐心协力，各方面都取得了明显的成效。
&&&&&& 为推广落实质量提升的产业政策，中国建筑防水协会此前开展了质量提升省市行活动，先后在深圳、河北、上海、北京、辽宁、四川、山东、湖北、天津、河南、浙江、山东等11个省市建立区域质量自治组织，扩大质量提升的领域，加快行业生态治理的进程，推动当地骨干企业组织成立区域质量提升产业联盟。
&&&&&& 2015年，防水行业在质量提升工作方面又有重大举措。首先是国家质检总局创新监管方式，开展了建筑防水卷材产品生产许可获证企业专项监督检查工作；其次，全国工业产品生产许可证办公室委托中国建筑防水协会组织开展建筑防水卷材产品生产许可发证检验机构和获证企业建筑防水卷材物理性能检验比对工作，目前正在进行中；第三是协会配合质检总局开展建筑防水卷材产品质检利剑行动，以暗访的方式摸排了63条建筑防水卷材案件线索，在河北、山东等10省（直辖市）质监部门对案件线索开展执法检查。
&&&&&& 朱冬青再次强调，建筑防水关乎建筑的安全和寿命，关乎百姓的民生和安康，因此被列为质量提升的重点行业。“希望社会监督和舆论监督能引入到我们这个行业中，最终实现企业为主体、政府为主导、协会行业引领、社会公众监督的有效机制。”
&&&&& 李小波处长对中国建筑防水协会在质量提升方面所做的工作给予了高度评价。他说，在质量提升方面，协会每年都有新思路，难能可贵。他同时指出，全国近一千家防水企业中，成规模的不多，有品牌知名度的更少，这说明防水行业整体的质量提升工作任重道远。
&&&&& 今年9月是质量月，建筑防水行业“质量提升万里行”活动在此月开展可谓应时应景、意寓深厚。自9月中旬始，为期两个月，活动将组织新闻媒体报道参与质量提升活动企业的创新成果和质量事迹；宣传省市行的活动成果；采访证后监管专项行动的工作部署和成果；收集各地质量提升工作方式和成绩，总结全国质量提升工作经验。敬请关心中国建筑防水事业发展的朋友持续关注。
地址：浙江省湖州市南浔镇李家河&& 董事长：周松青&总经理：朱培良&& 电话：
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技术支持：防水企业家必看：大数据时代来临，防水行业会有哪些改变
更新时间： 23:15:41　点击：180
防企网讯：
近日，国务院总理李克强主持召开国务院常务会议，通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》，会议认为，开发应用好大数据这一基础性战略资源，有利于推动大
众创业、万众创新，改造升级传统产业，培育经济发展新引擎和国际竞争新优势。此纲要强调要不断提升创业创新活力和社会治理水平；进一步加大对小微企业的税
收优惠，激发就业潜力和经济发展持久耐力。在此背景下，防水行业的假冒伪劣现象，恶意竞争有望得到改观，小微防水企业将迎来发展的春天。
一、要坚决清除市场建设的各种“路障”，禁止滥用行政权力限制或排除公平竞争，共建防水市场公平竞争的新格局。
今年全国各地的省级防水协会相继成立，地方协会的成立不应成为地方割据的标志，应该禁止使用行政权力干预防水企业的公平竞争，正如江西地产协会防水专委会
秘书长宁小春所言“江西建筑防水协会是一个开放的协会，不抵制外省品牌和知名品牌的进入。外省企业的进入对江西防水业而言不是竞争，而是对江西防水业的一
个鞭策和提升。各个地区都有短板，只有通过彼此间的协作，才能取长补短，而只有当地防水企业自身的综合能力提高了，才能更好地服务于江西防水业，进而造福
百姓。”江西防水协会能做到如此，其他防水协会也希望能做到如此，共建防水市场公平竞争的新格局！
二、要顺应潮流引导支持大数据产业发展，以企业为主体、以市场为导向，加大政策支持，为防水企业注入创新的新动力。
着力营造宽松公平环境，建立市场化应用机制，深化大数据在各行业创新应用，催生新业态、新模式，形成与需求紧密结合的大数据产品体系，使开放的大数据成为
促进创业创新的新动力。现在的防水材料门店是连接顾客和品牌的窗口，它可以直接获取消费者的大量信息，为后台各个部门提供工作方向，这也是品牌建设的核
心。防水材料企业和经销商为了增加收入，往往会对门店进行改造，对于一个品牌的门店改造，最难的不是对消费者的洞察，不是洞察后的软硬件改造，而是前瞻性
