① 大數據時代,我們怎麼做才能保護隱私呢
在APP演算法中保護隱私和權益,個人可以採取以下措施:
1. 盡量少授權。不同的APP需要不同的許可權才能運行,但許多APP申請的許可權過於廣泛信姿,這可能泄露你的隱私。所以在使用APP前,要審慎查看其許可權申請,盡量選擇許可權申請較少的APP。
2. 定期審查許可權。許多APP會通過更新來增加許可權申請,這也容易導致隱私泄露。所以要定期檢查你所使用APP的許可權,對不必要的許可權申請進行撤銷。這可以避免APP通過更新擅自獲取更多信息。
3. 備份數據並清除賬號。一些APP會收集你存儲在其上的各種信息,如果不再使用該APP,最好能夠先將其上的數據進行備份,然後清除相關賬號。這可以最大限度地刪除該公司對你信息的掌控。
4. 選擇值得信賴的品牌。在選擇APP時,優先考慮那些信譽良好、隱私政策明確的知名品牌。知名品牌由於考慮品牌影響,一般會局談更加註重用戶隱私保護,這可以降低信息泄露的風險。
5. 查閱隱私政策。每個APP都會制定相關的隱私政策,用戶使用前應該認真查閱,了解該APP會如何收集和使用你的個人信息。如果其隱私政策過於敷衍或獲取信息范圍過廣,則不建議使用。
6. 提高安全意識。用戶要增強對演算法和人工智慧的認知,了解信息是如何被收集、分析和利用的。在理解面前的風險下,才能採取適當的行動與策略來規避隱私泄露,保護自身權益。安全意識的提高可以最大限度地規避各種演算法隱私的盲區。
總之,APP演算法獲取用戶信息已桐坦碰是大趨勢,但用戶也不是毫無對策的。通過以上幾點,用戶可以學會主動審查與規避,選擇值得信賴的服務與產品,不斷提高識別能力,這些積極舉措可以在大數據環境下盡可能地維護自身的隱私與權益。但信息泄露的風險仍然存在,用戶必須保持警惕的心態。
② 盤點政府推動大數據應用及發展的舉措
盤點政府推動大數據應用及發展的舉措
一、政府:推動大數據應用的最關鍵力量
(一)政府掌握大量最具應用價值的核心數據,是推動大數據應用的最關鍵力量
根據麥肯錫大數據研究報告指出, 各個行業利用大數據價值的難易度以及發展潛力 對比下,政府利用大數據難度最低而潛力最大。
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另一方面政府開放大數據運用已經是大勢所趨:
1、 政府掌握了大量最具應用價值的核心數據。 過去十多年來政府投資進行了大量電子政務或者稱為政府信息化的工作,後台積累了大量的數據,而這些數據和公眾的生產生活息息相關。有研究表明政府所掌握的數據使政府成為了一個國家最重要的信息保有者,有百分之七十到八十的核心數據存在於政府的後台 。
2、 開放數據本身就是政府在大數據時代提供的一項公共服務。 政府數據本質上是國家機關在履行職責時所獲取的數據,採集這些數據的經費來自於公共財政,因而這些數據是公共產品,歸全社會所有,應取之於民,用之於民。
3、 政府開放數據供社會進行增值開放和創新應用,推動經濟增長乃至整個經濟增長方式的轉型。 數據是互聯網創新的重要基礎,如果政府不開放這一部分數據,很多創新應用沒有數據作為支持,數據開發者能利用政府開放的數據,提供更好的服務,創造更多的價值, 這個過程能夠提高整個國家在大數據時代的競爭力。
4、 政府開放數據推動經濟增長獲得的稅收高於單純賣數據獲得的收入。 201 年世界經合組織在關於開放政府數據的報告中提到政府通過開放數據推動經濟增長,從而獲得的稅收收入遠高於單賣數據所能獲得收入。開放數據激發經濟活力從而得到稅收提升,這是一個良 性循環,更是一個能創造巨大公共價值的全局性的戰略。
(二) 國內外政府開放數據的情況
