有效管理大数据的主要策略
如何管理数据，并将数据从一点转移到另一点，将是美国政府面临的一大挑战。Szykman还提到了商务部在大数据中遇到的其他一些重要问题，主要为以下五个方面：
数据的真实性
大数据的重要性不仅是在于数据所生成的记录，更大的价值在于根据这些数据得出科研结果的“复制能力”。而从学术层面来看，这正是你证实所做工作价值的时候：其他人也可以对结果进行复制。另一方面，如果你丢失了得出科研结果的那些数据，这会降低结果的合理性。
数据工程师
研究领域的很多科学家正在研究大数据的精密使用，比如在预防医学、药品设计和胎儿检查领域如何开发基因数据。但Szykman担心的是，真正了都大数据技术构架的人太少。我们需要好好想想大数据及我们如何利用它，特别是在一些特殊领域。无论是政府的直接应用还是由政府出资科研，政府都在推动大数据这一前沿技术的发展。
大思路，早规划
在向开放数据转移的过程中，尽早搞清楚系统生命周期的要求显得越来越重要。在过去，没有做的一件事就是尽早研究开放数据在生命周期上的要求。数据模型、分享和信息的情况会越来越普遍，而系统性的战略会越来越多。在生命周期的早期，当我们成功安装新的系统或应用程序后，就应该尽早考虑该问题。
保密性vs.完整性
对于那些有科研基础的机构而言，大数据安全不仅仅是一个保密问题。数据的长期完整性也是企业更大的担忧。这是IT界一直为之努力的议题。有时候，我们过分关注结果而忽视了安全。人们有时会问：‘我们最终都要和公众分享这一数据，那安全有什么重要呢？’
这一问题的最佳答案来自科研机构，如NOAA。他们收集的基准数据正巧是美国气候变化政策备受争议所在。不管这些政策的政治倾向性如何，它们都对经济有重大影响。如果我们放弃了这些长期气候记录数据的安全性，那将造成严重后果。我们的确得好好想想大数据的问题。
制定基准线
由于很少存在类似的应用程序，难以获取相关信息或进行比照，因此有时候很难评定大数据以及其他高科技项目的开支和风险。出台开支和风险的基线，对大数据和数据中心来说都是一大挑战，因为还没有相关标准。操作一些简单事情有时候充满挑战，如计算数据中心的能耗。大数据基线不仅在基础设施层面，还包括数据包，都需要对未来资源进行更优规划。
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