的管理层决策以及有针对性的标准化管理。在互联网的冲击下，防水企业传统销售渠道终端门店遭遇了经营危机，尤其是在市场形势日益严峻的当前，防水材料商家
想要不被时代淘汰，就需要及时转变经营观念，积极的跟随企业进行大数据改造的步伐，从而完成进行升级，共享市场资源。
三、要强化信息安全保障，完善产业标准体系，依法依规打击数据滥用、侵犯隐私等行为，从根本上杜绝假冒防水材料。
以严格的内部质量管理有效解决质量不稳定的突出问题。督促生产企业结合建筑防水产品生产实际和质量不可靠、不稳定等突出问题，严格按标准组织生产，严格质
量控制，严格原材料把关，严格质量检验和计量检测。鼓励企业利用先进适用的现代信息技术手段和现代质量管理理念方法，广泛开展质量改进、质量攻关、质量风
险分析活动,只有如此才能从根本上杜绝假冒防水材料。
四、进一步加大对小微企业的税收优惠， 激发就业潜力和经济发展持久耐力，小微防水企业迎来春天。
纲要指出，小微企业是就业的主渠道、发展的生力军。继续实施定向调控，进一步加大对小微企业的税收扶持，让积极财政政策更大发力，可以为创业创新减负，让
今天的“小微企”赢得发展的大未来。会议决定，在落实好已出台税收优惠政策的同时，一是从日起到2017年底，依法将减半征收企业所得
税的小微企业范围，由年应纳税所得额20万元以内（含20万元）扩大到30万元以内（含30万元）。二是将月销售额2万元至3万元的小微企业、个体工商户
和其他个人免征增值税、营业税的优惠政策执行期限，由今年底延长至2017年底，在此背景下小微防水企业将迎来前所未有的机遇。
（文章来源：中国防水编辑部 &本文作者/李书俊 ）
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地址：桂林市机场路与中隐路交汇处(青禾美邦西大门对面)　电话：　桂ICP备号　GWI 出版人Christopher Gasson和威立雅美国总裁Laurent Auguste闲聊水务大数据，看两人如何调侃大数据会将水务未来带向何处。几星期之前，我在伦敦和Laurent Auguste(威立雅美国总裁)碰了个面，他一直是我认为这个行业里最有远见的人之一。我们在一起说到了水务大数据范畴下的机器学习(machine learning)。Auguste开玩笑说：“太可怕了，总有一天，机器会把我们都踢出这个行业。”表面上看，他说的明显是错的。因为大数据时代的来临对威立雅这样的企业来说绝对是一个非常重要的机会，会带来很大的盈利。威立雅和IBM已经成立了合资公司专门提供“城市数字化方案”(digital urbansolutions),苏伊士、GE、赛莱默等纷纷也已经将智慧水务放在了其战略发展的核心。那么为什么说大数据时代的人工智能是可怕的呢?我们讨论说智慧水务可以带来很多好处，比如说建立更好的付费方式、更高效的客户服务、更好的资产管理、更全面的质量控制以及水资源管理。这些想法目前都有相应的软件和数据管理解决方案支持。威立雅以及苏伊士可以通过安装相应的监控系统以及软件包等获取很大的利润。但是，一旦有数据反馈系统可以管理自来水厂的主要事宜，那么到时候人类将不得不和机器竞争工作岗位。比如说，认知计算(cognitive computing)将安排自来水厂的运作，而不是依靠经验丰富的管理人员来进行自来水厂的优化整体操作。因为认知计算有能力使得一台机器在短时间内获得专业知识，成为相关专家，解决问题。所有的重大决定可以通过拥有超大规模云计算的认知计算系统来实现。IBM Watson就是一个很好的例子。到那时，人类可能将沦落到去从事挖路和通下水道的工作。GWI将在9月份推出一份关于水务大数据的研究报告。这个行业目前起步不久，还没有发展到Auguste预见的发展程度，但是目前数据驱动式的监控系统正在改变整个水务行业的未来。另外，在12月我们也将在美国迈阿密的全球水务领袖组织例会中(全球公用市政部门CEO, 政府部门以及领先水务公司)也将一起探讨智慧水务的未来。题外话：在大数据时代下，保守的水务领域也正在经历着数字化的变革，国际水务公司正在纷纷布局这一领域。今天的其他两篇文章将为大家介绍全球顶尖水务公司，赛莱默和GE 如何布局水务大数据时代的战略。
编辑：赵凡
导报的读者大多有孩子。在小孩成长道路...