在 2009 年奧巴馬簽署開放政府數據的行政命令後,這些年來開放政府數據已成為了世界性的一個趨勢。美國聯邦數據平台 Data.gov 上線後,在美洲、歐洲、亞洲等地,開放政府數據已成為了政府的一項重要工作。美國聯邦政府的開放政府數據平台開放了來自多個領 域的 13 萬個數據集的數據。這些領域包括圖中所列的農業、商業、氣候、生態、教育、能源、金融、衛生、科研等十多個主題。這些主題下的數據都是美國聯邦政府的各個部委所開放的。英國、加拿大、紐西蘭等國在 2009 年之後都建立起了政府數據開放平台,成為 了國際信息化和大數據領域的一個重要趨勢。
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在我國, 2011 年香港特區政府上線了 data.gov.hk,稱為香港政府資料一線通。上海在 2012年 6 月推出了中國大陸第一個數據開放平台。之後,北京、武漢、無錫、佛山南海等城市也都上線了自己的數據平台。
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(三)、 大數據對於政府治理具有極大的價值
大數據其實對政府的治理帶來了全新的價值,無論是對宏觀經濟的決策能力、產業聚集能力、協同治理能力、社會管理能力、公眾服務能力、快速響應能力的提升,大數據都可以在有很大層面上幫助政府治理。
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(四)、大數據上升至國家戰略成為共識。
大數據時代,對大數據的開發、利用與保護的爭奪日趨激烈,制信權成為繼制陸權、制海權、制空權之後的新制權,大數據處理能力成為強國弱國區分的又一重要指標。國際上以美國為代表的發達國家紛紛布局大數據產業,相繼推出大數據相關政策,大力支持大數據產 業在本國的發展。以美國為例,美國從開展關鍵技術研究、推動大數據應用和開放政府數據三方面布局大數據產業,尤其在開放政府數據方面非常積極,通過 Data.gov開放 37 萬個數據集,並開放網站的 API 和源代碼,提供上千個數據應用。我們認為,大數據未來將 引發新一輪大國競爭,大數據對整個世界的影響力會呈現爆發性增長趨勢,因此包括我國在內的國家會在政策支持力度上不斷提升,大數據戰略將上升至國家戰略已毋庸臵疑。
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(五)、 我國 高度重視大數據未來發展
自去年 3 月「大數據」首次出現在《政府工作報告》中以來,國務院常務會議一年內 6次提及大數據運用。近期在 6 月 17 日的國務院常務會議上,李克強總理再次強調「我們正在推進簡政放權,放管結合、優化服務,而大數據手段的運用十分重要。」 7 月 1 日, 國務院辦公廳印發了《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》。
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(六). 各部委行動時間表已經確,我國大數據發展面臨歷史性機遇
值得注意的是,近期國務院出台文件對各個部委推進大數據任務制定了明確的時間表,很多推進工作任務要求在 2015 年 12 月底前出台政策並實施,近期將是我國大數據發展政策出台的密集期。
表 3: 各部委推進大數據應用時間表
