范文一:数据驱动的DT时代
数据驱动的 DT 时代
数据驱动的 DT 时代来临了。数据驱动问题,设计到数据从那里来,数据是 什么,数据能怎么用。
互联网时代,常有一个名字叫用户画像。一个用户在社交、电商、媒体等网 站上的行为和信息,形成了“他是怎么样的人” ,这就是用户画像。用技术用语 来说,就是用数据来描述一个用户,而这种描述可以是多维度的,包括时间、地 点、购买物、频繁出现点、爱好的东西、推测出的大概年龄、性别、家庭组成等 等。 当把人物画像扩展到企业或者机构, 同样数据也可以用来描述他们, 用量化 的数据指标来揭示运营中的企业的健康状况,所以也可以叫做公司画像。
个人画像和公司画像一方面可以作为使用大数据进行广告精准投放需求的 目标,也可以作为政府关于对企业和个人的大数据征信的基础。
数据的原始状态大多少情况是很令人生畏的,因为大多数数据不仅仅量大, 而且非结构化。 于是就需要都数据作过滤和清洗工作。 一个典型的例子是大型网 站的访问日志。通过对日志的数据分析,可以对网站的流量监测,浮动变化,来 源等作整理, 提供管理层决策的可靠依据。 而为了让管理层清楚的了解数据, 分 析之后的数据还需要通过良好的可视化工具来显现,又叫做数据的透明化。 当清晰的访问数据呈现出来后,自然会想到扩展商务。从定量的数据解读到 挖掘和分析, 然后再以数据分析结果为驱动到响应的商业行为。 常见的方式有趋 势预测,市场测试,数据干预,成份分析等。
因为在大数据时代,原来商业决策的因果关系被弱化,而相关关系被更多关 注。数据只需要说明“什么发生”会导致“什么发生” ,而不一定需要了解或揭 示其中的因果关系。这样的结果对金融,农业,电子商务,外贸,征信,医疗,
银行等所有领域正在产生深刻的影响。 可以被数据产生各种影响的行业正在进行 转型,把大数据提升到战略层面,更多的储备数据,分析数据,指导自己在行业 内的突破和方向。
中国政府和各地方政府也在不断开发数据, 中央最近又把大数据提升到了国 家战略的程度,这一切都表明了数据驱动企业的大势所趋。
以上内容,属于北京万邦通科技有限公司移动互联网部门原创
范文二:大时代的数据
大时代的数据
——《大数据时代》读书报告 报告人:陶满 201432110622
这是一个大时代, 新兴技术日新月异, 互联网技术不再充当渗透我们生活的 配角, 而是跃然出来充当改变我们生活的主角, 我们挖根掘源的分析, 为什么互 联网技术能给我们的生活带来如此大的改变和改良, 这其中离不开最底层的数据 分析,由此,大数据逐渐进入人们的眼球,我们听到了云云种种的大数据时代, 很容易让我们陷入迷惑, 什么是大数据?与其说得云里雾里, 倒不如说这是大时 代的数据, 是时代造就了数据, 而非数据造就了时代, 底层的数据是这个时代的 产物, 量变导致了质变, 在数据本身也必须依托于这个时代, 才有它存在的价值, 这是必然。
货币只有流动起来才有真正的价值, 同样的道理, 数据只有经过分析和利用 才有价值,否则所谓的大数据,只是一堆数字,毫无意义。维克托在书中提出, 大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山, 第一眼只能看到冰山的一角, 绝大 部分都隐藏在表面之下, 而如何获取数据, 发掘数据是摆在我们面前的问题。 如 何廉价高效的发掘出数据的逻辑关系和其中蕴藏的价值, 这是根本。 我们不是为 了大数据而大数据, 如果费尽周折才能稍微获取那么一丁点儿价值或者是挖掘出 来的数据本身又形成了另一个繁琐的数据团 (这是我基于信息孤岛自己创造的关 于大数据一个概念, 意指从海量数据提取出来稍能利用但又不能完全利用的逻辑 关系过于复杂的数据集合体) , 这是我们面临的问题。 希望我能从书中得以答案。 作者给出大数据时代处理数据的三个理念:要全体不要抽样, 要效率不要绝 对精确,要相关不要因果。
在大数据时代, 我们可以分析更多的数据, 不再依赖于随机采样, 和某个事 件有关联的所有数据我们都可以拿到, 在信息技术与超级计算机的帮助之下, 数 据分析变得简单和精准。 大数据让我们更清楚地看到了样本无法揭示的细节信息 和逻辑关联关系,因为我们现在的样本 =总体。
在大数据时代, 我们要求的数据不再结构化, 因为遍布于我们世界的数据中 只有 5%的数据被结构化了即存在于传统数据库中, 如果执迷于结构化, 那么 95%的数据无法被利用。 只有接受不精确性, 我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗 户。 精确不再是主角, 趋势与概率成为大数据分析的主角, 因为这两者会最大程 度的将数据商业化和经济化,使得数据本身不再停留在实验室和分析人员手里, 趋势,这是商业中最重要的关键字。
在大数据时代, 能过探求是什么而不是为什么, 相关关系帮助我们更好地了 解了这个世界。 不仅仅是因为它能为我们提供新的视角, 而且提供的视角都很清 晰,而我们一旦把因果关系考虑进来,这些视角就可能被忽略掉。
大数据发展的核心动力来源于我们对这个世界的渴望, 信息技术变革随处可 见,但是如今的信息技术变革的重点在“ T ”技术上,而不是在“ I ”信息上,在 大数据时代, 该开始关注信息本身了。 而关注的开端便是数据化, 将一切信息数 据化, 将一切数据可利用化, 将一切可利用的数据凝聚商业化, 这才是大数据的 核心。
范文三:数据的代表
8.1平均数
一、填空题
(1)一组男生练踢球,每人射门一次,他们的射门成绩分别是5,4,5,5,3,2,1,0,3,2,那么他们射门的平均成绩是__________. (2)已知五个数据中的一个数是15,另外的四个数的平均数为14,那么这五个数的和为__________. (3)已知四个数的和为33,其中一个数为12,那么其余三个数的平均数是__________.
