大数据应用安全策略包括哪些

A. 大数据时代数据安全策略的制定准则

大数据时代数据安全策略的制定准则

当在大数据使用案例中提及云安全策略时，我们希望任何安全解决方案都能够在不影响部署安全性的情况下提供与云一样的灵活性。可是灵活性和安全性有的时候是不能兼顾的，所以如何实现安全性和灵活性的平衡是云计算提供商和大数据提供商需要深入思考的。

部署云加密措施被认为是首要步骤，但是它们并不适合所有的解决方案。一些加密解决方案需要本地网关加密，这种方案在云大数据环境下无法很好的工作。此外云计算提供商提供了密钥加密技术，用户在享受基础设施云解决方案提供的优势的同时又可以将密钥保存在自己手中，让密钥处于安全状态下。为了能够让你的大数据环境获得最佳的加密解决方案，建议使用密钥加密。

在大数据当中，结构的每一个组件都应该能够扩展，云安全解决方案也不例外。在选择云安全解决方案时，用户需要确保它们在所有跨地区云部署点中都能够发挥作用。此外，它们在大数据基础设施当中必须要能够高效地扩展。但是由于硬件安全模块不具扩展能力并且无法灵活适应云模式，因此它们不适合大数据使用案例。为了获得必要的扩展性，建议使用专门针对云计算设计的云安全解决方案。

为了让云安全策略尽可能地实现自动化，用户应当选择虚拟工具解决方案，而不是硬件解决方案。用户需要明白可用的API也是云安全解决方案的一部分。虚拟工具加上闲置的API能够在云大数据使用案例中提供所需要的灵活性和自动化。

在涉及大数据安全性时，用户应当根据数据的敏感程度进行分类，然后对它们采取相应的保护措施。并不是所有的大数据基础设施是安全的，如果处于风险当中的数据非常敏感或是属于管制数据，那么用户可能需要寻找替代方案。

以上我们说的是数据安全，其实大数据安全还包括以下几个方面：

规模、实时性和分布式处理：大数据的本质特征(使大数据解决超过以前数据管理系统的数据管理和处理需求，例如，在容量、实时性、分布式架构和并行处理等方面)使得保障这些系统的安全更为困难。大数据集群具有开放性和自我组织性，并可以使用户与多个数据节点同时通信。验证哪些数据节点和哪些客户应当访问信息是很困难的。别忘了，大数据的本质属性意味着新节点自动连接到集群中，共享数据和查询结果，解决客户任务。

嵌入式安全：在涉及大数据的疯狂竞赛中，大部分的开发资源都用于改善大数据的可升级、易用性和分析功能上。只有很少的功能用于增加安全功能。但是，你希望得到嵌入到大数据平台中的安全功能。你希望开发人员在设计和部署阶段能够支持所需要的功能。你希望安全功能就像大数据集群一样可升级、高性能、自组织。问题是，开源系统或多数商业系统一般都不包括安全产品。而且许多安全产品无法嵌入到Hadoop或其它的非关系型数据库中。多数系统提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常见威胁。在很大程度上，你需要自己构建安全策略。

应用程序：面向大数据集群的大多数应用都是Web应用。它们利用基于Web的技术和无状态的基于REST的API。虽然全面讨论大数据安全的这个问题超出了本文的范围，但基于Web的应用程序和API给这些大数据集群带来了一种最重大的威胁。在遭受攻击或破坏后，它们可以提供对大数据集群中所存储数据的无限制访问。应用程序安全、用户访问管理及授权控制非常重要，与重点保障大数据集群安全的安全措施一样都不可或缺。

总之，只有为数据建立了最为严格的安全标准，大数据才能够不断地享受着由云计算提供的可扩展性、灵活性和自动化。

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B. 有效管理大数据的主要策略

有效管理大数据的主要策略
如何管理数据，并将数据从一点转移到另一点，将是美国政府面临的一大挑战。Szykman还提到了商务部在大数据中遇到的其他一些重要问题，主要为以下五个方面：

