大數據應用安全策略包括哪些

A. 大數據時代數據安全策略的制定準則

大數據時代數據安全策略的制定準則

當在大數據使用案例中提及雲安全策略時，我們希望任何安全解決方案都能夠在不影響部署安全性的情況下提供與雲一樣的靈活性。可是靈活性和安全性有的時候是不能兼顧的，所以如何實現安全性和靈活性的平衡是雲計算提供商和大數據提供商需要深入思考的。

部署雲加密措施被認為是首要步驟，但是它們並不適合所有的解決方案。一些加密解決方案需要本地網關加密，這種方案在雲大數據環境下無法很好的工作。此外雲計算提供商提供了密鑰加密技術，用戶在享受基礎設施雲解決方案提供的優勢的同時又可以將密鑰保存在自己手中，讓密鑰處於安全狀態下。為了能夠讓你的大數據環境獲得最佳的加密解決方案，建議使用密鑰加密。

在大數據當中，結構的每一個組件都應該能夠擴展，雲安全解決方案也不例外。在選擇雲安全解決方案時，用戶需要確保它們在所有跨地區雲部署點中都能夠發揮作用。此外，它們在大數據基礎設施當中必須要能夠高效地擴展。但是由於硬體安全模塊不具擴展能力並且無法靈活適應雲模式，因此它們不適合大數據使用案例。為了獲得必要的擴展性，建議使用專門針對雲計算設計的雲安全解決方案。

為了讓雲安全策略盡可能地實現自動化，用戶應當選擇虛擬工具解決方案，而不是硬體解決方案。用戶需要明白可用的API也是雲安全解決方案的一部分。虛擬工具加上閑置的API能夠在雲大數據使用案例中提供所需要的靈活性和自動化。

在涉及大數據安全性時，用戶應當根據數據的敏感程度進行分類，然後對它們採取相應的保護措施。並不是所有的大數據基礎設施是安全的，如果處於風險當中的數據非常敏感或是屬於管制數據，那麼用戶可能需要尋找替代方案。

以上我們說的是數據安全，其實大數據安全還包括以下幾個方面：

規模、實時性和分布式處理：大數據的本質特徵(使大數據解決超過以前數據管理系統的數據管理和處理需求，例如，在容量、實時性、分布式架構和並行處理等方面)使得保障這些系統的安全更為困難。大數據集群具有開放性和自我組織性，並可以使用戶與多個數據節點同時通信。驗證哪些數據節點和哪些客戶應當訪問信息是很困難的。別忘了，大數據的本質屬性意味著新節點自動連接到集群中，共享數據和查詢結果，解決客戶任務。

嵌入式安全：在涉及大數據的瘋狂競賽中，大部分的開發資源都用於改善大數據的可升級、易用性和分析功能上。只有很少的功能用於增加安全功能。但是，你希望得到嵌入到大數據平台中的安全功能。你希望開發人員在設計和部署階段能夠支持所需要的功能。你希望安全功能就像大數據集群一樣可升級、高性能、自組織。問題是，開源系統或多數商業系統一般都不包括安全產品。而且許多安全產品無法嵌入到Hadoop或其它的非關系型資料庫中。多數系統提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常見威脅。在很大程度上，你需要自己構建安全策略。

應用程序：面向大數據集群的大多數應用都是Web應用。它們利用基於Web的技術和無狀態的基於REST的API。雖然全面討論大數據安全的這個問題超出了本文的范圍，但基於Web的應用程序和API給這些大數據集群帶來了一種最重大的威脅。在遭受攻擊或破壞後，它們可以提供對大數據集群中所存儲數據的無限制訪問。應用程序安全、用戶訪問管理及授權控制非常重要，與重點保障大數據集群安全的安全措施一樣都不可或缺。

總之，只有為數據建立了最為嚴格的安全標准，大數據才能夠不斷地享受著由雲計算提供的可擴展性、靈活性和自動化。

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B. 有效管理大數據的主要策略

有效管理大數據的主要策略
如何管理數據，並將數據從一點轉移到另一點，將是美國政府面臨的一大挑戰。Szykman還提到了商務部在大數據中遇到的其他一些重要問題，主要為以下五個方面：