(4)我校规定学生的英语成绩由三部分组成:听力成绩、语言表达成绩和笔试成绩,小明这三项的成绩依次为92分、90分、95分,若这三项成绩按3∶3∶4确定学生的英语成绩,那么小明的英语成绩是__________. 二、认真想一想
1. 在一次假期读书活动中,一个班的同学读书情况如下:读八本书的有21人,读七本书的有6人,读五本书的有14人,还有三名同学因故没读书,求他们每人平均读几本书?(精确到0.01)
2. 小强家搬到新居后又添置了新的家用电器,为了了解用电量的大小,在6月初连续几天观察电表的度数如下表所示: 1)这八天平均每天用电__________度.
2)估计这个家庭6月份总用电量是__________度.
3. 某公司的三个化工厂去年利税额分别为980万元、1200万元、1450万元,今年由于改进设备,加强管理,这三个化工厂利税额依次比去年增长了20%、25%、16%,问这三个化工厂今年利税总额比去年增长的百分数是多少?(保留三个有效数字)
4、期末成绩下来了,老师请班里的各个小组组长帮忙算一算,本组同学的各科总评成绩和平均成绩. 小明所在小组的数学成绩如下,你能计算并填入下表吗?(总评成绩按期中成绩40%,期末成绩60%计算) 请你想一想:
(1)你是如何求平均成绩和总评成绩的?
(2)设有n 个数:x 1、x 2、x 3、?、x n , 那么这n 个数的平均数是______.
8.1.2
一、选择题
1. 下列语句中,正确的是( ) A. 平均数是表示一组数据“平均水平”的一个量 B. 若甲组数据的平均数比乙组数据的平均数大,则甲数据中的最大数比乙组数据中的最大数大 C. 在一组不等的数据中,平均数等于最大数与最小数的和的一半 D.在一组数据中,有一半数据比平均数小,另一半数据比平均数大 2. 一组数据的和为87,平均数是3,这组数据的个数为( ) A.87 B.3 C.29 D.90
3. 一个植树小组共10名同学,其中有4人各植树20棵,有4人各植树15棵,有2人各植树10棵,那么平均每人植树的棵数为( ) A.18 B.17 C.16 D.15
4. 某商店选用每千克28元的甲种糖3千克,每千克22元的乙种糖2千克,每千克12元的丙种糖5千克,混合成杂拌糖出售,则这种杂拌糖的售价应为每千克( ) A.18元 B.18.8元 C.19.6元 D.20元
5. 一汽车上坡时速度为40千米/时,下坡时速度为45千米/时,若上坡行驶时间为2小时,下坡行驶时间为3小时,那么汽车上、下坡的平均速度是( ) A.40千米/时 B.42.5千米/时 C.43千米/时 D.45千米/时 二、填空题
6. 数据29,30,32,37,46的平均数是______.
7. 若m 个数的平均数是a , n 个数的平均数是b , 则这m +n 个数的平均数是________.
8. 一家庭搬进新居后添置了新的家用电器,为了了解用电量的大小,该家庭在6月初连续几天观察电表显示度数(度)如下:1日115,2日118,3日122,4日127,5日133,6日136,7日140,8日143. 这个家庭六月份总用电量为_______.
9. 某学习小组5名同学一次测验的平均成绩为80分,其中4名同学的成绩分别是82分、78分、90分、75分,那么另一名同学的成绩是_______. 10. 某班共有50名学生,平均身高168 cm,其中30名男生平均身高是170 cm,则20名女生的平均身高是_______. 三、解答题
11. 某桥梁收费站,连续7天的车流量(每天过桥的车辆次数)分别为(单位:千辆/天):8.0,8.3,9.1,8.5,8.2,8.4,9.0 1) 这7天平均车流量是多少? 2)若平均每车次收费15元,则一个月(按30天计算)收费多少万元?
12. 一次中学生田径运动会上,参加男子跳高的运动员成绩如下: (1)有多少名运动员参加了这次跳高比赛?(2)求这些运动员的平均成绩. 13. 某学校规定:学生的学期总评成绩由三部分组成:平时作业、期中测验、期末测验,
并分别按50%、20%、30%的比例计入学期总评成绩. 小明同学的平时作业、期中测验、期末测验的数学成绩依次是98分、80分、90分,这学期小明的数学总评成绩是多少?
14. 为保护环境,某学校环保小组开展收集废电池活动. 环保小组为估算四月份收集废电池的总重量,他们随机抽取了该月5天中每天收集废电池的情况如下:1号废电池(单位:节):29、30、32、28、31;5号废电池:51、53、47、49、50. 分别计算这两种废电池这5天的平均数;若1号和5号电池每节分别重90克和20克,由此估算该月环保小组收集废电池的总重量是多少千克?
15. 在自己所住的居民小区进行一次调查,随机了解几户居民本月的用水量,并估算整个居民小区本月的总用水量是多少?
8.2.1
情景再现:
我们给出以下两个定义:
1. 众数:在一组数据中,出现次数最多的数据叫做这组数据的众数.
2. 中位数:将一组数据按大小依次排列,把处在最中间位置的一个数据(或最中间两个数据的平均数)叫做这组数据的中位数. 阅读下列材料,根据定义解答:
某公司销售部有营销人员15人,销售部为了制定某种商品的月销售定额,统计了这15人某月的销售量如下:
(1)这15位营销人员该月销售的中位数、众数是多少? (2)计算这15位营销人员该月销售的平均数.
(3)假设营销部负责人把每位营销员的月销售额定为320件,你认为是否合理,为什么?如果不合理,请你制定一个较合理的销售定额,并说明理由. 一、选择题
(1)我市电视台举办的歌手大奖赛上,八位评委给某位歌手的评分如下:90,91,94,95,95,96,96,97这组数据的众数是( ) A.95 A.10 A.21 二、填空题
为了迎接2008年奥运会,某单位举办了英语培训班.100名职工在一个月内参加英语培训的次数如图: 这个月职工平均参加英语培训的次数是__________,这个月每名职工参加英语培训次数的众数为__________,中位数是__________.