数据的真实性
大数据的重要性不仅是在于数据所生成的记录，更大的价值在于根据这些数据得出科研结果的“复制能力”。而从学术层面来看，这正是你证实所做工作价值的时候：其他人也可以对结果进行复制。另一方面，如果你丢失了得出科研结果的那些数据，这会降低结果的合理性。
数据工程师
研究领域的很多科学家正在研究大数据的精密使用，比如在预防医学、药品设计和胎儿检查领域如何开发基因数据。但Szykman担心的是，真正了都大数据技术构架的人太少。我们需要好好想想大数据及我们如何利用它，特别是在一些特殊领域。无论是政府的直接应用还是由政府出资科研，政府都在推动大数据这一前沿技术的发展。
大思路，早规划
在向开放数据转移的过程中，尽早搞清楚系统生命周期的要求显得越来越重要。在过去，没有做的一件事就是尽早研究开放数据在生命周期上的要求。数据模型、分享和信息的情况会越来越普遍，而系统性的战略会越来越多。在生命周期的早期，当我们成功安装新的系统或应用程序后，就应该尽早考虑该问题。
保密性vs.完整性
对于那些有科研基础的机构而言，大数据安全不仅仅是一个保密问题。数据的长期完整性也是企业更大的担忧。这是IT界一直为之努力的议题。有时候，我们过分关注结果而忽视了安全。人们有时会问：‘我们最终都要和公众分享这一数据，那安全有什么重要呢？’
这一问题的最佳答案来自科研机构，如NOAA。他们收集的基准数据正巧是美国气候变化政策备受争议所在。不管这些政策的政治倾向性如何，它们都对经济有重大影响。如果我们放弃了这些长期气候记录数据的安全性，那将造成严重后果。我们的确得好好想想大数据的问题。
制定基准线
由于很少存在类似的应用程序，难以获取相关信息或进行比照，因此有时候很难评定大数据以及其他高科技项目的开支和风险。出台开支和风险的基线，对大数据和数据中心来说都是一大挑战，因为还没有相关标准。操作一些简单事情有时候充满挑战，如计算数据中心的能耗。大数据基线不仅在基础设施层面，还包括数据包，都需要对未来资源进行更优规划。