序號工作任務負責單位時間進度1加快建立公民、法人和其他組織統一社會信用代碼制度。發展改革委、中央編辦、公安部、民政部、人民銀行、稅務總局、工商總局、質檢總局2015 年 12 月底前出台並實施2全面實行工商營業執照、組織機構代碼證和稅務登記證「三證合一」、 「一照一碼」登記制度改革。工商總局、中央編辦、發展改革委、質檢總局、稅務總局2015 年 12 月底前實施3建立多部門網上項目並聯審批平台,實現跨部門、跨層級項目審批、核准、備案的「統一受理、同步審查、信息共享、透明公開」。發展改革委會同有關部門2015 年 12 月底前完成4推動政府部門整合相關信息,緊密結合企業需求,利用網站和微博、微信等新興媒體為企業提供服務。網信辦、工業和信息化部持續實施5研究制定在財政資金補助、政府采購、政府購買服務、政府投資工程建設招投標過程中使用信用信息和信用報告的政策措施。財政部、發展改革委2015 年 12 月底前出台並實施6充分運用大數據技術,改進經濟運行監測預測和風險預警,並及時向社會發布相關信息,合理引導市場預期。發展改革委、統計局持續實施7支持銀行、證券、信託、融資租賃、擔保、保險等專業服務機構和行業協會、商會運用大數據為企業提供服務。人民銀行、銀監會、證監會、保監會、民政部持續實施8健全事中事後監管機制,匯總整合和關聯分析有關數據,構建大數據監管模型,提升政府科學決策和風險預判能力。各市場監管部門2015 年 12 月底前取得階段性成果9在辦理行政許可等環節全面建立市場主體准入前信用承諾制度。 信用承諾向社會公開,並納入市場主體信用記錄。各行業主管部門2015 年廣泛開展試點, 2017 年 12 月底前完成10加快建設地方信用信息共享交換平台、部門和行業信用信息系統,通過國家統一的信用信息共享交換平台實現互聯共享。各省級人民政府,各有關部門2016 年 12 月底前完成11建立健全失信聯合懲戒機制,將使用信用信息和信用報告嵌入行政管理和公共服務的各領域、各環節,作為必要條件或重要參考依據。在各領域建立跨部門聯動響應和失信約束機制。建立各行業「黑名單」制度和市場退出機制。推動將申請人良好的信用狀況作為各類行政許可的必備條件。各有關部門,各省級人民政府2015 年 12 月底前取得階段性成果12建立產品信息溯源制度,加強對食品、葯品、農產品、日用消費品、特種設備、地理標志保護產品等重要產品的監督管理,利用物聯網、射頻識別等信息技術,建立產品質量追溯體系,形成來源可查、去向可追、責任可究的信息鏈條。商務部、網信辦會同食品葯品監管總局、農業部、質檢總局、工業和信息化部2015 年 12 月底前出台並實施13加強對電子商務平台的監督管理,加強電子商務信息採集和分析,指導開展電子商務網站可信認證服務,推廣應用網站可信標識,推進電子商務可信交易環境建設。健全權益保護和爭議調處機制。工商總局、商務部、網信辦、工業和信息化部持續實施14進一步加大政府信息公開和數據開放力度。除法律法規另有規定外,將行政許可、行政處罰等信息自作出行政決定之日起 7 個工作日內上網公開。各有關部門,各省級人民政府持續實施15加快實施經營異常名錄制度和嚴重違法失信企業名單制度。建設國家企業信用信息公示系統,依法對企業注冊登記、行政許可、行政處罰等基本信用信息以及企業年度報告、經營異常名錄和嚴重違法失信企業名單進行公示,並與國家統一的信用信息共享交換平台實現有機對接和信息共享。工商總局、其他有關部門,各省級人民政府持續實施16支持探索開展社會化的信用信息公示服務。建設「信用中國 」網站,歸集整合各地區、各部門掌握的應向社會公開的信用信息,實現信用信息一站式查詢,方便社會了解市場主體信用狀況。各級政府及其部門網站要與 「信用中國 」網站連接,並將本單位政務公開信息和相關市場主體違法違規信息在「信用中國 」網站公開。發展改革委、人民銀行、其他有關部門,地方各級人民政府2015 年 12 月底前完成17推動各地區、各部門已建、在建信息系統互聯互通和信息交換共享。