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今天，我们生活的世界是一个大数据的世界。
大数据能预测哪些学生会上哪所大学，
大数据能预测哪些学生未来在学业上会有挣扎或失败，
大数据能评价哪些教师的教学是有效或无效的，
大数据能为高校政策与战略决策提供强有力支持
在美国高校令人印象深刻的改革创新之中，最有代表性的就是对大数据的利用。美国高等教育大数据时代已经来临。
近年来，在IBM公司预测分析软件的帮助下，美国堪萨斯州卫奇塔州立大学(Wichita State University)的招生人员都能判定，学校新一届本科生有多少比例能获得学业成功，有多少学生辍学或面临学业挣扎。这个准确性令人惊奇——这个软件确定学生会成功的准确率高达96%，远远高于顾问人工预测的82%。该软件如何能做到这一点呢?答案很简单——运用大数据——包括一名学生的论文成绩、学习时间以及来自家庭的财务投入，等等。
卫奇塔州立大学仅仅是越来越多地使用大数据预测学生学业成功与失败的众多美国高校之一。这些高校将大数据科学应用于包括招生录取在内的各种各样管理实践之中。
在实际运用的过程中，高校需要最大可能地正确利用好大数据，让它为高校的改革与发展服务。经由正确的方式方法，大数据项目能够被用于增进高校学生、教师、管理者的共同利益。
由于高校对大数据的技术需求越来越多，美国卫生保健业的数据分析领先者“探索”(Explorys)公司计划在其大学部门增加80人，公司总裁查理·拉菲德(Charlie Lougheed)认为“大数据是21世纪的盘尼西林”。
越来越多的高校对利用大数据的优势，改善学生的学业成绩和提高教师/教授的教学有效性，并减少行政管理的工作量感兴趣。学生学业成绩的数据能够通过软件和在线课堂练习和考试获得。这些数据能够通过来自学生社交媒体、学生与教授的交谈记录、博客以及学生调查等方面的数据而进一步丰富。此外，高校的大数据还可能从政府和全国高等教育的许多公开数据那里获得。
高校使用现有学生和已毕业学生的历史学业成绩和人口统计学数据，创建最有可能入学的申请者的个人档案;然后与社交媒体的数据整合在一起，算出这些学生对本校的感情分数;最后，用统计分析现在的学生和可能入学的学生的社交网络，确定出哪些可能是潜在新生的申请者。
学生课程专业选择
基于学生的高中学业成绩、来自调查和社交媒体的学生的兴趣领域，以及学生的天资/倾向考试结果，高校创建学生的详细档案。然后把这些档案与已经毕业的学生以及在校的高一届或几届的在读学生的档案比较，依据他们选择了的课程专业，得出这些学生应该选择哪些课程专业的建议。另外，整合关于未来劳动力技能需要和工资的外部数据，帮助学生在主修和辅修专业选择上有丰富的信息。
学生学业有效性
持续监控学生的考试成绩，并与单个学生以及相似学生群体之前的考试成绩进行比较，整合学生的社交媒体和教师的记录，创建学生行为和倾向/偏好的更详细档案。得出学生和课程的具体建议，比如个别或小组辅导、追加问题课程领域的学习材料，或者甚至改变课程与专业。这有利于学生的发展。
学生保留率
在学生学业有效性、财务和社会等大数据的基础上进行分析，得出学生消耗的可能性分数，并给高校提出是否允许保留这个学生的建议。对那些面临辍学和退学危险的学生提出具体的帮助建议。与此同时，授权教师对这些学生做出他们自己的建议。
教学有效性
用大数据测量教师的表现。教师的教学表现数据可以通过学科、学生人数、学生人口统计学、学生行为分类、学生的愿望高低和其他变量来测量获得，让教师与适合他们的学生和班级相匹配，确保学生和教师都能互相喜欢。这有利于教师的表现。
数据分析在高等教育领域大有作为
大学和政府获得并分享的大学信息有利于高等教育研究者、管理者和从业人员工作的开展。