C. 大数据的生命周期的九个阶段

大数据的生命周期的九个阶段
企业建立大数据的生命周期应该包括这些部分：大数据组织、评估现状、制定大数据战略、数据定义、数据收集、数据分析、数据治理、持续改进。

一、大数据的组织
没有人，一切都是妄谈。大数据生命周期的第一步应该是建立一个专门预算和独立KPI的“大数据规划、建设和运营组织”。包括高层的首席数据官，作为sponsor，然后是公司数据管理委员会或大数据执行筹划指导委员会，再往下就是大数据的项目组或大数据项目组的前身：大数据项目预研究团队或大数据项目筹备组。这个团队是今后大数据战略的制定和实施者的中坚力量。由于人数众多，建议引入RACI模型来明确所有人的角色和职责。
二、大数据的现状评估和差距分析
定战略之前，先要做现状评估，评估前的调研包括三个方面：一是对外调研：了解业界大数据有哪些最新的发展，行业顶尖企业的大数据应用水平如何？行业的平均尤其是主要竞争对手的大数据应用水准如何？二是对内客户调研。管理层、业务部门、IT部门自身、我们的最终用户，对我们的大数据业务有何期望？三是自身状况摸底，了解自己的技术、人员储备情况。最后对标，作差距分析，找出gap。
找出gap后，要给出成熟度现状评估。一般而言，一个公司的大数据应用成熟度可以划分为四个阶段：初始期（仅有概念，没有实践）；探索期（已经了解基本概念，也有专人进行了探索和探讨，有了基本的大数据技术储备）；发展期（已经拥有或正在建设明确的战略、团队、工具、流程，交付了初步的成果）；成熟期（有了稳定且不断成熟的战略、团队、工具、流程，不断交付高质量成果）。
三、大数据的战略
有了大数据组织、知道了本公司大数据现状、差距和需求，我们就可以制定大数据的战略目标了。大数据战略的制定是整个大数据生命周期的灵魂和核心，它将成为整个组织大数据发展的指引。
大数据战略的内容，没有统一的模板，但有一些基本的要求：
1. 要简洁，又要能涵盖公司内外干系人的需求。
2. 要明确，以便清晰地告诉所有人我们的目标和愿景是什么。
3. 要现实，这个目标经过努力是能达成的。
四、大数据的定义
我认为：“数据不去定义它，你就无法采集它；无法采集它，你就无法分析它；无法分析它，你就无法衡量它；无法衡量它，你就无法控制它；无法控制它，你就无法管理它；无法管理它，你就无法利用它”。所以“在需求和战略明确之后，数据定义就是一切数据管理的前提”。
五、 数据采集
1. 大数据时代的数据源很广泛，它们可能来自于三个主要方面：现有公司内部网各应用系统产生的数据（比如办公、经营生产数据），也有来自公司外互联网的数据（比如社交网络数据）和物联网等。
2.大数据种类很多，总的来讲可以分为：传统的结构化数据，大量的非结构化数据（比如音视频等）。
3. 数据采集、挖掘工具很多。可以基于或集成hadoop的ETL平台、以交互式探索及数据挖掘为代表的数据价值发掘类工具渐成趋势。
4. 数据采集的原则：在数据源广泛、数据量巨大、采集挖掘工具众多的背景下，大数据决策者必须清楚地确定数据采集的原则：“能够采集到的数据，并不意味着值得或需要去采集它。需要采集的数据和能够采集到的数据的"交集"，才是我们确定要去采集的数据。”
六、数据处理和分析
业界有很多工具能帮助企业构建一个集成的“数据处理和分析平台”。对企业大数据管理者、规划者来讲，关键是“工具要满足平台要求，平台要满足业务需求，而不是业务要去适应平台要求，平台要去适应厂商的工具要求”。那么这个集成的平台应该有怎样的能力构成呢？它应该能检索、分类、关联、推送和方便地实施元数据管理等。见下图：
七、 数据呈现
大数据管理的价值，最终要通过多种形式的数据呈现，来帮助管理层和业务部门进行商业决策。大数据的决策者需要将大数据的系统与BI（商业智能）系统和KM（知识管理）系统集成。下图就是大数据的各种呈现形式。
八、 审计、治理与控制
1.大数据的审计、治理和控制指的是大数据管理层，组建专门的治理控制团队，制定一系列策略、流程、制度和考核指标体系，来监督、检查、协调多个相关职能部门的目标，从而优化、保护和利用大数据，保障其作为一项企业战略资产真正发挥价值。
2.大数据的治理是IT治理的组成部分，大数据的审计是IT审计的组成部分，这个体系要统筹规划和实施，而不是割裂的规划和实施。
3.大数据的审计、治理与控制的核心是数据安全、数据质量和数据效率。
九、 持续改进
基于不断变化的业务需求和审计与治理中发现的大数据整个生命周期中暴露的问题，引入PDCA等方法论，去不断优化策略、方法、流程、工具，不断提升相关人员的技能，从而确保大数据战略的持续成功！