在部門信息系統項目審批和驗收環節,進一步強化對信息共享的要求。發展改革委、其他有關部門持續實施18健全國家電子政務網路,加快推進國家政務信息化工程建設,統籌建立人口、法人單位、自然資源和空間地理、宏觀經濟等國家信息資源庫,加快建設完善國家重要信息系統。發展改革委、其他有關部門分年度推進實施, 2020 年前基本建成19加強對市場主體相關信息的記錄,形成信用檔案。對嚴重違法失信的市場主體,按照有關規定列入「黑名單」,並將相關信息納入企業信用信息公示系統和國家統一的信用信息共享交換平台。各有關部門2015 年 12 月底前實施20探索建立政府信息資源目錄。各有關部門2016 年 12 月底前出台目錄編制指南21引導徵信機構根據市場需求,大力加強信用服務產品創新,進一步擴大信用報告在行政管理和公共服務及銀行、證券、保險等領域的應用。發展改革委、人民銀行、銀監會、證監會、保監會2017 年 12 月底前取得階段性成果22落實和完善支持大數據產業發展的財稅、金融、產業、人才等政策,推動大數據產業加快發展。發展改革委、工業和信息化部、財政部、人力資源社會保障部、人民銀行、網信辦、銀監會、證監會、保監會2017 年 12 月底前取得階段性成果23加快研究完善規范電子政務,監管信息跨境流動,保護國家經濟安全、信息安全,以及保護企業商業秘密、個人隱私方面的管理制度,加快制定出台相關法律法規。網信辦、公安部、工商總局、工業和信息化部、發展改革委等部門會同法制辦2017 年 12 月底前出台(涉及法律、行政法規的,按照立法程序推進)24推動出台相關法規,對政府部門在行政管理、公共服務中使用信用信息和信用報告作出規定,為聯合懲戒市場主體違法失信行為提供依據。發展改革委、人民銀行、法制辦2017 年 12 月底前出台(涉及法律、行政法規的,按照立法程序推進)25建立大數據標准體系,研究制定有關大數據的基礎標准、技術標准、應用標准和管理標准等。加快建立政府信息採集、存儲、公開、共享、使用、質量保障和安全管理的技術標准。引導建立企業間信息共享交換的標准規范。工業和信息化部、國家標准委、發展改革委、質檢總局、網信辦、統計局2020 年前分步出台並實施26推動實施大數據示範應用工程,在工商登記、統計調查、質量監管、競爭執法、消費維權等領域率先開展示範應用工程,實現大數據匯聚整合。在宏觀管理、稅收征繳、資源利用與環境保護、食品葯品安全、安全生產、信用體系建設、健康醫療、勞動保障、教育文化、交通旅遊、金融服務、中小企業服務、工業製造、現代農業、商貿物流、社會綜合治理、收入分配調節等領域實施大數據示範應用工程。
③ 大數據時代如何做好數據治理
企業數據分析系統的數據來源是各個業務系統或手工數據,這些數據的格式、內容等都有可能不同。如果不進行數據治理,數據的價值難以發揮。只有對數據標准進行規范,管理元數據、數據監控等,才能得到高質量的數據。得到規范的數據後,才可在此基礎上進行主題化的數據建模、數據挖掘、數據分析等。
2013年被眾多的IT人定義為中國的大數據元年,這一年國內的大數據項目開始在交通、電信、金融部門被廣泛推動。各大銀行對Hadoop的規劃、POC尤其風生水起,帶動了一波大數據應用的熱潮,這個熱潮和當初數據倉庫進入中國時的2000年左右很相似:應用還沒有想好,先歸集一下數據,提供一些查詢和報表,以技術建設為主,業務推動為輔。這就導致了這股Hadoop熱潮起來的時候,傳統企業都是以數據歸集為主的,而BAT這樣的企業則天生以數據為生,早早進入了數據驅動技術和業務創新的階段。