數據的真實性
大數據的重要性不僅是在於數據所生成的記錄，更大的價值在於根據這些數據得出科研結果的「復制能力」。而從學術層面來看，這正是你證實所做工作價值的時候：其他人也可以對結果進行復制。另一方面，如果你丟失了得出科研結果的那些數據，這會降低結果的合理性。
數據工程師
研究領域的很多科學家正在研究大數據的精密使用，比如在預防醫學、葯品設計和胎兒檢查領域如何開發基因數據。但Szykman擔心的是，真正了都大數據技術構架的人太少。我們需要好好想想大數據及我們如何利用它，特別是在一些特殊領域。無論是政府的直接應用還是由政府出資科研，政府都在推動大數據這一前沿技術的發展。
大思路，早規劃
在向開放數據轉移的過程中，盡早搞清楚系統生命周期的要求顯得越來越重要。在過去，沒有做的一件事就是盡早研究開放數據在生命周期上的要求。數據模型、分享和信息的情況會越來越普遍，而系統性的戰略會越來越多。在生命周期的早期，當我們成功安裝新的系統或應用程序後，就應該盡早考慮該問題。
保密性vs.完整性
對於那些有科研基礎的機構而言，大數據安全不僅僅是一個保密問題。數據的長期完整性也是企業更大的擔憂。這是IT界一直為之努力的議題。有時候，我們過分關注結果而忽視了安全。人們有時會問：『我們最終都要和公眾分享這一數據，那安全有什麼重要呢？』
這一問題的最佳答案來自科研機構，如NOAA。他們收集的基準數據正巧是美國氣候變化政策備受爭議所在。不管這些政策的政治傾向性如何，它們都對經濟有重大影響。如果我們放棄了這些長期氣候記錄數據的安全性，那將造成嚴重後果。我們的確得好好想想大數據的問題。
制定基準線
由於很少存在類似的應用程序，難以獲取相關信息或進行比照，因此有時候很難評定大數據以及其他高科技項目的開支和風險。出台開支和風險的基線，對大數據和數據中心來說都是一大挑戰，因為還沒有相關標准。操作一些簡單事情有時候充滿挑戰，如計算數據中心的能耗。大數據基線不僅在基礎設施層面，還包括數據包，都需要對未來資源進行更優規劃。