三、某市为美化城区,改善人们的居住环境,近几年,植树种草、修建公园,使绿地面积不断增加,如图:
(1)根据图中所提供的信息,回答下列问题:2001年底的绿地面积为__________公顷,比2000年底增加了__________公顷;在2000年、2001年、2002年这三年中,绿地面积增加最多的是
B.96 B.9 B.22
C.2 C.8 C.23
D.95和96 D.7 D.24
(2)甲乙丙丁四支足球队在全国甲级联赛中进球数分别为:9,9,x ,7,若这组数据的众数与平均数恰好相等,则这组数据的中位数是( ) (3)把5个整数从小到大排列,其中位数是4,如果这5个整数中的惟一众数是6,则这5个整数可能的最大的和是( )
__________年.
8.2.2
1. 填空题
(1)若一组数据6、7、5、6、x 、1的平均数是5,则这组数据的众数是_________. (2)数据15、23、17、18、22的平均数是_________.
(3)某种商品共10件,第一天以25元/件卖出2件,第二天以20元/件卖出3件,第三天以18元/件卖出5件,则这种商品的平均售出价为_________. (4)在一次英语口试中,10名学生的得分如下:80、70、90、100、80、60、80、70、90、100,则这次英语口试中,学生得分的众数是_________. (5)已知x 1、x 2、x 3的平均数是2,则2x 1+4,2x 2+4,2x 3+4的平均数是_________. 2. 选择题
(1)对于数据组2、4、4、5、3、9、4、5、1、8,其众数、中位数与分均数分别为A.4,4,6 B.4,6,4.5 C.4,4,4.5 D.5,6,4.5 (2)某工厂对一个生产小组的零件进行抽样调查,在10天中,这个生产小组每天出的次品数如下:(单位:个)0,2,0,2,3,0,2,3,1,2 在这10天中,该生产小组生产零件所出的次品数的A. 平均数是2 B.众数是3 C.中位数是1.5 D.众数是2
(3)在某次数学测试中,随机抽取了10份试卷,其成绩如下: 85,81,89,81,72,82,77,81,79,83则这组数据的众数、平均数与中位数分别为 A.81,82,81 B.81,81,76.5 C.83,81,77 D.81,81,81 (4)对于数据3,3,2,3,6,3,10,3,6,3,2,其中正确的结论有
①这组数据的众数是3 ②这组数据的众数与中位数的数值不等 ③这组数据的中位数与平均数的数值相等 ④这组数据的平均数与众数的数值相等
A.1个 B.2个 C.3个 D.4个
8.3 利用计算器求平均数
1. 利用计算器计算下列数据的平均数:4203,4204,4200,4194,4204,4201,4195,4199
图1
2. 数学老师把代表学校参加数学竞赛的50名同学的得分情况绘成了上面的条形统计图,根据图表,求平均得分情况.
3. 请用计算器计算填空
①数据3,0,4,5,-3的平均数是__________.
②数据103,105,107,110,109,113,99,97,113,111的平均数是__________.
③某公司有一名经理和10名雇员共11名员工,他们的月工资情况如下(单位:元)30000,2350,2350,2350,2150,2250,2050,1950,1800,2000,900,上述数据的平均数是__________,中位数是__________,通过上面得到的结果不难看出:用________(填“平均数”或“中位数”)能更准确地反映出该公司全体员工的月人均收入水平.
④某班40名学生在一次投弹比赛中,得2分4人,得3分10人,得4分20人,得5分6人,那么这个班投弹的平均分是__________.
⑤为了让人感受乱丢垃圾对环境造成的影响,某班环保小组的六名同学记录了自己家中一周内丢弃垃圾的数量,结果如下(单位:千克):14,12,11,13,15,9,如果该班有50名学生,那么根据提供的的数据统计全班同学各家本周总乱丢垃圾的数量为__________千克.
⑥市机关后勤处的小王通过对某地区2000至2002年快餐公司发展情况的调查,制成了该地区快餐公司个数情况的条形图和快餐公司盒饭年销售量的平均数情况条形图(如图(2)和图(3)),利用两图提供的信息,回答下列问题:
(1)2000年该地区销售盒饭共__________万盒. (3)这三年中该地区每年平均销售盒饭多少万盒?
(2)该地区盒饭销量最大的年份是__________年,这一年的年销量是__________万盒 . 7题图
单元测试
一、选择题(每小题3分,共24分) 1. 下列说法中错误的是( )
A. 众数是数据中的数 B. 平均数一定不是数据中的数 C. 中位数是数据中的数 D. 众数、中位数、平均数有可能是同一个数 2. 在一组数据中,众数是( )
A. 出现次数最多的数据 B. 处于中间位的数据 C. 比较接近的数据 D. 出现次数最多的数据的次数 3. 一组数据由4个m ,7个n ,6个p 组成,则这组数据的众数是( )A. m A.90,85
B.30,85 C.30,90
B. n
C. p
D.7
D.40,82.5 C.3
D.4
4. 某班50名同学的数学成绩为:5人100分,30人90分,10人75分,5人60分,则这组数据的众数和平均数分别是( )
5. 对于数据3,3,2,3,6,3,10,3,6,3,2,(1)这组数据的众数是3,(2)这组数据的众数与中位数的数值不等,(3)这组数据的中位数与平均数的数值相等,(4)这组数据的平均数与众数的数值相等. 其中正确的结论个数为( )A.1 10天中,该生产小组生产零件所出的次品数的( )A. 平均数是2 A.25,25 A.72分
B.24.5,25 C.26,25
D.25,24.5
D.80分
B.2
6. 某车间对一个生产小组的零件进行随机检查,在10天中,这个小组每天出的次品为:(单位:个)0,2,0,2,3,0,2,3,1,2,那么在这
B. 众数是3 C. 中位数是1.5
D. 总数是15
7. 某商场一天中售出李宁牌运动鞋11双,其中各种尺码的鞋的销售量如下表所示,则这11双鞋的尺码组成一组数据中众数和中位数分别为( )8. 某同学参加了5科考试,平均成绩是68分,他想在下一科考试后使6科考试的平均成绩为70分,那么他第6科考试要得的分数应为( )
B.74分 C.78分
二、填空题(每小题3分,共24分)
9. 若3,4,5,6,a , b , c 的平均数为12,则a +b +c =________. 10. 数据22,24,21,28,37,26,30的中位数是________.