隨著Hadoop技術的提升,數據如何進來,如何整合,開展什麼樣的應用都已經有了成熟的案例,可是,同傳統數倉時代一樣,垃圾進垃圾出,如何破?相比傳統數倉時代,進入Hadoop集群的數據更加的多樣、更加的復雜、量更足,這個數倉時代都沒有處理好的事情,如何能夠在大數據時代處理好,這是所有大數據應用者最最期盼的改變,也是大數據平台建設者最有挑戰的難題:數據治理難的不是技術,而是流程,是協同,是管理。 睿治數據治理平台平台架構
元數據:採集匯總企業系統數據屬性的信息,幫助各行各業用戶獲得更好的數據洞察力,通過元數據之間的關系和影響挖掘隱藏在資源中的價值。
數據標准:對分散在各系統中的數據提供一套統一的數據命名、數據定義、數據類型、賦值規則等的定義基準,並通過標准評估確保數據在復雜數據環境中維持企業數據模型的一致性、規范性,從源頭確保數據的正確性及質量,並可以提升開發和數據管理的一貫性和效率性。
數據質量:有效識別各類數據質量問題,建立數據監管,形成數據質量管理體系,監控並揭示數據質量問題,提供問題明細查詢和質量改進建議,全面提升數據的完整性、准確性、及時性,一致性以及合法性,降低數據管理成本,減少因數據不可靠導致的決策偏差和損失。
數據集成:可對數據進行清洗、轉換、整合、模型管理等處理工作。既可以用於問題數據的修正,也可以用於為數據應用提供可靠的數據模型。
主數據:幫助企業創建並維護內部共享數據的單一視圖,從而提高數據質量,統一商業實體定義,簡化改進商業流程並提高業務的響應速度。
數據資產:匯集企業所有能夠產生價值的數據資源,為用戶提供資產視圖,快速了解企業資產,發現不良資產,為管理員提供決策依據,提升數據資產的價值。
數據交換:用於實現不同機構不同系統之間進行數據或者文件的傳輸和共享,提高信息資源的利用率,保證了分布在異構系統之間的信息的互聯互通,完成數據的收集、集中、處理、分發、載入、傳輸,構造統一的數據及文件的傳輸交換。
生命周期:管理數據生老病死,建立數據自動歸檔和銷毀,全面監控展現數據的生命過程。
數據安全:提供數據加密、脫敏、模糊化處理、賬號監控等各種數據安全策略,確保數據在使用過程中有恰當的認證、授權、訪問和審計等措施。
建立完整的、科學的、安全的、高質量的數據管控技術體系,是首要的任務。作為數據管控的基石,為了更好支撐後續工作的開展,技術體系必須一步到位,是功能完備、高質量、高擴展性的,而不是僅實現部分功能,或者功能不完善的「半成品」。
疊加更多業務數據、細化數據業務屬性與管理屬性、優化與調整數據管控流程,尤其是適應未來的現代企業數據管控制度的建立完善,是逐步積累推廣、不斷磨合改進的長期過程。這些工作應及早啟動,並成為後續大數據平台建設工作的重點。
談大數據時代的數據治理 當前要做的是功能框架的完善,而完善的著力點則是「數據資產目錄」:用資產化的視角來管理一個企業的數據,只有把數據作為資產來認識和管理,大數據項目才能達成預期,也能夠治理好。大數據時代帶來的價值,個人認為主要有兩個,一個是技術架構,主要是架構理念的進步,另外一個更重要的則是對數據的重視。大數據時代是數據的時代,IT向DT轉型,不單單是BAT,所有的IT公司,未來都在數據這兩個字上。
對於一個企業來說,把數據作為資產,才是建設大數據的最終目的,而不是僅僅是因為Hadoop架構帶來性價比和未來的擴展性。當一個企業把數據作為資產,他就像管理自己名下存摺、信用卡一樣,定期梳理,無時無刻不關心資產的變化情況,關注資產的質量。
而資產目錄就是管理資產的形式和手段,他像菜單一樣對企業的資產進行梳理、分門別類,提供給使用者;使用者通過菜單,點選自己需要的數據,認可菜單對應的後端處理價值,後廚通過適當的加工,推出相應的數據服務;這是一個標準的流程,而這些流程之上,附著一整套數據管理目標和流程。
