京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网+时代:大数据安全面临的机遇与挑战
数据的爆发式增长和社会化趋势是大数据产生的本质原因。
大数据并不是量大,它有四个基本的特征:更大规模的数据、更多样化的数据、更加实时的数据、价值密度低商业价值高。我们可以看到一个现象,在之前有很多可以存、可以不保存的数据;而在大数据时代,即便我没有办法保存数据,也一定要把它保存起来,大家都知道数据就是价值,就是权力。
大数据的三大精髓:模糊替代精确、相关性替代因果性、全集代替样本。比如通过一个人的微信朋友圈可以基本知道这个人的工作、生活,甚至家庭、兴趣爱好;再看看这个人的朋友圈谁跟谁相互点赞,就能了解简单的社会关系,这就是大数据的相关性。其次,我们过去的科学研究方法,在没有理论基础的条件下选择抽取样本,放进自己的理论中进行相关的推断;现在大数据的方法是,不需要、不去看样本,而是要看到所有的数据,现在有了超算,就可以把数据的全局拿来分析。
大数据作为生产力,不仅要从经济层面对其进行推动,还需要社会层面为之付出努力。新一届政府提出在提高政府的治理能力、转变政府职能的前提下,要通过现代信息技术提高政府的治理能力。也就是说,政府为在执政过程中更加科学,就要有大数据作为支撑,让大数据成为一些决策制定的合理依据。
为什么要把发展大数据上升为国家战略呢?拿发放低保为例,比如公安部、民政部的数据无法提供给人社部使用,如果要为一个低保人员发放补贴,目前的做法,需要这个人提交申请,再去各个部门开证明,每个证明都要加盖公章。但是真正需要被救助的人往往缺乏相关的社会关系,也不了解申请的流程;由于数据的孤立,也让一部分人有钻政策空子办理低保的机会。
如果各部门的数据可以共享,那么发放低保这样的事儿操作起来就容易得多。比如看申请人名下的存款、汽车、家庭成员构成如何、每月生活必须消费支出如何等方面的数据,就可以为那些真正需要帮助的人发放低保补贴。目前这些数据信息分属不同的部门掌握,社保部门想调用这些信息是做不到的。只有把大数据的利用上升为国家战略,由国家整体协调推动政府各部门信息公开,才能极大地提高政府的执政效率和管理能力。
如今,黑客入侵的目的更多是要偷有价值的数据。就像小偷入室盗窃一样,有多少贼是开启防盗门进屋偷东西的?恐怕不足百分之一。防盗门做得再好,小偷可以从窗户进来,可以破墙而入。只要小偷能够进来,就会失窃,那么再好的防盗门都将失去意义。所以,现在我们要认识到的数据安全就是让黑客即使入侵系统也拿不走数据,即便拿走了数据也无法使用。这才是数据安全防护的较高境界。
大数据安全层次主要分为六个层面:应用软件、网络安全防护、容灾备份系统工具、数据库、操作系统和cpu。
这六个层面的发展是不能越级发展的。因为这六个层面的发展是由低到高的过程,越高级别,就需要越深入地了解相应的知识。应用软件是最浅层面的,只需要了解最基础的软件知识和程序编写技术。而到容灾备份这个层面,需要了解的知识更多,不仅包括网络传输协议、数据库的知识还包括操作系统、带库等各种知识。所以当没有掌握相关的知识之前,是无法越级发展下一个阶段的技术革新的。
在容灾备份市场上,外国公司几乎占据了超过80%的市场份额。emc公司是全球信息存储及管理产品、服务和解决方案方面的领先公司。世界上最重要信息中的2/3以上都是通过emc的解决方案管理的。而另一存储巨头ibm近期发布了ibm中小企业存储市场战略和ibm最新推出的融简单、易用、经济为一体的产品。
我国目前在应用软件和网络安全维护方面已经做得不错,国内有一些发展很好的企业,比如,浪潮、华为、同有科技等,经过几年时间的市场锤炼,国内厂商表现出相当的实力和竞争力。
在容灾备份层面,是正在发展的时期。做不好容灾备份这个层面,想做数据库是几乎不可能的。因为没有发展完整的产业链,容灾备份没有做到国产化,与数据库兼容,那么数据库就好像空中楼阁,根本无法正常运转,这就是产业和技术发展的规律,从这个层面上说,备份是数据的最后一道防线。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27