11. 为了解某校九年级学生的营养状况,随机抽取了8位学生的血样进行血色素检测,以此来估计这个年级学生的平均水平,测得结果如下(单位:克)13.8,12.5,10.6,11,14.7,12.4,13.6,12.2, 则这8位学生血色素的平均值为____克.
12. 为了鼓励市民节约用水,某居民委员会表彰了100个节约用水模范户,6月份这100户用水情况是:52户各用了1吨,30户各用了1.2吨,18户各用了1.5吨,6月份这100户平均用水的吨数为________.
13. 利民超市四月份随机抽查了6天的营业额,这六天的营业额分别是(单位:万元):2.8,3.2,3.4,3.7,3.0,3.1, 试估算该超市四月份的总营业额是________万元.
14. 在一次数学知识与能力测试中,八年级(1)班42人的平均成绩是78分,八年级(2)班48人的平均成绩是81分,那么八年级这两个班的平均成绩是________分.
15. 小华同学为了丰富暑假生活,骑自行车到某景点旅游. 开始出发时以20千米/时的速度行驶,1小时后,由于天气情况及体力原因,骑车速度变为15千米/时,这样又行驶了1.5小时到达景点,那么小华去时的平均速度是______千米/时.
16. A 、B 两地相距120 km, 一辆汽车以每小时60千米的速度由A 地到B 地,又以每小时40千米的速度返回,则这辆汽车往返一次的平均速度是________千米/时.
三、解答题(17、18、19、22小题每小题8分,20、21小题每小题10分;共52分)
17. 在一次数学知识与能力竞赛中,第一小组10名学生的平均成绩是75分,若把成绩最低的一名学生去掉,余下学生的平均分是80分. 第一小组中最低成绩是多少?
18. 某校七年级有5个班,有一次数学知识竞赛中,各班平均成绩分别为x 1=70,x 2 =71,x 3=75,x 4 =69,x 5 =72;有一位同学这样计算这次竞赛年级的平均成绩:=
70+71+75+69+72
=71.4.你同意他的算法吗?若同意请说明这种算法的正确性;若不同意,请说明理由,并说明在什
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么情况下这种算法是合理的.
19. 为保护环境,增强居民环保意识,某校积极参加6月5日的“世界环境日”宣传活动. 八年级(1)班50名学生在同一天调查了各自家庭丢弃废塑料袋的情况,统计结果是:
根据以上的统计,请回答下列问题: 21题图 (1)50户居民丢弃塑料袋的众数是多少?
(2)该校所在的居民区约有1千户居民,则该居民区每天丢弃的废塑料袋总数约是 多少?
20. 某学校为了了解全校的用电情况,开展节约用电活动. 后勤部门抽查了10天中全校每天的用电量,统计数据如下(单位:度):1天用电90度,1天用电93度,2天用电102度,3天用电113度,1天用电114度,2天用电120度. (1)求出该校10天中用电度数的众数和平均数;
(2)根据这10天的数据分析,估计该校一个月(按30天计)的用电量;
(3)若每度电的定价是0.5元,写出该校应付电费y (元)与天数x (x 取正整数,单位:天)之间的函数关系式.
21. 某餐厅共7名员工,所有员工的工资情况如下表所示: 回答下列问题:
(1)餐厅所有员工的平均工资是多少元? (2)所有员工工资的中位数是多少? (3)用平均数还是用中位数来描述该餐厅员工工资的一般水平比较恰当?
(4)去掉经理的工资后,其他员工的平均工资是多少元?是否也能反映该餐厅员工工资的一般水平?
22.
15人某月的销售量如下:
(1)求这15位营销人员该月销售量的平均数、中位数和众数;
(2)假设销售负责人把每位营销员的月销售额定为320件,你认为是否合理,为什么?如不合理,请你制定一个较合理的销售定额,并说明理由.
范文四:大数据时代:大数据的应用
大数据时代:大数据的应用
谈完大数据的价值,下面我们来谈大数据的实际应用。先来看这么一则偏笑话的案例吧:某超市通过分析一位女顾客的购物数据(包括购物清单,浏览物品,咨询信息,视频监控信息<超市内徘徊区域>等),根据分析结果给该女顾客寄来了孕婴童试用品,这一举动让该女顾客的父亲非常生气,立马致电该超市投诉,因为她女儿还未成年!超市经理立马登门拜访道歉,不过事实是,不久后这位小女孩因遮盖不住隆起的腹部而不得不向父亲告知真相:她真的怀孕了。对于企业而言,大数据有时候像是一个侦探家,能够拨开重重迷雾,找到问题的本质以及解决方案,而关键在于,你是否真的懂得如何去驾驭它,让它为你服务。
大数据应用的关键,也是其必要条件,就在于“IT”与“经营”的融合,当然,这里的经营的内涵可以非常广泛,小至一个零售门店的经营,大至一个城市的经营。以下是我整理的关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例,在此申明,以下案例均来源于网络,本文仅作引用,并在此基础上作简单的梳理和分类。
通信行业: [1] XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件,减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为,发现行为趋势,并找出存在缺陷的环节,从而帮助公司及时采取措施,保留客户。此外,IBM新的Netezza网络分析加速器,将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台,帮助通信企业制定更科学、合理决策。[2] 电信业者透过数以千万计的客户资料,能分析出多种使用者行为和趋势,卖给需要的企业,这是全新的资料经济。 [3] 中国移动通过大数据分析,对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化,再以最快捷的方式推送给指定负责人,使他在最短时间内获知市场行情。[4] NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来,为顾客提供附近的餐饮店信息,接近末班车时间时,提供末班车信息服务。
智慧医疗:[1] Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息。[2] 在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。[3] 它让更多的创业者更方便地开发产品,比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后,它们搜集的数据能
让医生给你的诊断变得更为精确,比方说不是通用的成人每日三次一次一片,而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
商业运营:[1] 辛辛那提动物园使用了Cognos,为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此,动物园可以获得新的收入来源和提高营收,并根据这些信息及时调整营销政策。[2] 数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点,确定最好的网点位置,帮助这个银行更好地运作业务,推动业务的成长。