美国德克萨斯州不仅在“得克萨斯公共教育信息资源网”(Texas Public Education Information Resources)上提供了高等教育的原始数据，而且还对感兴趣者提供了一些数据的初步分析。
对公众免费开放的美国“新墨西哥大学教务长分析仪表盘”(University of New Mexico Provost’s Analytics Dashboard)提供8年、6年、4年以来一些美国大学学生毕业率的数据。
现在一些美国高校很好地了解他们的学生，这得益于它们对学生的电子印迹的数据挖掘——大数据的手段之一。利用技术把学生的在线的、课堂中的甚至课外的活动和所作所为记录在案成为大数据。技术让高校收集和分析学生的学业成绩和行为的细节信息成为可能。不过，大数据的安全，特别是被采集信息者的隐私保护，激起了大家对大数据最大的关心和顾虑。
与此同时，大数据技术也能让高校收集他们自身的财务和政策执行表现方面的信息，对这些数据的分析有助于高校更好地进行财务运转和政策执行，也就是提高投资的准确性和运行的有效性，改善行政管理的绩效。
借助于大数据分析技术，许多高校都在努力提高他们的毕业率。美国“希维塔斯学习”(Civitas Learning)的共同创建者和首席学习官马克·戴维·米利伦(Mark David Milliron)说，他们公司致力于用大数据促进大学的毕业率，“我们努力帮助那些想要提高学生成功的高校”。
“希维塔斯学习”虽然是一个相对较新的教育技术公司，但迄今为止已经与25所高校签订了合作协议，为他们提供大数据分析软件、技术和指导。
“希维塔斯学习”各种基于云的智能手机第三方应用程序(APP)都是用户友好型的，能够根据高校的需要个性化。这意味着高校能聚焦于各自不同的对象，相互不同地用这家公司的分析工具开展大数据工作。
美国斯特雷耶大学(Strayer University)的首席执行官卡尔·麦克唐纳(Karl McDonnell)指出，他们的学校正在利用“希维塔斯学习”的产品“测量个别教员对学生学习投入的影响。”斯特雷耶大学因此创造出了一个通知教员的“即时仪器”，与此同时，这个即时仪器还能随着课程的进展评估学生在学习参与上的变化情况，包括方方面面——从他们在课堂上的贡献频率，到他们在作业上的表现。学生在每一门课程上都能获得一个学习投入的分数。
如果教师在促使他们的学生进步上与同事相比落后了，斯特雷耶大学就会出手帮助这些教师，让他们的日常教学更好地为学生的学习投入和发展服务。例如，学校用个人化的消息联系每一位教师，并且每周都给所有教师发三四条怎样帮助学生进步的电子邮件。
奥斯汀社区学院(Austin Community College)是与“希维塔斯学习”签署合作协议的6所高校之一。与许多社区学院一样，奥斯汀社区学院的学生顾问经常无法应对帮助大量学生——他们往往都是家族里的第一个大学生，而且很多还来自低收入家庭。该校只有300名学生顾问，却要服务4.3万名学生。为了克服这些挑战，“希维塔斯学习”被引入奥斯汀社区学院。该校整合规划与咨询服务项目的主任梅丽莎·毕耶格特(Melissa Biegert)认为，“希维塔斯学习”的“学位地图”申请表格是一个跟踪学生进步的“立即能看”且“非常好用”的视觉表格。
大数据科学家存在巨大缺口