大數據平台以數據資產目錄為核心,將元數據、數據標准、主數據、數據質量、數據生命周期、數據輪廓等信息在邏輯層面關聯起來,在管理層面上整合成統一的整體,構建起數據管理體系,全面的支持數據服務等具體應用。
大數據平台實現了數據存儲、清洗和應用。在數據匯入和匯出的過程中,需要對數據的元數據進行統一記錄和管理,以利於後續的數據應用和數據血緣分析。數據質量一直是數據集成系統的基礎工作,對數據的各個環節設置數據質量檢查點,對數據質量進行剖析、評估,以保證後續應用的可信度。
在數據收集的過程中,隨著數據維度、指標的聚集,如何找到所需的業務指標及屬性,並且評估相關屬性的業務及技術細節,需要對收集的所有數據進行業務屬性,並進行分類,建立完善的數據資產目錄。
數據資產目錄是整個大數據平台的數據管理基礎,而數據資產目錄由於數據的多樣性,在使用的過程中,必然涉及數據許可權的申請、審批管控流程,而管控流程的建立依賴於相應崗位的設立和對應職責的建立。
大數據平台的數據管理架構規劃,通過數據物理集中和數據邏輯整合,徹底擺脫企業「數據豎井」的困境。大數據平台數據管理架構分為功能架構、流向規劃和數據架構三個層面。
數據管理功能架構:借鑒DAMA數據管理和DMM數據成熟度理論,著眼於數據管理技術和數據管理流程融合,組織數據管理功能。
數據流向規劃架構:規劃整個大數據平台的數據流向,並在數據流入、數據整合、數據服務的具體環節實現精細化管理。
數據管理的數據架構:以數據資產目錄為核心,數據項為最小管理單元,將技術元數據(實體、屬性和關系)、業務元數據和管理元數據(數據標准、主數據、數據質量、數據安全)融合為彼此緊密聯系、密不可分的整體,共同構成精細化管理的數據基礎。
數據管理在整個大數據平台不僅僅是一個主要功能模塊,它還是整個企業層面數據治理的重要組成部分,它是技術和管理流程的融合,也需要合理管控流程框架下組織機構之前的協調合作。如何利用統一的數據管理模塊對企業所有進入到數據湖的數據進行有效管控,不單單取決於數據管理模塊本身,也取決於元數據的合理採集、維護,組織結構及制度的強力支持保證。
談大數據時代的數據治理 大數據平台數據管理參照了DAMA對於數據管理的九個管理目標,並進行裁剪,並對部分管理目標進行了合並,並參照了CMMI制定DMM數據成熟度目標,採用循序漸進,逐步完善的策略對管理目標進行分階段完成,制定完整的管控流程和數據治理規范,以便持續的對數據進行管理,遞進實現DMM定義的成熟度目標。
億信睿治數據治理管理平台和DAMA的對應關系如下:
談大數據時代的數據治理 大數據平台數據管理的核心內容是數據資產目錄,圍繞數據資產目錄的數據流入、數據整合、數據服務都是數據管理的核心。數據管理主要管理數據的流動,以及管理流動帶來的數據變化,並對數據底層的數據結構、數據定義、業務邏輯進行採集和管理,以利於當前和未來的數據使用。為了更好的對數據進行管理和使用,制度層面的建設、流程的設立必不可少,同時也兼顧到數據在流動過程中產生的安全風險和數據隱私風險。
因此數據管理介入到完整的數據流轉,並在每個節點都有相應的管理目標對應,整個數據流框架如下圖所示:
談大數據時代的數據治理 企業在建制大數據平台的同時,對進入數據湖的數據進行梳理,並按照數據資產目錄的形式對外發布。在發布數據資產之後,則對進出數據湖的數據進行嚴格的出入庫管理,保證數據可信度,並定期進行數據質量剖析檢查,確保數據資產完善、安全、可信,避免「不治理便破產」的讖言。
④ 身處大數據時代,我們該如何做
大數據時代,可以知道世界上任何一個角落上發生的事。網路方便人們獲取信息的同時,也大大增加了人們信息泄露的可能性。加米穀大數據來分享我們該如何保護自己的個人信息。
如何防範自己的個人信息泄露呢?
