随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为现代社会不可或缺的一部分。在享受大数据带来的便利的我们也面临着冗杂数据带来的诸多挑战。本文将从大数据冗杂的成因、影响以及应对策略三个方面展开论述。
一、大数据冗杂的成因
1. 数据来源多样化
随着互联网的普及，人们可以轻松地获取到大量的数据。这些数据来源多样化，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，使得数据类型繁多，冗杂现象严重。
2. 数据采集方式不规范
在数据采集过程中，由于缺乏统一的标准和规范，导致部分数据存在重复、错误等问题。采集过程中可能存在遗漏、误采等现象，使得数据冗杂。
3. 数据存储和管理方式不当
在数据存储和管理过程中，由于缺乏有效的管理和维护，导致数据冗杂、冗余现象严重。数据存储和管理技术的不成熟，也使得数据冗杂问题难以解决。
二、大数据冗杂的影响
1. 影响数据分析效果
冗杂数据会降低数据分析的准确性，使得分析结果失去参考价值。冗杂数据会增加数据处理成本，降低数据分析效率。
2. 增加数据存储和管理成本
冗杂数据会占用大量存储空间，增加数据存储和管理成本。冗杂数据还会导致数据备份、恢复等操作变得复杂，进一步增加管理成本。
3. 损害数据安全和隐私
冗杂数据可能包含敏感信息，如个人隐私、商业机密等。若未经妥善处理，可能泄露这些信息，对个人、企业乃至国家造成严重损失。
三、大数据冗杂的应对策略
1. 建立数据质量管理体系
企业应建立健全数据质量管理体系，规范数据采集、存储、处理等环节，确保数据质量。对数据进行定期清理、去重，减少冗杂数据。
2. 优化数据存储和管理技术
采用先进的数据存储和管理技术，如分布式存储、云存储等，提高数据存储效率，降低数据冗杂。运用数据挖掘、机器学习等技术，对数据进行智能处理，降低数据冗杂。
3. 加强数据治理
企业应加强数据治理，建立数据治理体系，明确数据质量标准、数据安全要求等。加强数据治理团队建设，提高数据治理能力。
4. 提高员工数据素养
加强员工数据素养培训，提高员工对数据质量、数据安全等方面的认识。培养数据分析师、数据工程师等人才，为大数据应用提供有力支持。
大数据冗杂问题已经成为现代社会面临的一大挑战。只有通过建立数据质量管理体系、优化数据存储和管理技术、加强数据治理以及提高员工数据素养等措施，才能有效应对大数据冗杂带来的挑战，发挥大数据的价值。