全球最大的战略咨询公司、美国麦肯锡咨询公司(McKinsey & Company)预测，2020年时，美国将面临14万～19万名大数据科学家的巨大缺口。所以，现在美国许多大学都设立了大数据研究机构和或学位项目。比如维吉尼亚大学(University of Virginia)设有大数据研究所(Big Data Institute)，俄亥俄州立大学(Ohio State University)设有大数据中心(Big Data Center);哥伦比亚大学(Columbia University)在“量的研究”(Quantitative Studies)项目中设有大数据硕士学位，斯坦福大学(Stanford University)、西北大学(Northwestern University)、纽约大学(New York University)、北卡莱罗纳州立大学(North Carolina State)、旧金山大学(University of San Francisco)也有大数据硕士学位。
特别值得一提的是，在维吉尼亚大学，大数据学院里的学生并不学习传统的计算机科学方面的课程，而是学习建筑学、医学和艺术。该校负责研究的副校长Tom Skalak指出，这些跨学科的学生未来有可能被联邦人口普查统计局、高校教务长和大型机构的市场部雇用。
有的美国高校甚至更进一步。比如在印第安纳的鲍尔州立大学(Ball State University)，作为测量该校学生“校园参与”(campus engagement)的更广泛工作的一部分，该校在大数据应用方面走得更远——监测学生是否用他们的校园卡刷卡参加星期六晚上在学生中心举办的校园晚会/聚会。当一名学生的校园卡刷卡识别机制显示他停止参加俱乐部或其他社交活动时，一名学生服务专家就会跟进，打电话或发电子邮件去了解这名学生在做什么。这所高校还用校园卡刷卡监测学生去就业中心和参加学生领导力项目的情况。该校甚至为今年2015级有资格申请联邦佩尔奖学金(Pell Grants)的1200名低收入大一新生设计了一款手机应用程序。这款程序将基于大学检测器获得的学生活动信息，给予学生积分点的奖励。这些学生能用这些积分点在校园书店里买书和其他用品。
美国11所大型公立大学组成的新联盟“大学创新联盟”(University Innovation Alliance)正在寻求帮助这些学生。联盟2015年9月宣布成立，并得到许多主要基金会的支持。这一联盟将利用大数据分析技术改善经济上最需要帮助的大学生的毕业率。
由于使用了7年的“电子顾问”(eAdvisor)系统，美国亚利桑那州立大学(Arizona State University)成为名副其实的大数据分析使用先驱者。该校注册使用了该“电子顾问”的8.2万名学生的毕业率得到提高。过去3年，该校低收入学生4年毕业的比例从26%增加到41%。而且，该校的这个“电子顾问”系统还与教务主任办公室相连，这样大学就能确保其提供的课程是学生需要的。
其实，高校并不需要刻意大规模地搜寻这些数据，因为数据已经大量存在。但它们经常被储存在不同的电子存储里，比如财务主管办公室、学生事务办公室、教务主任办公室的电子存储。只不过它们并不与其他数据相连。现在，在大数据公司的努力之下，大数据产品改变了高校的数据不相连现状，为大学的创新提供了强有力的支撑。
一些大数据教育技术公司已经开发出了适用于高校课堂教学和课程学习的“适应性”教科书和课程软件——它们使用大数据分析给学生提供量身定做的适用于他们自己特点和情况的学习方式的建议。
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哪些问题会制约大数据行业的发展 13:54:58&|&编辑：hely&|&查看：&|&评论：
随着互联网行业大发展，大数据时代已然到来，但是，依然会有各种问题纷至沓来，有些问题甚至无法回避，这些问题必定会对大数据行业的发展带来制约。本文将深入探讨这些制约大数据行业的发展的问题。
随着互联网行业大发展，已然到来，但是，依然会有各种问题纷至沓来，有些问题甚至无法回避，这些问题必定会对的发展带来制约。本文将深入探讨这些制约的发展的问题。