1、不要隨便填寫各種各樣的調查問卷。現在在街上、校園、網上都會遇到各種問卷調查,那麼此時一定要注意防範,不要輕易填寫個人信息。
2、不要貪小便宜。對於一些留下聯系方式或者注冊某個APP就能得到一些精美的小禮品的活動,千萬要注意,因為你的個人信息大部分就是這樣泄露的。
3、不要隨便扔快遞單據。快遞單那裡會寫上你的收貨地址、姓名和聯系方式,如果隨便丟棄,就相當於自己主動泄露個人信息。
4、不要隨意丟棄車票和機票。現在的飛機票和火車票都實行了實名制,上面有自己的身份證等信息,隨意丟棄會導致信息泄露。
5、及時刪除在列印店列印的資料。在列印店列印,很多人喜歡將U盤的文件拷到電腦上,列印之後又忘記刪除,特別是一些簡歷等含有個人信息的資料。
6、網路上的個人信息也需要進行保護。
⑤ 大數據時代信息安全現狀以及對策建議
【導讀】隨著大數據的推行,我們的個人信息安全受到了很大的安全隱患,相信大家有過這樣的感覺,自己手機總是可以莫名其妙的收到很多消息或電話,瀏覽淘寶,抖音時總是自己想的,其實這都是大數據的後台推算結果,今天我們就來聊聊大數據時代信息安全現狀以及對策建議,希望對大家有所幫助。
鑒於大數據資源在國家安全中的戰略價值,除加強基礎軟硬體設施建設、網路攻擊監控、防護等方面外,對國內大數據服務和大數據應用提出以下建議。
對重啟早要的大數據應用或服務進行國家網路安全審查。重要的大數據應用程序或服務涉及國民經濟、人民生活和政府治理應該被包括在國家網路安全審查的范圍,並明確安全評估規范應盡快制定確保這些大數據平台有嚴格的和可靠的安全措施,防止受到攻擊和受到敵對勢力。
合理限制敏感和重要部門使用社交網路工具。政府部門、中央企業和重要信息系統單位應避免或限制使用社交網路工具作為日常辦公的通訊工具,將辦公移動終端和個人移動終端分開使用,防止重要保密信息的泄露。
敏感和重要的部門應該謹慎使用第三方雲計算服務。雲計算服務是大數據的主要載體。越來越多的政府部門、企事業單位在第三方雲計算平台上建立了電子政務和企業業務系統。然而,由於缺乏安全意識、乎派安全專業知識和安全措施,第三方雲計算平台本身的安全往往得不到保障。因此,政府、中央企業和重悄頃雀要信息系統單位應謹慎使用第三方雲服務,避免使用公共雲服務。同時,國家應盡快出台雲服務安全評估和測試的相關規范和標准。
嚴格規范和限制境外機構數據跨境流動。在中國提供大數據應用或服務的海外機構應接受更嚴格的網路安全審計,以確保其數據存儲在國內伺服器上,並嚴格限制數據跨境流動。
以上就是小編今天給大家整理的關於「大數據時代信息安全現狀以及對策建議」的相關內容,希望對大家有所幫助。總的來說,大數據的價值不可估量,未來發展前景也是非常可觀的,因此有興趣的小夥伴,盡早著手學習哦!
⑥ 大數據時代下,如何做好數據管理工作
進入新的歷史時期以來,收集更加豐富的數據是擺在各個企業面前的主要任務,一旦企業不能收集范圍更廣的信息,那麼企業管理決策則極易出現更多的失誤。企業要重視內部數據信息管理工作,保證當前數據管理與大數據時代特點相一致。第一,進入大數據時代以來,由於涌現出數不勝數的數據信息,因此如果傳統數據信息管理技術不能及時改變則極有可能影響大數據的應用,所以要求當前企業必須及時引進先進的軟體與硬體,才能推動大數據的普遍應用。第二,由於數據信息的海量出現,因此企業還需不斷提高數據信息的管理能力,要保證及時處理與加工得到的各種數據信息,要及時掌握當前最新數據。很多企業已經意識到信息數據的重要性,但因為不擁有先進的技術措施,各種數據信息還不能發揮應有的作用。第三,在企業管理決策過程中,雖然大數據發揮著不可替代的作用,但同時也需重視數據碎片的作用,一個企業要想取得成功則必須重視二種數據的應用,才能使二種數據相互協調,保證數據分析具有更高的科學性,進一步簡化分析過程,減輕工作人員的勞動強度。企業還需及時創新內部知識管理,要盡快引入新型知識管理模式。在實際運行中,知識管理其實就是數據的管理。企業在做出管理決策時,知識提取是一個不可缺少的過程,只有大力應用各種知識才能制訂最為合理的決策。當前由於大數據技術的影響,人們日益意識到知識的重要性,很多企業當前將建設現代化的知識管理模式放在重要位置,高度重視知識管理工作。同時企業也不能過分依賴大數據的應用,而忽略了主觀決策的重要性,要保證二者相互協調、相互促進,才能幫助企業做出正確。
