京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代数据安全策略
大数据未来已来 商业价值巨大
众所周知,今天的数据量正在呈几何式增长,以个人消费者为例,现在我们每个人每天都会产生大量的数据比如上网数据、购物数据、社交数据。而在企业市场,数据量更是惊人, 移动设备、互联网以及企业自身的数据加速了大数据到来 。阿里的马云曾经说过,我们现在正在处于一个由IT时代向DT时代转变。实际上,这不是在耸人听闻,小到我们个人消费者大到行业企业的发展,处处在产生数据、又处处离不开数据,基于大数据技术,无论是个人还是行业企业可以去很多的业务创新以及价值转换,事实上,大数据的价值已经不言而喻。梭子鱼中国华南区高级技术经理范宏伟认为,大数据在行业发展的前景非常广阔,不论是传统的金融机构还是现在时髦的互联网金融机构,通过大数据技术能够分析每个人的特征,根据所形成的特征进行汇总,能够助力金融机构实现对于贷款人的评判。
在政府和房地产行业,未来随着数据的开放,通过大数据技术查询房产不需要在回到原省区查询,直接在所在当地就可以查询。
对于企业的内部管理而言,通过大数据技术可以分析出营销存在的问题,然后根据问题,不断的优化、解决,从而使整体的团队营销水平最终得到有效的提升。
今天的大数据对于企业而言是非常有价值的,经过多年的大数据的发展,范宏伟认为,大数据现在呈现以下几大特点:
第一,规模越来越大。在过去十几年前,几百GB的数据量已经非常巨大,但现在都已经是TB、PB级的,从这方面来看,数据规模越来越大;
第二,数据类型非常多,过去只有单一的数据,现在越来越多非结构化数据如音频、视频、社交数据等对数据处理能力提出更高要求;
第三,数据处理速度快,对数据实时处理有着极高的要求,通过传统数据库查询方式得到的 “当前结果”很可能已经没有价值。
第四,数据价值高。海量数据带来了巨大的商业价值。数据之间关联性支持深层的数据挖掘。
大数据 安全不容小觑
虽然我们一再强调大数据的特点以及在行业中的价值,也传递了它的正向作用,但是任何事务都是双向的,既然大数据有正向作用,那么它也有反向作用暨开展大数据也是存在挑战的,而安全成为企业开展在大数据不容小觑的“门槛”。
还是以金融为例,通常金融的数据信息是最“齐全”的,对于黑客而言,通常会进行多个点的“攻击”,一旦攻开一个点,它就可以“拿”到整个数据,这对金融机构特别可怕,特别是互联网金融如P2P的兴起,由于技术薄弱以及众多的后台接口,导致每天被都会被攻击,而且在互联网环境下黑客的成本在降低,这就导致了在大数据时代企业存在安全风险。
范宏伟表示,在大数据时代,黑客对于企业的攻击点是无形中增加的,它已经不在局限于企业自身的攻击,而是通过“外围”的方式深入到企业内部比如美国某知名电商网站受到攻击后发现原来黑客是从该网站的供应商系统中切入到,从而获得了数据。因此,对于企业而言,企业的数据安全风险的,这也是企业的CIO、IT管理者在企业发展中需要思考的问题。
大数据时代数据安全策略
现在我们可以看到,在整个IT系统中,数据已经成为IT很重要的资产,那么,数据作为企业中很重要的数据,我们怎么保护数据?如何做到有效的容灾?而且大数据存在安全风险,那么作为企业的CIO、IT管理者而言又该如何来应对?
对于此,范宏伟认为,CIO开展借助大数据安全,首先要做好大数据的安全策略:
第一,规范建设。不论上新应用信息系统还是过去旧的系统,都需要有规范化的管理,在大数据时代如果没有规范,它所面临的就是数据丢失。
第二,建立以数据为中心的安全系统。
第三,融合创新。
实际在这三点对于每个行业企业在开展大数据安全管理时,都具有重要的参考价值。对于企业的CIO而言,企业的核心数据如ERP系统首先可通过预判来进行防范,实现安全预警。比如平常员工很少晚上登陆ERP系统帐号,如果晚上登陆ERP系统,就可以判断是疑似的预判,从而做出相应的应对措施。
对于企业的核心数据保护需要考虑以下五个方面的因素:
第一,灾难的类型。会有哪些灾难以及会对系统到来多大损失?当机器出现故意后,对于企业有多大影响比如ERP系统机器损坏以后会影响到企业的生存发展;
第二、恢复时间:灾难发生后需要多久恢复?
第三,实用技术。目前有哪些可靠的技术,可以保护数据安全
第四、成本的问题。实施容灾方案的成本以及不实施容灾灾难发生后的损失成本?
第五、恢复程度;系统恢复还是数据恢复?恢复数据的最后更新时间?
范宏伟进一步指出,在有限的成本中,把数据保护实现最大化,则需要CIO要在实施成本、宕机时间、解决方案达成一个平衡。因此,开展数据保护或者对于整体数据容灾系统应该从底层的数据备份恢复开始做起,逐步开始数据复制、应用切换、业务接管等四个方向。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24