城市交通:[1] 通过在城市多处设置的传感器,我们能随时掌握在某个地方有多少辆汽车,车速是多少。有了这些数据就可以建立起模型进行分析,从而指导人们确定出行计划,避免拥堵。[2] IBM的六位数据分析工程师准备通过整合、分析现有交通数据,以及来自社交媒体(Twitter)的新数据源,来医治波士顿的交通恶瘤。这些数据包括市政网联网能够实时采集的交通信号灯、二氧化碳传感器甚至汽车的数据,这些数据能够帮助乘客重新调整路线,节省时间,节省汽油。
汽车产业:在沃尔沃集团,通过在卡车产品中安装传感器和嵌入式CPU,从刹车到中央门锁系统等形形色色的车辆使用信息,正源源不断地传输到沃尔沃集团总部。这些数据正在被用来优化生产流程,以提升客户体验和提升安全性。将来自不同客户的使用数据进行分析,可以让产品部门提早发现产品潜在的问题,并在这些问题发生之前提前向客户预警。
仓储问题:在美国最大的医药贸易商McKesson公司,对大数据的应用也已经远远领先于大多数企业,将先进的分析能力融合到每天处理200万个订单的供应链业务中,并且监督超过80亿美元的存货。对于在途存货的管理,McKesson开发了一种供应链模型,它根据产品线、运输费用甚至碳排放量而提供了极为准确的维护成本视图。这些详细信息使公司能够更加真实地了解任意时间点的运营情况。Gooby解释说:“但是,大多数模型旨在简化物理世界,而这个模型极为复杂,并且包含我们的现实世界的全部数据。它允许我们量化业务运作的根本性变化所产生的影响的细节。这个模型并不是一种简化版。”McKesson利用先进分析技术的另一个领域是对配送中心内的物理存货配置进行模拟和自动化处理。评估政策和供应链变化的能力帮助公司增强了对客户的响应能力,同时减少了流动资金。总体来讲,McKesson的供应链转型使公司节省了超过1亿美元的流动资金。
客户跟踪分析:eBay的分析平台每天处理的数据量高达100PB,超过了纳斯达克交易所每天的数据处理量。为了准确分析用户
的购物行为,eBay定义了超过500种类型的数据,对顾客的行为进行跟踪分析。在早期,eBay网页上的每一个功能的更改,通常由对该功能非常了解的产品经理决定,判断的依据主要是产品经理的个人经验。而通过对用户行为数据的分析,网页上任何功能的修改都交由用户去决定。“每当有一个不错的创意或者点子,我们都会在网站上选定一定范围的用户进行测试。通过对这些用户的行为分析,来看这个创意是否带来了预期的效果。”
广告投放分析:[1] eBay对互联网广告的投入一直很大,通过购买一些网页搜索的关键字,将潜在客户引入eBay网站。为了对这些关键字广告的投入产出进行衡量,eBay建立了一个完全封闭式的优化系统。通过这个系统,可以精确计算出每一个关键字为eBay带来的投资回报。通过对广告投放的优化,自2007年以来,eBay产品销售的广告费降低了99%,顶级卖家占总销售额的百分比却上升至32%。[2] 现在《经济学人》使用Social Flow的服务来分析自己的受众群,并且选择在什么时间来推送一条什么样的消息;而百事可乐则用这种服务比较不同的营销活动会得到什么样的传播效果。这些公司并不吝于为Social Flow的服务付费。[3] 在线广告已经成为了过去十年财富创造最可靠的来源。把消费者和销售者配对起来,以及创造新的消费者和销售者,这对于任何市场来说都是最重要的问题。弄清楚用户点击广告的动机和方式对于企业来说至关重要。它分析数据,告诉广告商什么是正确的时间,谁是正确的用户,什么是应该发的正确内容。
探索人生:现在,透过一款精心设计的Mobile App,大家可以记录每天所走过的路以及相关的对话,并且回答一些有趣的问题。而这些数据经过数据分析之后,分析专家们将试图找出其中的关连性,并藉此找出人们所关心的事物。这个名为「巨量数据中的人类面貌」(Human Face of Big Data)的计划,系由计算机系统商易安信(EMC)等单位所赞助(其他的赞助者还包括Cisco、FedEx、VMware、Tableau以及Originate),希望透过行动连网与数据分析的技术,探索大众「生命中的一天」(Day in the Life)的轮廓。透过App来搜集全球人们对于特定问题的看法,共同找出对于大众生活的若干观察。在搜集人们的大量信息之后,将有助于了解大众对于家庭、信任、安全、睡眠、两性关系与约会等议题的看法,同时参与者也能够比较自己和来自世界各地的人们的答案,也可藉此观察出不同地区、种族的人们的价值观和生活风格。
城市管理:“我在纽约市应急管理部门工作,搜集纽约的地理信息和数据,医院、警察局、天气变化等等,
然后为可能发生的紧急事件提供预案,”一位叫做 Timothie Biggs的女士介绍自己,“也许我们以后也会搜集社交网络上的数据,因为你会更快地知道发生了些什么。”
政府作为:[1] 在一个被称作为“面包实时在线价格”(Real-Time E-pricing of Bread)的项目中,Global Pulse在6个拉丁美洲国家建立了每日价格指数。这个研究发现在线零售价格由于和线下价格的波动有联系,能比官方的数据更早发现通货膨胀的苗头。[2] 在另一个研究中,Global Pulse希望发现社交网络中情绪和失业率之间的关系。在爱尔兰,当社交网络上“困惑”和“沮丧”这些指标升高3个月后,失业率也会升高;而在美国发生在失业率升高之前持续升高的是“愤怒”这一指标。当然,也许对政府部门而言更有意义的是失业之后他们在谈论些什么:在“失业”指标上升2个月后人们在谈论“房子”,这也许意味着他们准备卖掉自己的房产;在过后的几个月,谈论“公交”和“地铁”的在上升,这也许意味着他们承担不起开车的油费,或者已经准备将车卖掉。“政府现在得到的数据是滞后的,他们做出的决定也非常缓慢。等政策做出几年后发现有错时,时间也不可能倒流。”Kirkpatrick?说。他觉得如果一个政府做决定能像广告商根据数据分析更新自己的营销策略一样快,那也许这个世界会变得更美好一些。
个人服务:未来更多的与复杂的数据相关的创业公司会陆续出现,而并非由大公司主宰一切。“这些数据将分散在各个领域,你的行车路线、你经常出现的地点、你喜欢的颜色、经常买的东西,社交网站上的观点和言论,这些都会成为个人数据的一部分,它们可以用来被服务每个人。”而位于加州Palo Alto的创业公司Alohar开发的Placeme正是这样一款产品。它看上去是一款普通的地理位置应用,而事实上,它能自动记录你经常出现的地理位置,并自动生成为数据图表?这些信息会帮助分析每日的行程路线、生活必需场所,甚至驾驶里程与汽油存量的关系(因为它知道你上一次在哪里加过油),它们在一起将会变成一款“个人生活助理工具”?这应该是复杂的数据聚合在一起对个人直接产生辅助(而非广告)的第一个工具。
零售业:[1] “我们的某个客户,是一家领先的专业时装零售商,通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务,如何定位公司的差异化,他们通过从 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息,更深入的理解化妆品的营销模式,随后他们认识到必须保留两类有价值的客户:高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务,让用户进行口