C. 大數據的生命周期的九個階段

大數據的生命周期的九個階段
企業建立大數據的生命周期應該包括這些部分：大數據組織、評估現狀、制定大數據戰略、數據定義、數據收集、數據分析、數據治理、持續改進。

一、大數據的組織
沒有人，一切都是妄談。大數據生命周期的第一步應該是建立一個專門預算和獨立KPI的「大數據規劃、建設和運營組織」。包括高層的首席數據官，作為sponsor，然後是公司數據管理委員會或大數據執行籌劃指導委員會，再往下就是大數據的項目組或大數據項目組的前身：大數據項目預研究團隊或大數據項目籌備組。這個團隊是今後大數據戰略的制定和實施者的中堅力量。由於人數眾多，建議引入RACI模型來明確所有人的角色和職責。
二、大數據的現狀評估和差距分析
定戰略之前，先要做現狀評估，評估前的調研包括三個方面：一是對外調研：了解業界大數據有哪些最新的發展，行業頂尖企業的大數據應用水平如何？行業的平均尤其是主要競爭對手的大數據應用水準如何？二是對內客戶調研。管理層、業務部門、IT部門自身、我們的最終用戶，對我們的大數據業務有何期望？三是自身狀況摸底，了解自己的技術、人員儲備情況。最後對標，作差距分析，找出gap。
找出gap後，要給出成熟度現狀評估。一般而言，一個公司的大數據應用成熟度可以劃分為四個階段：初始期（僅有概念，沒有實踐）；探索期（已經了解基本概念，也有專人進行了探索和探討，有了基本的大數據技術儲備）；發展期（已經擁有或正在建設明確的戰略、團隊、工具、流程，交付了初步的成果）；成熟期（有了穩定且不斷成熟的戰略、團隊、工具、流程，不斷交付高質量成果）。
三、大數據的戰略
有了大數據組織、知道了本公司大數據現狀、差距和需求，我們就可以制定大數據的戰略目標了。大數據戰略的制定是整個大數據生命周期的靈魂和核心，它將成為整個組織大數據發展的指引。
大數據戰略的內容，沒有統一的模板，但有一些基本的要求：
1. 要簡潔，又要能涵蓋公司內外干係人的需求。
2. 要明確，以便清晰地告訴所有人我們的目標和願景是什麼。
3. 要現實，這個目標經過努力是能達成的。
四、大數據的定義
我認為：「數據不去定義它，你就無法採集它；無法採集它，你就無法分析它；無法分析它，你就無法衡量它；無法衡量它，你就無法控制它；無法控制它，你就無法管理它；無法管理它，你就無法利用它」。所以「在需求和戰略明確之後，數據定義就是一切數據管理的前提」。
五、 數據採集
1. 大數據時代的數據源很廣泛，它們可能來自於三個主要方面：現有公司內部網各應用系統產生的數據（比如辦公、經營生產數據），也有來自公司外互聯網的數據（比如社交網路數據）和物聯網等。
2.大數據種類很多，總的來講可以分為：傳統的結構化數據，大量的非結構化數據（比如音視頻等）。
3. 數據採集、挖掘工具很多。可以基於或集成hadoop的ETL平台、以互動式探索及數據挖掘為代表的數據價值發掘類工具漸成趨勢。
4. 數據採集的原則：在數據源廣泛、數據量巨大、採集挖掘工具眾多的背景下，大數據決策者必須清楚地確定數據採集的原則：「能夠採集到的數據，並不意味著值得或需要去採集它。需要採集的數據和能夠採集到的數據的"交集"，才是我們確定要去採集的數據。」
六、數據處理和分析
業界有很多工具能幫助企業構建一個集成的「數據處理和分析平台」。對企業大數據管理者、規劃者來講，關鍵是「工具要滿足平台要求，平台要滿足業務需求，而不是業務要去適應平台要求，平台要去適應廠商的工具要求」。那麼這個集成的平台應該有怎樣的能力構成呢？它應該能檢索、分類、關聯、推送和方便地實施元數據管理等。見下圖：
七、 數據呈現
大數據管理的價值，最終要通過多種形式的數據呈現，來幫助管理層和業務部門進行商業決策。大數據的決策者需要將大數據的系統與BI（商業智能）系統和KM（知識管理）系統集成。下圖就是大數據的各種呈現形式。
八、 審計、治理與控制
1.大數據的審計、治理和控制指的是大數據管理層，組建專門的治理控制團隊，制定一系列策略、流程、制度和考核指標體系，來監督、檢查、協調多個相關職能部門的目標，從而優化、保護和利用大數據，保障其作為一項企業戰略資產真正發揮價值。
2.大數據的治理是IT治理的組成部分，大數據的審計是IT審計的組成部分，這個體系要統籌規劃和實施，而不是割裂的規劃和實施。
3.大數據的審計、治理與控制的核心是數據安全、數據質量和數據效率。
九、 持續改進
基於不斷變化的業務需求和審計與治理中發現的大數據整個生命周期中暴露的問題，引入PDCA等方法論，去不斷優化策略、方法、流程、工具，不斷提升相關人員的技能，從而確保大數據戰略的持續成功！