一、数据的归属权不清晰，数据资产型企业私密占有平台数据，制约着大数据的融合及发展。
阿里巴巴，这家集B2B、B2C、C2C电商平台与第三方支付于一身的巨无霸企业，在2009年前后开始低调试水小贷业务，并在之后成立了阿里金融事业部。基于阿里平台所累积信用和行为数据的全新风险管理模式，快速灵活的放款审批流程，为需求旺盛但供给远远不足的小微企业小额信贷业务打开了一条别样的路。阿里金融从出现开始便受到了广泛关注和讨论。许多机构和个人都向往之，也对其模式了解得清楚明白，但均默默然而无法复制。究其原因，就在于&阿里平台独有的沉淀信用及行为数据&&&数据，阿里金融的独门利器。
无论已有的金融交易软件(如金太阳、大智慧等)，亦或电商平台、O2O平台、第三方支付平台，还是SNS 和其他交互数据源;现状是&&原始数据存储在平台后端，被平台掌握者控制，数据的创造者(平台用户们)是否掌握与自己相关的数据取决于平台的开放性和接口提供。平台企业们互相独立地像挖矿一样在沉淀数据中淘金，各自取得一些不错的成果，但事实上数据的私密占有也严重制约着大数据的广泛应用和整体发展。
那么，数据到底是谁的?是平台企业的，还是数据创造者(平台用户)的?还是既是平台企业的，也是平台用户的?什么样的数据是公开的，什么样的数据是私密的?
一般认为，原始数据沉淀在平台上，平台实际占有并可以使用，但在未获授权的情况下不能提供给第三方，用户对原始数据的占有获取权及公开程度基本取决于用户与平台达成的协议(多为安装平台软件前的&用户须知&部分，用户除用脚投票外并无实际协议制定权);而平台对原始数据经过统计提炼获得的其他信息属于平台企业。
参考国外立法，数据是属于个人的，平台企业可以解除、使用数据不代表个人放弃对数据的所有权。国际立法趋势上看，信息主体的权利正在强化，如信息主体的遗忘权、转移权;信息控制主体的责任更加明晰，如明确了负有个人信息保护义务的服务提供商范围、要求服务提供商设置个人信息保护专职岗位，增加了服务提供商对侵权行为的通知义务，便于用户采取预防和减损措施。
国内的政策法规方面：日，全国人大常委会出台《全国人大常委会关于加强网络信息保护的决定》，对网络信息保护进行了原则性的规定;2013年7月，工信部出台《电信和互联网用户个人信息保护规定》;除此以外，《信息安全技术、公共及商用服务信息系统个人信息保护指南》作为我国首个个人信息保护的国家标准，虽然不具有法律上的强制约束效力，但具有指南性，亦可作为衡量互联网企业是否有过失的参考性标准;目前，我国正在起草《电子商务法》，强化对平台的监管。
二、数据有效性将直接影响到大数据的应用水平。
数据的质量
大数据就像砂金矿，为了开采出金子，人们需要不断的淘沙，淘出沙金，然后再经过冶炼获得千足金。而数据质量就相当于砂金矿的含金量和成色，良好的数据质量是挖掘价值的基本保障。
我们认为，数据质量主要涵盖两个大方面：一是基本质量，包含准确性、一致性、容量和更新率4个要点;二是可应用性，包含易识别性、易处理性、获取及时性、远程访问性和智能性5个要点;详情见下表。
洗数据的难度
在大数据应用中，有一项极其重要也极其困难的工作，那就是&洗数据&。洗数据就是把大量包含无效数据、分布杂乱无章的原始数据进行归并聚合，通过建立数据标准并执行来取得我们需要的分析样本的过程。
正所谓：Garbage In, Garbage Out! 数据挖掘的领域内有一个观点：如果数据准确度在60%的时候，你干出来的事，一定会被用户骂;如果数据准确度在80%左右，那么用户会说，还不错;只有数据准确度到了90%的时候，用户才会觉得真厉害。但是从数据准确度从80%到90%要付出的成本要比60%到80%的付出大得多得多。大多数据的数据挖掘团队都会止步于70%这个地方，因为再往后，这就是一件相当累的活，绝对少不了大量人力的工作。