碑宣传,这是交易数据与交互数据的完美结合,为业务挑战提供了解决方案。”Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据,使他的业务服务更具有目标性。[2] 零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析,从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见,此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货,同时在保持市场份额的前提下,增加了高利润率自有品牌商品的比例。
市场研究:微软正在通过对论坛、社交媒体上内容的监测,来发现人们对微软产品和营销活动的反应,这个夏天微软Window8发布后,就采用了传统数据收集和实时数据收集的两种手法,“我们对网络反馈信息的收集是连续的和实时的,我们也依然使用传统的消费者满意度调研,最终会将两者产生的数据结合起来进行分析。但是前者那种以日为单位的市场信息捕捉,能够使我们更快地对市场做出反应。
快餐行业:麦当劳的部分门店安装了搜集运营数据的装置,用于跟踪客户互动、店内客流和预订模式,研究人员可以对菜单变化、餐厅设计以及培训等是如何对劳动生产力和销售额的影响进行建模;
铁路系统:东日本旅客铁道(JR东日本)集团在车站里设置了内置摄像机的触屏式自动售货机,识别顾客的性别和年龄等,在屏幕上显示推荐商品,扩大了销售额。这套系统除了顾客的属性之外,还按照天气、气温和时间分别积累了商品的销售额记录,建立了预测消费者行为方式的模型。
能源行业:[1] 智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能,会在家庭安装太阳能,除了卖电给你,当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~3个月时间里,整个电网大概需要多少电。有了这个预测后,就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样,如果提前买就会比较便宜,买现货就比较贵。通过这个预测后,可以降低采购成本。[2] 维斯塔斯风力系统,依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机,然后对气象数据进行分析,找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据,以往需要数周的分析工作,现在仅需要不足1小时便可完成。
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范文五:大数据时代的数据安全
《大数据时代的信息安全问题》 山东齐汇信息技术有限公司
大数据时代的信息安全问题
中文摘要
大数据(Big Data) 是当前学术界和产业界的研究热点,正影响着人们日常 生活方式、工作习惯及思考模式。但目前,大数据在收集、存储和使用过程中面 临着诸多安全风险, 大数据所导致的隐私泄露为用户带来严重困扰, 虚假数据将 导致错误或无效的大数据分析结果。 该文分析了大数据时代的产生原因、 发展概 述、 主要特征及大数据信息安全研究现状, 并针对现有的安全问题提出了解决方 案。
关键词 :大数据;大数据时代;大数据信息安全
Abstract
Nowadays big data has become a hot topic in both the academic and the industrial research.It is regarded as a revolution that will transform how we live,work and think.However,there are many security risks in the field of data security and privacy protection when collecting,storing and utilizing big data.Privacy issues related with big data analysis spell trouble for individuals.And deceptive or fake information within big data may lead to incorrect analysis results.This paper analyzes the causes of the era of big data, development overview, main characteristics and the present situation of big data information security research, and put forward the solution in view of the existing safety problems.
Key words: Big data; Big data era; The information security of big data era
目录
第一章 绪论 ......................................................... 5 第二章 大数据时代的发展 ............................................. 5
一、大数据时代产生原因 .......................................... 5
二、大数据时代的发展概述、主要特征 .............................. 6
(一)大数据时代的发展概述 ................................... 6
(二)大数据时代的主要特征 ................................... 7 第三章 大数据信息安全现状 ........................................... 8 一、大数据信息安全研究现状 ...................................... 8
(一)大数据信息安全的两面性 ................................. 8
(二)大数据与国家安全策略 ................................... 9
(三)大数据成为企业的核心资产 ............................... 9 二、目前存在的安全问题 ......................................... 10
(一)隐私泄露的风险大幅度增加 .............................. 10
(二)黑客的攻击意图更加明显 ................................ 11
(三)对安全防护措施有一定的影响 ............................ 11
(四)对云服务的影响 ........................................ 12 三、现有针对安全问题的解决方案 ................................. 12