D. 大數據應用模式及安全風險分析有哪些

當前各個領域數據生成速度逐漸加快，需要處理的數據量急劇膨脹。這些巨大的數據資源蘊藏著潛在的價值，需要對其進行有效的分析和利用。當前數據的特點除了數量龐大之外，數據類型也變得多樣化，其中包括了結構化數據、半結構化數據以及非結構化數據。這些數量龐大、種類繁多的海量數據，給傳統分析工具帶來了巨大的挑戰。當前對數據的分析不再是簡單的生成統計報表，而是利用復雜的分析模型進行深人的分析，傳統分析技術例如關系資料庫技術已經不能滿足其要求。在擴展性上，通過增加或更換內存、CPU、硬碟等設備原件以打一展單個節點的能力的縱向打一展(scale up)系統遇到了瓶頸;只有通過增加計算節點，連接成大規模集群，進行分布式並行計算和管理的橫向打一展(scale out )系統才能滿足大數據的分析需求[u。因此傳統工具在擴展性上遇到了障礙，必須尋求可靠的數據存儲和分析技術來分析和利用這些龐大的資源。利用雲計算平台搭建Hadoop計算框架成為當前處理大數據的主要手段。然而由於雲計算和Hadoop應用的特點和自身安全機制薄弱，不可避免地帶來了安全風險。
1、大數據應用模式
雲計算(Cloud Computing)是一種基於Internet的計算，是以並行計算(Parallel Computing )、分布式計算(Distributed Computing)和網格計算(Grid Compu-tin助為基礎，融合了網路存儲、虛擬化、負載均衡等技術的新興產物。它將原本需要由個人計算機和私有數據中心執行的任務轉移給具備專業存儲和計算技術的大型計算中心來完成，實現了計算機軟體、硬體等計算資源的充分共享[z}。企業或個人不再需要花費大量的費用在基礎設施的購買上，更不需要花費精力對軟硬體進行安裝、配置和維護，這些都將由雲計算服務商CSP( Cloud Service Provider)提供相應的服務。企業或個人只需按照計時或計量的方式支付租賃的計算資源。雲計算服務商擁有大數據存儲能力和計算資源，被視為外包信息服務的最佳選擇[31因此大數據的應用往往與雲計算相結合。
Hadoop是當前最廣為人知的大數據技術實施方案，它是Google雲計算中的Map/Rece}4}和GFS( Google File System)的開源實現。Hadoop提供了一種計算框架，其最為核心的技術是HDFS ( HadoopDistributed File System)以及MapReee } HDFS提供了高吞吐量的分布式文件系統，而MapReee是大型數據的分布式處理模型。Hadoop為大數據提供了一個可靠的共享存儲和分析系統[5-6 }v
盡管有一些組織自建集群來運行Hadoop，但是仍有許多組織選擇在租賃硬體所搭建的雲端運行Hadoop或提供Hadoop服務。例如提供在公有或私有雲端運行Hadoop的Cloudera，還有由Amazon提供的稱為Elastic MapReee的雲服務等f}l。因此將雲計算與Hadoop結合處理大數據已成為一種趨勢。
2、大數據安全風險分析
隨著大數據應用范圍越來越廣，對數據安全的需求也越來越迫切。
由於雲計算的特點是將數據外包給雲服務商提供服務，這種服務模式將數據的所有權轉移給了CSP，用戶失去了對物理資源的直接控制[A1。而雲中存儲的大數據通常是以明文的方式存在的，CSP對數據具有底層控制權，惡意的CSP有可能在用戶不知情的情況下竊取用戶數據，而雲計算平台亦可能受到攻擊致使安全機制失效或被非法控制從而導致非授權人讀取數據，給大數據安全帶來了威脅。
Hadoop在設計之初並未考慮過安全問題，在Ha-doop 1. 0. 0和Cloudera CDH3版本之後，Hadoop加人了Kerberos的身份認證機制和基於ACL的訪問控制機制[91。即使在安全方面增加了身份認證和訪問控制策略，Hadoop的安全機制仍然非常薄弱，因為Ker-beros的認證機制只應用於客戶機(Clients )、密鑰分發中心(I}ey Distribution Center, I}DC )、伺服器(Serv-er)之間，只是針對機器級別的安全認證，並未對Ha-doop應用平台本身進行認證[}o}。而基於ACL的訪問控制策略需要通過在啟用ACL之後，對hadoop-policy. xml中的屬性進行配置，其中包括9條屬性，它們限制了用戶與組成員對Hadoop中資源的訪問以及Datanode和Namenode或Jobtracke:和Tasktrackers等節點間的通信，但該機制依賴於管理員對其的配置[川，這種基於傳統的訪問控制列表容易在伺服器端被篡改而不易察覺。而且基於ACL的訪問控制策略粒度過粗，不能在MapRece過程中以細粒度的方式保護用戶隱私欄位。況且針對不同的用戶和不同應用，訪問控制列表需要經常作對應的更改，這樣的操作過於繁瑣且不易維護。因此Hadoop自身的安全機制是不完善的。
2.1 不同應用模式下CSP及Uers帶來的安全風險
雲計算中Hadoop有多種應用模式。在私有雲中搭建Hadoop，即企業自己應用Hadoop，使用該平台的是企業內部各個部門的員工，外部人員無法訪問和使用這些資源。這時的CSP指的是Hadoop的創建和管理者，IaaS級和PaaS級CSP為相同的實體;在公有雲平台應用Hadoop , C SP有2級，IaaS級CSP，提供基礎設施;PaaS級C SP，負責Hadoop的搭建和管理。這時兩級CSP往往是不同的實體。