我们这里使用用户地址举例说明，因为地址是用户自己填写的，有很多的坑，这就需要大量的洗数据工作。首先，第一类是假/错地址，因为有的商家作弊或是用户做测试，比如直接就输入&该地址不存在&、&asdfasdi&之类的情况，这类的地址可以通过程序识别出来。然后，很多情况是很难通过程序识别出来，比如&宇宙路地球小区&，但这类地址可以被人识别出来。甚至还有连人脑都无法识别的，比如&北京市东四环中路23号南航大厦5楼540室&，这个地址根本不存在。其次，第二类是真地址，但是因为用户输入不标准，所以很难处理，比如将&建国门外大街& 缩写成 &建外大街&，&中国工商银行&缩写成&工行&; 比 如错别字将&朝阳门&写成&潮阳门&;比如颠倒，将&东四环中路朝阳公园& 和 &朝阳公园(靠东四环)&;比如别名，将有的写开发商的小区名&东恒国际&，有的则写行政的地名&八里庄东里&等等等等。
像上面这样的例子多得不能再多了，如果希望提高数据可应用的程度，那么必然需要花大量人力通过编写程序和手动挑选来淘洗数据。而随着投入的边际效用递减，数据有效性的要求越高，则需要投入的成本就成倍甚至指数级增长。
三、适宜海量数据处理的软硬件成熟度不够，成本太高，普及率低下。
从某种意义上来说，&大数据&一直存在，只是受限于时代和科技，因为缺乏相应的数据记录、分析工具而无法实现。
市场上缺乏兼具业务场景普适性和海量数据处理能力的数据库软件大数据时代的到来，使得电子商务、公共管理、SNS等领域几乎每个与用户相关的业务数据量都在亿级别，某些平台的日系统调用可能达到百亿级别，而且历史数据不能轻易删除，所以需要能对TB甚至PB级数据进行高速处理的数据库。传统的关系型数据库，如Oracle,mysql, SQL Server等不能很好地满足用户需求，而较新的NoSQL数据库也依然没有达到适应不同业务场景的需求，目前依然需要根据用户不同的业务特征来选择适合的数据库软件。
私有云和云服务普及程度太低
所有企业和个人都或多或少有大数据应用的需求。但不同的实体有不同的出发点，更在意安全和自主性的企业希望构建属于自己的私有云;应用需求少，对成本更敏感的企业则需要在线的即时云服务。但受限于人们对云技术的接纳程度、云服务的成本优势尚不明显等原因，私有云和云服务普及程度偏低也大大限制了大数据的发展。
四、 数据尚未获得真正意义上的定价和产业化。
数据的公开性与归属权不清晰直接导致了数据融合工作被割裂到一个个的独立的数据资产型平台内部。目前的大数据应用更多是针对公开数据和自有数据的价值挖掘，数据尚未获得真正意义上的定价和产品化。
在数据共享相对成熟的金融体系，以银行业为例，跨银行间的数据共享通道是人民银行与银监会分别牵头、管理的征信系统与客户风险统计系统，均采取&报送数据才能享受共享&及&信贷主体本身可申请及授权查询&的原则。在未纳入众多信托、小贷、互联网金融等机构数据的情况下，上述数据池的维护成本已经非常高。那么多新的交易和交互数据源如何进行互相融合，并形成一个个类似于金融投资业的万得、同花顺一样在细分业务场景下成熟且具有应用价值的产业化数据池?这是一个问题。
数据的产业化，从破除阻碍的角度看并关键在于两点，一是数据的公开性与归属权需要在法律及政策层面得到更明确的规范和指引，二是对同类业务场景下不同平台的数据制定统一的数据标准;从操作层面看，在应用范围的选择上，不应寻求一步到位或大而全，最好确定到具体的业务场景和产品形态;从实现路径看，寄望于行政力量介入模式(类似于银行间整合)的可行性不高，也许&平台还数据于用户，通过第三方机构公证数据真实性，用户再授权进行跨平台融合&才是一条可以期待的路。
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