D. 大数据应用模式及安全风险分析有哪些

当前各个领域数据生成速度逐渐加快，需要处理的数据量急剧膨胀。这些巨大的数据资源蕴藏着潜在的价值，需要对其进行有效的分析和利用。当前数据的特点除了数量庞大之外，数据类型也变得多样化，其中包括了结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据。这些数量庞大、种类繁多的海量数据，给传统分析工具带来了巨大的挑战。当前对数据的分析不再是简单的生成统计报表，而是利用复杂的分析模型进行深人的分析，传统分析技术例如关系数据库技术已经不能满足其要求。在扩展性上，通过增加或更换内存、CPU、硬盘等设备原件以打一展单个节点的能力的纵向打一展(scale up)系统遇到了瓶颈;只有通过增加计算节点，连接成大规模集群，进行分布式并行计算和管理的横向打一展(scale out )系统才能满足大数据的分析需求[u。因此传统工具在扩展性上遇到了障碍，必须寻求可靠的数据存储和分析技术来分析和利用这些庞大的资源。利用云计算平台搭建Hadoop计算框架成为当前处理大数据的主要手段。然而由于云计算和Hadoop应用的特点和自身安全机制薄弱，不可避免地带来了安全风险。
1、大数据应用模式
云计算(Cloud Computing)是一种基于Internet的计算，是以并行计算(Parallel Computing )、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Compu-tin助为基础，融合了网络存储、虚拟化、负载均衡等技术的新兴产物。它将原本需要由个人计算机和私有数据中心执行的任务转移给具备专业存储和计算技术的大型计算中心来完成，实现了计算机软件、硬件等计算资源的充分共享[z}。企业或个人不再需要花费大量的费用在基础设施的购买上，更不需要花费精力对软硬件进行安装、配置和维护，这些都将由云计算服务商CSP( Cloud Service Provider)提供相应的服务。企业或个人只需按照计时或计量的方式支付租赁的计算资源。云计算服务商拥有大数据存储能力和计算资源，被视为外包信息服务的最佳选择[31因此大数据的应用往往与云计算相结合。
Hadoop是当前最广为人知的大数据技术实施方案，它是Google云计算中的Map/Rece}4}和GFS( Google File System)的开源实现。Hadoop提供了一种计算框架，其最为核心的技术是HDFS ( HadoopDistributed File System)以及MapReee } HDFS提供了高吞吐量的分布式文件系统，而MapReee是大型数据的分布式处理模型。Hadoop为大数据提供了一个可靠的共享存储和分析系统[5-6 }v
尽管有一些组织自建集群来运行Hadoop，但是仍有许多组织选择在租赁硬件所搭建的云端运行Hadoop或提供Hadoop服务。例如提供在公有或私有云端运行Hadoop的Cloudera，还有由Amazon提供的称为Elastic MapReee的云服务等f}l。因此将云计算与Hadoop结合处理大数据已成为一种趋势。
2、大数据安全风险分析
随着大数据应用范围越来越广，对数据安全的需求也越来越迫切。
由于云计算的特点是将数据外包给云服务商提供服务，这种服务模式将数据的所有权转移给了CSP，用户失去了对物理资源的直接控制[A1。而云中存储的大数据通常是以明文的方式存在的，CSP对数据具有底层控制权，恶意的CSP有可能在用户不知情的情况下窃取用户数据，而云计算平台亦可能受到攻击致使安全机制失效或被非法控制从而导致非授权人读取数据，给大数据安全带来了威胁。
Hadoop在设计之初并未考虑过安全问题，在Ha-doop 1. 0. 0和Cloudera CDH3版本之后，Hadoop加人了Kerberos的身份认证机制和基于ACL的访问控制机制[91。即使在安全方面增加了身份认证和访问控制策略，Hadoop的安全机制仍然非常薄弱，因为Ker-beros的认证机制只应用于客户机(Clients )、密钥分发中心(I}ey Distribution Center, I}DC )、服务器(Serv-er)之间，只是针对机器级别的安全认证，并未对Ha-doop应用平台本身进行认证[}o}。而基于ACL的访问控制策略需要通过在启用ACL之后，对hadoop-policy. xml中的属性进行配置，其中包括9条属性，它们限制了用户与组成员对Hadoop中资源的访问以及Datanode和Namenode或Jobtracke:和Tasktrackers等节点间的通信，但该机制依赖于管理员对其的配置[川，这种基于传统的访问控制列表容易在服务器端被篡改而不易察觉。而且基于ACL的访问控制策略粒度过粗，不能在MapRece过程中以细粒度的方式保护用户隐私字段。况且针对不同的用户和不同应用，访问控制列表需要经常作对应的更改，这样的操作过于繁琐且不易维护。因此Hadoop自身的安全机制是不完善的。
2.1 不同应用模式下CSP及Uers带来的安全风险
云计算中Hadoop有多种应用模式。在私有云中搭建Hadoop，即企业自己应用Hadoop，使用该平台的是企业内部各个部门的员工，外部人员无法访问和使用这些资源。这时的CSP指的是Hadoop的创建和管理者，IaaS级和PaaS级CSP为相同的实体;在公有云平台应用Hadoop , C SP有2级，IaaS级CSP，提供基础设施;PaaS级C SP，负责Hadoop的搭建和管理。这时两级CSP往往是不同的实体。

E. 大数据的主要应用领域包括哪些

云平台、物联网、移动终端、人工智能等等)建立高速、流畅连续型服务，进入智能服务的新阶段，常见的互联网搜索、电子商务、移动支付、摩拜单车、蚂蚁金服

F. 大数据分析应用领域有哪些

一、广告行业

比方你最近想买一个商品，然后在网络、京东或淘宝中查找了某个关键字，其实这些行为数据都被搜集起来了，因为有很多人的行为数据，一切后台要进行大量的数据剖析，构建用户画像和使用一些引荐算法，然后进行个性化的引荐，当你登录到一些网站上时，你会发现有一些广告，引荐的一些正好是你要买的一些商品。

二、内容引荐

比方你刷今日头条，头条会搜集你曾经的阅读行为数据，然后根据你的喜好构建一个你专属的用户画像或一类人的画像，然后给你引荐你喜欢的新闻，比方你曾经点击过詹姆斯相关的新闻，就给你引荐NAB相关的新闻。因为头条用户很多，要剖析的数据量就非常大，一切要使用大数据的手法来处理。

