京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
正确看待大数据
最近几年,随着大数据的发展,对快速创新的需求越来越高,导致他们之间的关系更加紧张。
这些发展为企业带来了巨大的商机。相应的,首席信息官(CIO)面临的压力也越来越大,他们要为企业提供必要的工具和过程,实现大数据策略,从而激发新灵感,捕获市场商机。
大数据的关键在于它能够促进您做出更好的业务决策,并及时实现。通过挖掘您公司的数据,您将从根本上改变企业运行方式,掌控好大股东们所期望的变革历程。CIO应知道数据是怎样推动变革的。今天,研究数据并找到方法将其变为商业价值,这是对您能力的一种历练。
当然,这说起来容易做起来难,对有些人而言,这是令人畏惧难以完成的任务。过去十年中,企业要处理的信息量呈指数增长。难道真有这么多的非结构化数据?云技术真能控制并调整适应这么大的数据量 我们应采取什么样的策略使我们能够更智能的使用数据?我们怎样保证一切都安全?
很多CIO不愿意去研究大数据结构——他们担心会迷失其中,找不到需要的东西,见不到成效。但实话实说,他们不用害怕大数据,而是要以正确的方式去探求。
业界一直对分析技术有误解——人们仍然认为在把数据分解开之前,不会知道他们能发现什么。实际不是这样。在很多早期案例中,您的确知道自己需要什么。可能是要求提高质量或者效率,也可能是降低成本或者风险。明确自己到底要什么,会有助于您获得所需的信息,知道到哪里去找这些信息,更重要的是,这些信息对您的企业是否适用。这也说明了您的投入是否合理。
请记住,要充分发挥数据的效益,不仅仅是采集、存储和处理信息。还涉及到综合考虑云、网络和安全,以便建立混合IT环境。
对于要推动数字企业变革的CIO而言,除了大数据,网络空间安全也是最重要的议事日程。网络攻击在不断扩散,考虑到公司损失机密数据的严重性,再也不能采用那种东拼西凑临时应对的安全方法。因此,为实现企业安全,您不能把网络空间安全看成是‘锁上,拿好钥匙’这么简单,只关注把威胁拒之门外。不可避免的是,随着时间的推移,每一家企业都会经历安全事件。要有勇气接受这些事实,并相应的进行规划。
当然,大数据带来了新的安全问题。与普通应用程序所产生的企业信息相比,大数据的非结构化特性的确使其更容易受到安全破坏。
非结构化数据让安全专家们非常紧张。这是因为它并没有被打上‘标签’,说明它有风险指标或者属于某类风险,而且还不清楚它对于企业的价值所在。结果是,它还不能体现在您企业的管理策略中,仍然是安全措施的一个薄弱环节。数据是以非结构化的方式流入企业,因此,更大的风险在于这可能含有恶意内容。
尽管事实如此,CIO不应该让安全相关问题成为大数据发展的拦路虎。
企业目前在安全上仅投入了大约7%的数据预算。这表明,他们可能和过去一样掉入同样的安全陷阱中。安全解决方案不应该在事后才“拧到”您购买的新解决方案上,而应该内置到解决方案中。安全从一开始就应该是大数据方案的组成。
CIO应考虑采取措施,采用可自行支配的工具,让大数据更安全。这会涉及到文件级和数据库级监视,从而要求加强管理,才能应对监视应用程序所产生的报警。
例如,可能会要求采用第三方提供的托管安全服务,处理额外的工作负载,以保证大数据安全的一致性和响应能力。而重要的是,与安全服务提供商合作,理解大数据会对数据中心和网络环境产生更广泛的影响,获得相关的集成能力、专业知识、供应商关系,以及全球布局,从而满足您企业的需求。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28