E. 大數據的主要應用領域包括哪些

雲平台、物聯網、移動終端、人工智慧等等)建立高速、流暢連續型服務，進入智能服務的新階段，常見的互聯網搜索、電子商務、移動支付、摩拜單車、螞蟻金服

F. 大數據分析應用領域有哪些

一、廣告行業

比方你最近想買一個商品，然後在網路、京東或淘寶中查找了某個關鍵字，其實這些行為數據都被搜集起來了，因為有很多人的行為數據，一切後台要進行大量的數據剖析，構建用戶畫像和使用一些引薦演算法，然後進行個性化的引薦，當你登錄到一些網站上時，你會發現有一些廣告，引薦的一些正好是你要買的一些商品。

二、內容引薦

比方你刷今日頭條，頭條會搜集你曾經的閱讀行為數據，然後根據你的喜好構建一個你專屬的用戶畫像或一類人的畫像，然後給你引薦你喜歡的新聞，比方你曾經點擊過詹姆斯相關的新聞，就給你引薦NAB相關的新聞。因為頭條用戶很多，要剖析的數據量就非常大，一切要使用大數據的手法來處理。

三、餐飲行業

快餐業的視頻剖析。該公司通過視頻剖析等候行列的長度，然後主動改變電子菜單顯現的內容。假如行列較長，則顯現能夠快速供給的食物;假如行列較短，則顯現那些利潤較高但准備時間相對長的食物。

四、教育范疇應用

網路大腦PK人腦：大數據押高考作文題。為了協助考生更好地備考，網路高考作文猜測通過對過去八年高考作文題及作文範文、海量年度查找風雲熱詞、歷年新聞熱點等原始數據與實時更新的“活數據”進行深度發掘剖析，以“概率主題模型”模擬人腦思考，反向推導出作文主題及相關詞彙，為考生猜測出高考作文的命題方向。

五、醫療范疇

智慧淮醫。淮安市選用IBM大型主機作為淮安市區域衛生信息渠道根底架構支撐，滿意了淮安市在市級區域衛生信息渠道根底渠道建造和居民健康檔案信息系統建造進程中的需求，支撐淮安市級數據中心、居民健康檔案資料庫等一系列淮安市衛生信息化應用，支持淮安成為全國“智慧醫療”的典範。

G. 大數據有哪些重要的作用

我們正處在科技高速發展的時代，如今互聯網已經與我們的生活息息相關，我們每天在互聯網產生大量的數據，這些數據散落在網路中看似沒有怎麼作用，但是這些數據經過系統的處理整合起來確實非常有價值的。

一、發展大數據技術可以提高生產力

大數據技術在企業已經成為投入使用很成功的案例，很多應用程序開發商和大型公司都運用大數據技術擴展大數據項目。大數據技術在運用時可以通過數據挖掘知道最需要的數據是哪些，通過這些數據獲取更多的生產力，提高生產能力，為企業帶來更多的商業價值。目前有很多企業通過數據挖掘分析解決問題，相對來說大數據分析比著傳統的數據分析速度更快，更能獲取可「回收利用」的信息流量，提高行業內的生產力。

二、發展大數據技術可以改善營銷決策

近幾年的數據量暴增，數據盈利也很可能成為未來收入的主要來源，大數據技術在海量數據的分析中，尋求到最合適的企業營銷策略，通過數據分析給企業帶來更明智的策略。

大數據工程師通過對客戶的數據精湛分析，分析行業內的流行趨勢並且定製出更適合的產品或者服務，通過對定價的檢測和分析對客戶忠誠度有效評估，一系列的運用大數據及時改善營銷決策，給企業帶來有價值的數據決策。

三、發展大數據技術的未來優勢

大數據行業的興起，許多開發企業都意識到，想要在行業內不斷的發展就要運用大數據技術，提升自身企業的品牌價值，在行業比拼中尋求更多的競爭優勢，微軟亞馬遜等大型跨國公司目前都在採用大數據解決問題，為消費者提供更好的服務。