三、餐饮行业

快餐业的视频剖析。该公司通过视频剖析等候行列的长度，然后主动改变电子菜单显现的内容。假如行列较长，则显现能够快速供给的食物;假如行列较短，则显现那些利润较高但准备时间相对长的食物。

四、教育范畴应用

网络大脑PK人脑：大数据押高考作文题。为了协助考生更好地备考，网络高考作文猜测通过对过去八年高考作文题及作文范文、海量年度查找风云热词、历年新闻热点等原始数据与实时更新的“活数据”进行深度发掘剖析，以“概率主题模型”模拟人脑思考，反向推导出作文主题及相关词汇，为考生猜测出高考作文的命题方向。

五、医疗范畴

智慧淮医。淮安市选用IBM大型主机作为淮安市区域卫生信息渠道根底架构支撑，满意了淮安市在市级区域卫生信息渠道根底渠道建造和居民健康档案信息系统建造进程中的需求，支撑淮安市级数据中心、居民健康档案数据库等一系列淮安市卫生信息化应用，支持淮安成为全国“智慧医疗”的典范。

G. 大数据有哪些重要的作用

我们正处在科技高速发展的时代，如今互联网已经与我们的生活息息相关，我们每天在互联网产生大量的数据，这些数据散落在网络中看似没有怎么作用，但是这些数据经过系统的处理整合起来确实非常有价值的。

一、发展大数据技术可以提高生产力

大数据技术在企业已经成为投入使用很成功的案例，很多应用程序开发商和大型公司都运用大数据技术扩展大数据项目。大数据技术在运用时可以通过数据挖掘知道最需要的数据是哪些，通过这些数据获取更多的生产力，提高生产能力，为企业带来更多的商业价值。目前有很多企业通过数据挖掘分析解决问题，相对来说大数据分析比着传统的数据分析速度更快，更能获取可“回收利用”的信息流量，提高行业内的生产力。

二、发展大数据技术可以改善营销决策

近几年的数据量暴增，数据盈利也很可能成为未来收入的主要来源，大数据技术在海量数据的分析中，寻求到最合适的企业营销策略，通过数据分析给企业带来更明智的策略。

大数据工程师通过对客户的数据精湛分析，分析行业内的流行趋势并且定制出更适合的产品或者服务，通过对定价的检测和分析对客户忠诚度有效评估，一系列的运用大数据及时改善营销决策，给企业带来有价值的数据决策。

三、发展大数据技术的未来优势

大数据行业的兴起，许多开发企业都意识到，想要在行业内不断的发展就要运用大数据技术，提升自身企业的品牌价值，在行业比拼中寻求更多的竞争优势，微软亚马逊等大型跨国公司目前都在采用大数据解决问题，为消费者提供更好的服务。

目前有很多行业和企业都尝到大数据技术的甜头了，未来会有越来越多运用大数据技术的产业，以现在大数据发展的速度来看，2020年大数据的市场规模将达到2030亿美元，很多企业都在期盼大数据项目可以运用的范围更广阔，然后通过运用产生更大的利益空间。

大数据技术能为行业提高生产力、改善营销决策，给企业带来更好的发展前景，目前大数据技术发展虽然在初级阶段，但是发展势头很猛，未来也会有更多的行业领域涉足大数据技术运用，大数据技术未来发展形式一片大好!

当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师，如果想系统的学习编程的可以来我这看看。

对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。

一、ETL研发

企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

二、Hadoop开发

随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。

三、可视化工具开发

可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

四、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

五、数据仓库研究

为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

六、OLAP开发

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。

八、数据预测分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

九、企业数据管理

企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。

十、数据安全研究

数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。成都加米谷大数据培训机构，专注于大数据人才培养。

希望对您有所帮助！~

H. 大数据时代数据安全策略

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。

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I. 大数据可以应用在哪些方面

可以应用在云计算方面。

大数据具体的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

(9)大数据应用安全策略包括哪些扩展阅读：

大数据的用处：

1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。

自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

参考资料：

网络--大数据

J. 大数据具体是做什么有哪些应用

大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。

2. 政府行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等，质检部门包括对商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证、检查，保证食品物品安全；气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径，精准地预测气象变化，寻找最佳的解决方案，规划应急、救灾工作。

3. 金融行业的大数据分析多应用于银行、证券、保险等细分领域，在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析，客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据，结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位，分析其在金融业的需求等。