京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的数据保护_数据分析师
在大数据应用的时代,用户的各种行为数据成了商家转换为购买力最实际的信息。但是其中也存在着一些难点,这些难点的处理是否妥当,直接是商家利用成败的转折点。
大数据的应用
如果你做为一个中国男足的粉丝来讲,那么2014年底对你来说绝对是一个非常难忘的时刻——男足在亚洲杯小组赛三战三胜,昂首挺进淘汰赛。其中有一项很助理的工具,那就是大数据的应用——支持这一决策的数据则来自于可穿戴设备在日常训练中的数据采集和基于海量数据处理的数据分析。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。简而言之,它就是从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。
图:大数据无处不在你的身边
大数据保护的价值
既然这样的话,那么假如某一环节出现了数据的“造假”,那么这项据测就会成为一个彻底失败的东西,不仅没有半点作用,反而造成很大的负面影响的。同时,当前的数据正在成为企业用户重要的资产而存在,又因其超大量、高流速、种类多样和不确定性的特点,数据特征的改变速度已经超越了处理技术。
因此,步入大数据应用时代,企业如何将数据保存得更好、从中获得更有价值的保护……这些都是非常重要的首策。另一方面,大数据保护是否需要和应用相结合?如何体现数据保护的先进性和自动化特点?这些需要对企业人员、流程、技术等做全方位考虑吗?……等等这一系列的问题都是大数据时代下的数据保护的重要任务。
大数据保护的难点
大数据的应用,说白了就是将所有的宽泛的数据通过一系列的逻辑进行统计与分析,从而找到其中的关联,找到决策的依据点。但是如果说数据的真实性失去了的话,那么数据就不再可靠。所以说,大数据需要进行有效的保护,大数据保护的主要措施又一般是“控制”,“控制”中的主要难点就是有以下三个:
图:大数据保护的难点主要是“控制”
1.大数据的用户隐私保护
大数据未被妥善处理会对用户的隐私造成极大的侵害,那么就是影响到了根本。比如说,一个典型的例子是某零售商通过历史记录分析,比家长更早知道其女儿已经怀孕的事实,并向其邮寄相关广告信息,对这个女儿造成一些信息骚挠,影响正常生活。
一般解决方案:根据需要保护的内容不同,隐私保护又可以进一步细分为位置隐私保护、标识符匿名保护、连接关系匿名保护等。
2.大数据的可信性
用数据说话,这是管理当中很实重的一点。数据自己可以说明一切,数据自身就是事实。但实际情况是,如果不仔细甄别,数据也会欺骗,就像人们有时会被自己的双眼欺骗一样。因此,大数据可信性的威胁之一是伪造或刻意制造的数据,而错误的数据往往会导致错误的结论。
一般解决方案:用信息安全技术手段鉴别所有来源的真实性是不可能的。
3.大数据的访问控制
其实访问控制是实现数据受控共享的有效手段,根据不同场景设置相应的访问控制需求。但是也存在着难点:一个是难以预设角色,实现角色。另一个是难以预知每个角色的实际权限。
一般解决方案:根据实际管理权限进行梳理,然后映射到数据访问控制权限上。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07