目前有很多行業和企業都嘗到大數據技術的甜頭了，未來會有越來越多運用大數據技術的產業，以現在大數據發展的速度來看，2020年大數據的市場規模將達到2030億美元，很多企業都在期盼大數據項目可以運用的范圍更廣闊，然後通過運用產生更大的利益空間。

大數據技術能為行業提高生產力、改善營銷決策，給企業帶來更好的發展前景，目前大數據技術發展雖然在初級階段，但是發展勢頭很猛，未來也會有更多的行業領域涉足大數據技術運用，大數據技術未來發展形式一片大好!

當下，大數據方面的就業主要有三大方向：一是數據分析類大數據人才，二是系統研發類大數據人才，三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師，如果想系統的學習編程的可以來我這看看。

對於求職者來說，大數據只是所從事事業的一個方向，而職業崗位則是決定做什麼事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特徵，選擇一個適合自己的大數據相關崗位。下面為大家介紹十種與大數據相關的熱門崗位。

一、ETL研發

企業數據種類與來源的不斷增加，對數據進行整合與處理變得越來越困難，企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發

隨著數據規模不斷增大，傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。並成為大數據人才必須掌握的一種技術。

三、可視化工具開發

可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發工具自動生成相關應用軟體，輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。過去，數據可視化屬於商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。

四、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

五、數據倉庫研究

為方便企業決策，出於分析性報告和決策支持的目的而創建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰略集合。為企業提供業務智能服務，指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

六、OLAP開發

OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

七、數據科學研究

數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。

八、數據預測分析

營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。

九、企業數據管理

企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，並需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。

十、數據安全研究

數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。成都加米穀大數據培訓機構，專注於大數據人才培養。

希望對您有所幫助！~

H. 大數據時代數據安全策略

大數據時代數據安全策略

大數據未來已來 商業價值巨大

眾所周知，今天的數據量正在呈幾何式增長，以個人消費者為例，現在我們每個人每天都會產生大量的數據比如上網數據、購物數據、社交數據。而在企業市場，數據量更是驚人， 移動設備、互聯網以及企業自身的數據加速了大數據到來 。阿里的馬雲曾經說過，我們現在正在處於一個由IT時代向DT時代轉變。實際上，這不是在聳人聽聞，小到我們個人消費者大到行業企業的發展，處處在產生數據、又處處離不開數據，基於大數據技術，無論是個人還是行業企業可以去很多的業務創新以及價值轉換，事實上，大數據的價值已經不言而喻。梭子魚中國華南區高級技術經理范宏偉認為，大數據在行業發展的前景非常廣闊，不論是傳統的金融機構還是現在時髦的互聯網金融機構，通過大數據技術能夠分析每個人的特徵，根據所形成的特徵進行匯總，能夠助力金融機構實現對於貸款人的評判。

在政府和房地產行業，未來隨著數據的開放，通過大數據技術查詢房產不需要在回到原省區查詢，直接在所在當地就可以查詢。

對於企業的內部管理而言，通過大數據技術可以分析出營銷存在的問題，然後根據問題，不斷的優化、解決，從而使整體的團隊營銷水平最終得到有效的提升。

今天的大數據對於企業而言是非常有價值的，經過多年的大數據的發展，范宏偉認為，大數據現在呈現以下幾大特點：

第一，規模越來越大。在過去十幾年前，幾百GB的數據量已經非常巨大，但現在都已經是TB、PB級的，從這方面來看，數據規模越來越大;

第二，數據類型非常多，過去只有單一的數據，現在越來越多非結構化數據如音頻、視頻、社交數據等對數據處理能力提出更高要求;

第三，數據處理速度快，對數據實時處理有著極高的要求，通過傳統資料庫查詢方式得到的 「當前結果」很可能已經沒有價值。

第四，數據價值高。海量數據帶來了巨大的商業價值。數據之間關聯性支持深層的數據挖掘。

大數據 安全不容小覷

雖然我們一再強調大數據的特點以及在行業中的價值，也傳遞了它的正向作用，但是任何事務都是雙向的，既然大數據有正向作用，那麼它也有反向作用暨開展大數據也是存在挑戰的，而安全成為企業開展在大數據不容小覷的「門檻」。