(一)对数据进行标记 ........................................ 12
(二)设置用户权限 .......................................... 13
(三)增强加密系统 .......................................... 13
(四)发现潜在的数据联系 .................................... 13 第四章 未来可能的研究方向 .......................................... 14
一、加强对重点领域敏感数据的监管 ............................... 14
二、运用大数据技术应对高级可持续攻击 ........................... 15 第五章 结语 ........................................................ 15
第一章 绪论
进入 2012年,大数据(bigdata )一词越来越多地被提及, 人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据, 并命名与 之相关的技术发展与创新。
某些特殊行业的应用, 比如金融数据、 医疗信息以及政府情 报等都有自己的安全标准和保密性需求。虽然对于 IT 管理者来 说这些并没有什么不同,而且都是必须遵从的,但是,大数据分 析往往需要多类数据相互参考, 而在过去并不会有这种数据混合 访问的情况, 大数据应用催生出一些新的、 需要考虑的安全性问 题。
第二章 大数据时代的发展
一、大数据时代产生原因
大数据(英语:Big data或 Megadata ),或称巨量数据、 海量数据、 大数据, 指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过 人工,在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所 能解读的信息。 在总数据量相同的情况下, 与个别分析独立的小 型数据集(data set )相比,将各个小型数据集合并后进行分析 可得出许多额外的信息和数据关系性, 可用来察觉商业趋势、 判 定研究质量、避免疾病扩散、打击犯罪或测定实时交通路况等;
这样的用途正是大型数据集盛行的原因 [1]。
“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。 可以说,大数据是数据分析的前沿技术。简言之,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。明 白这一点至关重要, 也正是这一点促使该技术具备走向众多企业 的潜力 [2]。
二、大数据时代的发展概述、主要特征
(一)大数据时代的发展概述
早在 1980年,美国著名未来学家阿尔温·托夫勒(Alvin Toffler) 在 《第三次浪潮》 一书中就提出了 “大数据” (Big Data) 的概念,并将其赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章” [3]。著名的数 据库专家、图灵奖获得者吉姆·格雷(Jim Gray)认为传统的实 验、 理论和计算机三大范式在科学研究, 特别是一些新的研究领 域已经无法很好地发挥作用,于是,其在 2007年提出当前科学 研究已发展到了“第四种范式(The Fourth Paradigm)” [4],即 以大数据为代表的数据密集型科学。
近几年, 一些国际顶级学术刊物也相继出版专刊对大数据进 行探讨研究。 2008年 9月, Nature 推出了” Big Data”专刊 [5]; 2011年 2月, Science 出版关于数据处理的专刊“ Dealing with data ” [6];2012年 4月,欧洲信息学与数学研究协会会刊 ERCIM
News 出版专刊“ Big Data” [7]。
(二)大数据时代的主要特征
具体来说,大数据具有 4个基本特征:
一是数据体量巨大(Volume) 。资料表明,其新首页导航每 天需要提供的数据超过 1.5PB (1PB=1024TB),这些数据如果打 印出来将超过 5千亿张 A4纸。有资料证实,到目前为止,人类 生产的所有印刷材料的数据量仅为 200PB 。
二是数据类型多样 (Variety)。现在的数据类型不仅是文本 形式,更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数 据,个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快 (Velocity)。数据处理遵循“ 1秒定律”, 可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
四是价值密度低 (Value)。以视频为例,一小时的视频,在 不间断的监控过程中,可能有用的数据仅仅只有一两秒 [8]。 但是我们必须同时认识到,大数据之“大”并不仅仅在于其 “容量之大” , 更多的意义在于:人类通过对这些数据的交换、 整合和分析, 可以发现新的知识, 创造新的价值, 带来 “大知识” 、 “大科技”、“大利润”和“大发展” [9],那将对一个企业、行 业乃至国家的运行具有重要的经济和社会价值。
第三章 大数据信息安全现状
一、大数据信息安全研究现状
(一)大数据信息安全的两面性
2012年 Gartner 安全和风险管理峰会上, Gartner 公司副总 裁 Neil MacDonald预测,到 2016年, 40%的企业(以银行、保 险、 医药和国防行业为主) 将积极地对至少 10TB 数据进行分析, 以找出潜在危险的活动。 Gartner 还认为,由于 APT 攻击崛起, 大数据分析成为很多企业信息安全部门迫切需要解决的问题。 传 统安全防御措施很难检测高级持续性攻击, 因为这种攻击与之前 的恶意软件模式完全不同。
不过,事情总有两面性,大数据便于黑客攻击的同时,智能 分享平台和大数据分析应对 APT 攻击的方式在安全厂商中的声 音越来越响。
既然 APT 攻击很难被检测出来, 企业就必须先确定正常、 非 恶意的活动,才能尽早确定企业的网络和数据是否受到了攻击。 这需要颠覆很多以往关于网络和信息安全的观念, 例如, 搞清楚 攻击是如何发起的, 会造成什么影响, 继而根据分析结果建立安 全模型并非易事,要建立合理的模型进行检测和记录。 APT 攻击 建模不只是针对一个攻击包或者某一个威胁架构, 而是针对大范 围的数据; 为了精确地描述威胁特征, 建模的过程可能耗费几个
月甚至几年时间,企业需要耗费大量人力、物力、财力成本,才 能达到目的。
大数据对于安全问题是一把双刃剑, 结果取决于技术的使用 者及其目的。 大数据的安全问题是一种自身的对抗与博弈, 这也 是安全问题本身固有的特点。
(二)大数据与国家安全策略
2012年 3月 29日,美国奥巴马政府宣布投资 2亿美元, 启动 “大数据研究和发展计划” , 该计划涉及美国国家科学基金、 美国国家卫生研究院、美国资源部、美国国防部、美国国防部高 级研究计划局、 美国地质勘探局 6个联邦政府部门, 旨在加快科 学、工程领域的创新步伐,推动和改善与大数据相关的收集、组 织和分析工具及技术, 提升从大量、 复杂的数据集合中萃取信息 的能力,强化美国国家安全,转变教育和学习模式。该计划的提 出,表明美国正在实施基于大数据的国家信息网络安全部署。 (三)大数据成为企业的核心资产
