
大数据背后是否意味着大风险
越来越多的用户被警告说,他们所收集数据是如何被共享、又是如何被使用的而感到震惊。显然,人们需要更好的管理整个企业关键利益相关者和企业相关部门的数据资料:从首席营销官到IT部门,企业必须制定相关的指导方针和最佳实践方案用于使用、储存和转让企业业务内外的相关数据。
从信息安全的角度,围绕关键问题的大数据往往分为以下五个方面:
1、网络安全:随着越来越多的交易、对话、互动和数据在网上进行,这种刺激使得网络犯罪分子比以往任何时候都要猖獗。据2012年一月信息安全论坛的题为《网络安全策略:实现网络弹性》的报告显示,“今天的网络犯罪分子都组织得更好、更专业,并具备有力的工具和能力,以针对确定的目标进行攻击。这不是一次性的数据破坏或黑客攻击而成为报纸头条新闻的故事,而却具有深远的后果,这对企业可能意味着声誉受损,法律责任,甚至财政破产。网络弹性和防备战略对于企业大数据是至关重要的。
2、云中的数据:企业必须迅速采用和实施新技术的压力,比如云服务。经常面临大数据的具有挑战性的存储和处理的需求。而这其中包含了不可预见的风险和意想不到的后果。在云中的大数据对于网络犯罪分子来说,是一个极具吸引力的攻击目标。这对企业来说提出了更多的需求,他们必须采购战略正确的安全的云。
3、个人设备安全管理:携手大数据的增长的是新的移动设备使用范围的扩大,用于收集、存储、访问和数据传输。企业现在面临的企业员工在工作场所使用个人设备的安全管理挑战,必须平衡安全与生产力的需要。员工智能分析和浏览网页详情是安全恶梦,尤其是当这些混合了家庭和工作数据。企业应当确保其雇员接受相关的个人设备使用政策,并继续在符合其既定的安全政策下管理移动设备。
4、相互关联的供应链:企业往往是复杂的、全球性的和相互依存的供应链的一部分,而这一部分往往可能是最薄弱的环节。信息是通过简单平凡的数据供应链结合起来的,包括从贸易或商业秘密到知识产权的一系列信息,如果损失可能导致企业声誉受损,受到财务或法律的惩罚。信息安全协调在业务关系中起着相当重要的作用,这其中包括外包,离岸供应链和云服务提供商。
5、数据保密:大量的数据产生、存储和分析,数据保密问题将在未来几年内成为一个更大的问题。企业必须尽快开始规划新的数据保护,同时监测进一步的立法和监管的发展。
数据聚合和大数据分析,是保证企业的营销情报的宝库。能够在针对客户情况的基础上,结合过去的采购模式和以前的“私人”的喜好进行销售,是营销的法宝。但企业领导人渴望采用这些新技术,应了解申请多个司法管辖区的法律和其他限制。企业还应该实现数据隐私最佳实践和设计分析程序,建立相关透明度和问责制,永远不要忽视大数据、流程和技术的作用。
不言而喻,确保数据的输入和输出是一个关键的挑战,可以影响不只是潜在的商业活动和机会,但也有深远的法律含义。保持灵活和理想的预期变化的调节,而不是陷入困境时,才临时寻求解决方案。
话虽这么说,在初期,我们还没有看到大量的外部需求,强制要求企业确保信息的完整性。然而,随着企业规模扩大,业务处理的信息仍然会增加,需要业务决策密切联系原始数据的大数据分析,信息的质量变得越来越重要。如果同样复杂的分析可以应用到相关的安全数据,大数据,甚至可能被用于提高信息安全。
而这样的解决方案可能似乎不是很普遍,你可以放心,人们正在研究大数据分析被用于防止欺诈检测,网络安全,社会分析和实时多式联运监测。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15