還是以金融為例，通常金融的數據信息是最「齊全」的，對於黑客而言，通常會進行多個點的「攻擊」，一旦攻開一個點，它就可以「拿」到整個數據，這對金融機構特別可怕，特別是互聯網金融如P2P的興起，由於技術薄弱以及眾多的後台介面，導致每天被都會被攻擊，而且在互聯網環境下黑客的成本在降低，這就導致了在大數據時代企業存在安全風險。

范宏偉表示，在大數據時代，黑客對於企業的攻擊點是無形中增加的，它已經不在局限於企業自身的攻擊，而是通過「外圍」的方式深入到企業內部比如美國某知名電商網站受到攻擊後發現原來黑客是從該網站的供應商系統中切入到，從而獲得了數據。因此，對於企業而言，企業的數據安全風險的，這也是企業的CIO、IT管理者在企業發展中需要思考的問題。

大數據時代數據安全策略

現在我們可以看到，在整個IT系統中，數據已經成為IT很重要的資產，那麼，數據作為企業中很重要的數據，我們怎麼保護數據?如何做到有效的容災?而且大數據存在安全風險，那麼作為企業的CIO、IT管理者而言又該如何來應對?

對於此，范宏偉認為，CIO開展藉助大數據安全，首先要做好大數據的安全策略：

第一，規范建設。不論上新應用信息系統還是過去舊的系統，都需要有規范化的管理，在大數據時代如果沒有規范，它所面臨的就是數據丟失。

第二，建立以數據為中心的安全系統。

第三，融合創新。

實際在這三點對於每個行業企業在開展大數據安全管理時，都具有重要的參考價值。對於企業的CIO而言，企業的核心數據如ERP系統首先可通過預判來進行防範，實現安全預警。比如平常員工很少晚上登陸ERP系統帳號，如果晚上登陸ERP系統，就可以判斷是疑似的預判，從而做出相應的應對措施。

對於企業的核心數據保護需要考慮以下五個方面的因素：

第一，災難的類型。會有哪些災難以及會對系統到來多大損失?當機器出現故意後，對於企業有多大影響比如ERP系統機器損壞以後會影響到企業的生存發展;

第二、恢復時間：災難發生後需要多久恢復?

第三，實用技術。目前有哪些可靠的技術，可以保護數據安全

第四、成本的問題。實施容災方案的成本以及不實施容災災難發生後的損失成本?

第五、恢復程度;系統恢復還是數據恢復?恢復數據的最後更新時間?

范宏偉進一步指出，在有限的成本中，把數據保護實現最大化，則需要CIO要在實施成本、宕機時間、解決方案達成一個平衡。因此，開展數據保護或者對於整體數據容災系統應該從底層的數據備份恢復開始做起，逐步開始數據復制、應用切換、業務接管等四個方向。

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I. 大數據可以應用在哪些方面

可以應用在雲計算方面。

大數據具體的應用：

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

(9)大數據應用安全策略包括哪些擴展閱讀：

大數據的用處：

1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。

自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料：

網路--大數據

J. 大數據具體是做什麼有哪些應用

大數據即海量的數據，一般至少要達到TB級別才能算得上大數據，相比於傳統的企業內數據，大數據的內容和結構要更加多樣化，數值、文本、視頻、語音、圖像、文檔、XML、HTML等都可以作為大數據的內容。

2. 政府行業在大數據分析部分包括質檢部門、公安部門、氣象部門、醫療部門等，質檢部門包括對商品生產、加工、物流、貿易、消費全過程的信息進行採集、驗證、檢查，保證食品物品安全；氣象部門通過構建大氣運動規律評估模型、氣象變化關聯性分析等路徑，精準地預測氣象變化，尋找最佳的解決方案，規劃應急、救災工作。

3. 金融行業的大數據分析多應用於銀行、證券、保險等細分領域，在大數據分析方面結合多種渠道數據進行分析，客戶在社交媒體上的行為數據、在網站上消費的交易數據、客戶辦理業務的預留數據，結合客戶年齡、資產規模、消費偏好等對客戶群進行精準定位，分析其在金融業的需求等。