2012年瑞士达沃斯论坛上发布的《大数据,大影响》的报 告称, 数据已经成为一种新的经济资产类别, 就像货币或黄金一 样。对于企业来讲,数据正在取代人才成为企业的核心竞争力, 在进入大数据时代之前, 企业脱离于人才而单独存在的智商基本 是零,正因如此,人才对企业异常重要。在大数据时代,数据资
产取代人才成为企业智商最重要的载体。 这些能够被企业随时获 取的数据, 可以帮助和指导企业对全业务流程进行有效运营和优 化,帮助和指导企业做出最明智的抉择。在大数据时代,企业智 商的基础就是形形色色的数据。
大数据中重新定义企业智商的同时, 对企业的核心资产也做 了重塑,数据资产当仁不让地成为现代商业社会的核心竞争力。 在大数据时代, 企业必须熟悉和用好海量的数据。 与其他行业相 比, 互联网的行业已经提早感受到了大数据带来的深切变化。 当 很多企业还在因为大数据对商业世界的变革无所适从时, 一些互 联网企业已经完成了核心竞争力的重新定义。 这些互联网企业正 在发生的变化,一定程度上恰恰是其他企业在大数据时代的未 来。
二、目前存在的安全问题
对于大数据面临的信息安全问题, 主要是从隐私泄露、 外界 攻击以及数据的存储三个方面。
(一)隐私泄露的风险大幅度增加
事实证明, 在大数据技术的背景下, 由于大量数据的汇集使 得其用户隐私泄露的风险逐渐增大。 同时, 在用户数据被泄露后 其人身安全也有可能受到一些影响。 但是对当前互联网中隐私信 息的规定并没有制定合理的标准, 也就是并没有界定其隐私的数
据的所有权和使用权, 特别的很多大数据的分析后没有对个人隐 私问题进行考虑。
(二)黑客的攻击意图更加明显
在互联网中,可以说大数据模式下的数据是更容易被发现 的。 其主要原因是大数据中包含着大量的数据, 进而在数据较多 且复杂的背景下黑客就会更好的检测其存在的漏洞后进行攻击。 随着数据的增大就会吸引更多潜在的攻击者, 同时在黑客将数据 攻破之后还会根据突破口而获取大量的数据, 因此很多黑客都喜 欢攻击大数据技术下的数据, 进而可以一定程度的降低黑客的攻 击成本,从而获得更多的收益。
(三)对安全防护措施有一定的影响
同时, 在大数据存储的模式下, 会给安全防护带来一些新的 问题。由于大数据背景下都是将数据进行集中后而存储在一起 的, 那么就会出现一种与某些生产数据放在经营数据的存储位置 中的一些情况,导致企业的安全受到一定的影响。此外,大数据 技术的模式下还会对安全控制的措施产生一定的影响。 其主要原 因是由于安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量非线性 增长的步伐,就会暴露大数据安全防护的漏洞。
(四)对云服务的影响
可以说云服务和大数据服务是共同发展起来的。 云服务在实 际运行过程中很有可能也面临大数据所具有的问题。 因此, 在处 理和存储数据的过程中存在着无法预测的风险。 也就是说, 在云 中的大数据对于犯罪分子来说具有更大的获取数据的空间, 同时 也是一个具有非常大吸引力的目标, 那么在此过程中需要采取安 全性高的云来为企业服务。
三、现有针对安全问题的解决方案
解决大数据安全问题的模型必须满足以下基本条件:
(1)利用自动化工具,在收集数据的过程中划分数据类型;
(2) 能够持续分析高价值数据, 对数据价值、 变化做出评估;
(3)确保加密安全通信框架的实施;
(4)制定相关联数据处理策略
为此,保证大数据安全采取的措施有以下几种:
(一)对数据进行标记
大数据类型繁多、 数量庞大直接导致了大数据较低的价值密 度。从海量数据中筛选出有价值的数据,既能保证其安全性,又 能实现大数据的快速运算, 其实现方法是对大数据进行分类标识 [10]。
(二)设置用户权限
分布式系统架构适用于具有超大数据集的应用程序, 可以对 用户访问权限进行设置。 首先对用户进行划分, 为不同的用户赋 予不同的访问权限。 对每个用户群设定最大的访问权限, 再对用 户群中具体用户进行权限设置, 实现细粒度划分, 不允许任何用 户超过为其设定的最大权限。
(三)增强加密系统
为了保证大数据传输的安全性,需要对数据进行加密处理。 通过加密系统对要上传的数据流进行加密, 对要下载的数据同样 要经过对应的解密系统才能查看。 因此需要在客户端和服务端分 别设置一个统一的文件加 /解密系统对传输数据进行处理。 同时, 为了增强其安全性, 应该将密钥与加密数据分开存放。 借鉴 linux 系统中 shadow 文件的作用,该文件实现了口令信息和账户信息 的分离, 在账户信息库中的口令字段只用一个 x 作为标示, 不再 存放口令信息 [11]。
(四)发现潜在的数据联系
大数据的信息安全更加注重的是安全技术而不是对数据本 身的保护。 目前已有对数据的安全性保护措施, 但这些技术对于 大数据来说是否可以同样使用还需要验证。 大数据拥有有别于其 他一般数据的一些特性, 这需要在现有技术上做一些改进, 来适
应大数据的这些特性。 但是大数据之间没有明显的关联性, 如何 去发现这些数据间潜在的关联性有一定的难度。
第四章 未来可能的研究方向
Gartner公司分析师表示,使用“大数据”来提高企业信息 安全不完全是炒作, 这在未来几年内将成为现实。 大数据将为安 全团队带来新的工作方式, 通过了解大数据的优势、 制定切合实 际的目标以及利用现有安全技术的优势, 安全管理人员将会发现 他们在大数据进行的投资是值得的。
RSA中国区总经理胡军表示,“大数据将带动安全行业方向 性的改变,安全与数据互相影响,未来共同促进发展。现今的安 全需要更全面和广泛的可视性, 敏捷的分析, 可采取行动的情报 和可扩展的基础设施。”
我们可以看到, 大数据安全已经成为不可阻挡的趋势。 在未 来不论是从商业需求角度, 还是产品技术角度, 大数据安全都将 成为业界关注的热点。
一、加强对重点领域敏感数据的监管
海量数据的汇集加大了敏感数据暴露的可能性,对大数 据的无序使用也增加了要害信息泄露的危险。在政府层面, 明确重点规划数据库的范围,制定完善的重点领域数据库管 理和安全操作制度,加强对重点领域数据库的日常监管。在
企业层面,加强企业内部管理,规范大数据的使用方法和流 程。
二、运用大数据技术应对高级可持续攻击
传统安全防御措施很难检测高级持续性攻击,先确定正 常、非恶意活动是什么样子,才能尽早确定企业的网络和数 据是否受到了攻击。安全厂商利用大数据技术对事件的模 式、攻击的模式、时间和空间上的特征进行处理,总结抽象 出来一些模型, 变成大数据安全工具。 整合大数据处理资源, 协调大数据处理和分析机制,推动重点数据库之间的数据共 享,加快对高级可持续攻击的建模进程,消除和控制高级可 持续攻击的要害。
第五章 结语
大数据时代已然到来, 随之而来的也有一些不可避免的机遇 和挑战。 根据梳理出的当前大数据安全与隐私保护的相关关键技 术, 我们可以看出, 当前国内外针对大数据安全与隐私保护的相 关研究还不充分,只有通过技术手段与相关政策法规等相结合, 才能更好地解决大数据安全与隐私保护问题。
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