⑦ 中國未來在大數據時代應該怎麼做
大數據是未來引領性的先進技術,它是信息技術領域的制高點。大數據信息的全面收集、整理、分析和深度利用將成為未來國家絕模之間的主要競爭方向。
未來中國在大數據時代應主要做好以下3點:橋李
第一、要從數據科學的高度,推進對大數據的研發,掌握關鍵與核心技術。在作為大數據基礎的人工智慧領域,需要有關部門給予高度支持加大創新與研發支持力度。
第二、堅持抓應用促發展。中國的優勢在市場龐大,發展大數據應並消緩讓市場應用需求來牽引。目前在智慧城市、智慧產業、物聯網發展中,都有許多與生產生活密切相關的實際需求,在等待大數據幫忙解決。
第三、發展大數據需要進行制度創新。一是建立創新機制;二是需要相反的大眾創新模式;三是對創新本身的再創新,也就是對大眾創新模式的創新。大眾創新是草根不用先轉化為精英再創新,而是分布在一線崗位就可以創新。
⑧ 大數據時代的應對措施
一個好的企業應該未雨綢繆,從現在開始就應該著手准備,為企業的後期的數據收集和分析做好准備,企業可以從下面六個方面著手,這樣當面臨鋪天蓋地的大數據的時候,以確保企業能夠快速發展,具體為下面六點。
目標
幾乎每個組織都可能有源源不斷的數據需要收集,無論是社交網路還是車間感測器設備,而且每個組織都有大量的數據需要處理,IT人員需要了解自己企業運營過程中都產生了什麼數據,以自己的數據為基準,確定數據的范圍。
准則
雖然每個企業都會產生大量數據,而且互不相同、多種多樣的,這就需要企業IT人員在現在開始收集確認什麼數據是企業業務需要的,找到最能反映企業業務情況的數據。
重新評估
大數據需要在伺服器和存儲設施中進行收集,並且大多數的企業信息管理體系結構將會發生重要大變化,IT經理則需要准備擴大他們的系統,以解決數據的不斷擴大,IT經理要了解公司現有IT設施的情況,以組建處理大數據的設施為導向,避免一些不必要的設備的購買。
重視大數據技術
大數據是最近幾年才興起的詞語,而並不是所有的IT人員對大數據都非常了解,例如如今的Hadoop,MapRece,NoSQL等技術都是2013年剛興起的技術,企業IT人員要多關注這方面的技術和工具,以確保將來能夠面對大數據的時候做出正確的決定。
培訓企業的員工
大多數企業最缺乏的是人才,而當大數據到臨的時候,企業將會缺少這方面的採集收集分析方面的人才,對於一些公司,特別是那種人比較少的公司,工作人員面臨大數據將是一種挑戰,企業要在平時的時候多對員工進行這方面的培訓,以確保在大數據到來時,員工也能適應相關的工作。
培養三種能力
Teradata大中華區首席執行官辛兒倫對新浪科技表示,隨著大數據時代的到來,企業應該在內部培養三種能力。第一,整合企業數據的能力;第二,探索數據背後價值和制定精確行動綱領的能力;第三,進行精確快速實時行動的能力。
做到上面的幾點,當大數據時代來臨的時候,面臨大量數據將不是束手無策,而是成竹在胸,而從數據中得到的好處也將促進企業快速發展。
⑨ 如何實現大數據時代的政府治理創新
1、在政府系統進一步確立大數據的理念,研究制定大數據施政發展規劃
2、夯實大數據產業基礎,提供大數據施政平台技術支撐。
3、打通各部門各層級之間信息孤島,實現大數據信息資源互聯共享。
4、發揮第三方力量的作用,政府積極購買大數據相關技術服務