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大数据还欠缺点啥?

2018-05-17 08:00 星期四 所属: 大数据教程 浏览:1200

  欢迎大家阅读本篇文章,现在的我们已经离不开网络,离不开大数据,可是互联网有那么多的漏洞,大数据呢?它可不是完美的,下面由课课家教育带领您了解:大数据还欠缺点啥?记得仔细阅读哦~

  保持大数据安全的想法并不新鲜,提供这些服务的公司是否能够应对最新的网络威胁?如今,一系列严重的恶意软件和程序可能侵入企业的业务系统,并删除窃取数据。在一些领域中,大数据安全服务提供商需要开发应对网络勒索,弥补Hadoop的安全堆栈的差距,以及阻止企业可能会违反的数据政策的服务。客户信任是在线业务交易中重要且不断增长的必需品。保护数据安全免受威胁,有助于保证客户的信息安全,也将为那些希望合作开展业务的企业带来安全。

 困惑

  即使在四年前,企业的首席执行官们并不太担心客户对他们的信任,实际上只有37%的人担心。而到了2016年,企业正在加强受保护的数据意味着客户需要更多的信任。在2016年的调查中,58%的首席执行官表示会认真对待消费者的信任。最新数字估计是90%。以下是企业目前试图解决和应对的三大安全和隐私威胁。

 相信很多人在做数据分析时,会经常遇到这几个问题:不知从哪方面入手开展分析;分析的内容和指标常常被质疑是否合理、完整,自己也说不出个所以然来。当然我也一样,处在数据分析的学习阶段,对这些问题常常会感到困惑。

  这就是为什么强调数据分析方法论的原因。当方法论结合了实际业务,才能尽量确保数据分析维度的完整性和结果的有效性。

  数据分析的三大作用,主要是:现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析,需要根据我们的需求和目的来确定。

  (1)Hadoop安全堆栈间隙

  Hadoop为企业提供大数据分发以及分析和物联网战略。然而不幸的是,Hadoop也包含数据安全问题。发布Hadoop的几家公司分别创建了各自不同却相互竞争的安全软件堆栈。这会产生许多与安全性相关的问题,其中包括不兼容性和供应商锁定。而Hadoop数据湖,原始和非结构化数据,以及未知质量的半结构化数据在被读取之前都是非结构化的数据。另据专家介绍,使用基于文件系统的数据已经在安全系统内部没有保护。这些差距将让第三方产生安全漏洞。

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  (2)企业的数据政策

  有时,企业的数据政策可能是黑客用来获取安全数据的安全漏洞。例如,为了防止网络犯罪,IT部门可能会阻碍管理层购买或实施最新的技术。在等待批准的同时,企业的网络安全有时候会有漏洞,黑客可能会找到并利用它们。获得金钱是黑客入侵的主要动机。因此,黑客通过不断尝试渗透到企业的数据保护系统中。一些企业的首席执行官的意识与他们的IT部门脱节,并没有意识到网络漏洞的威胁的严重性。

  (3)勒索软件

  勒索软件听起来是为了控制并持有企业的信息,直到企业为此支付赎金。要做到这一点,他们可能会在企业的数据库中删除信息,或者使用特定的程序,这意味着企业如果不支付赎金,则无法访问自己的数据库。有时候,黑客的勒索软件通过其中Hadoop漏洞50070端口进入。黑客们正在寻找开放的HDFS进行安装,他们可以利用它们的优势。具有高技能的黑客利用互联网的可用性来查找世界各地企业的脆弱信息。俄罗斯以其白帽黑客和黑帽黑客而闻名。在这个国家,具有两套计算技能是有用的。

  显然,大数据安全漏洞知识与实施防范漏洞的技术之间存在差距。虽然更多的企业正在网上运行业务,他们认识到数据必须像计算机系统的其他领域一样得到保障,但集成安全覆盖了每一个潜在开发的层面仍然是一个新的和必要的步骤。

  全量数据分析

  身处复杂,异构环境中的企业不再希望仅为一个数据源(Hadoop)采用孤立的BI访问点。他们需要的答案被埋没在一大堆数据源中,从记录系统到云端,再到来自Hadoop和非Hadoop源的结构化和非结构化数据。企业会更加趋向于将自己的所有数据纳入数据管理分析范围。不依赖于数据源的平台将会受到欢迎,而专为Hadoop而设计的平台和未能跨应用部署的平台将受到冷遇。数据湖概念的兴起就是一个明显的佐证。

  基于大数据的机器学习。随着大数据分析能力不断增强,越来越多的企业开始投入于机器学习,并从中获益。企业可以通过机器学习算法识别潜在客户,或识别即将流失的客户,或识别营销推广中作弊的渠道,或及时发现关键KPI下跌的原因等。

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企业可以通过机器学习算法识别潜在客户,或识别即将流失的客户,或识别营销推广中作弊的渠道,或及时发现关键KPI下跌的原因等。

  小知识:

  打通数据孤岛仍是企业关注重点。在很多企业尤其是大型企业中,数据常常散落在不同部门,而且这些数据存储于不同的数据仓库,不同部门的数据技术也有可能不同,导致企业内部数据无法打通。从自由模式的JSON到嵌入式的数据库(如关系数据库和非关系数据库),到非平面数据(如Avro,Parquet,XML),数据格式正在成倍增长,连接器变得至关重要,它将不同格式的数据变成统一的表达,让不同格式的数据之间实现互通。为零散的、不同的资源提供即时连接的能力,将成为评估一个大数据系统能力的重要方面。

它将不同格式的数据变成统一的表达,让不同格式的数据之间实现互通。为零散的、不同的资源提供即时连接的能力,将成为评估一个大数据系统能力的重要方面。

  大数据在各行业的落实,是数据技术同行业知识的结合,是一个长期的持续提升过程。大数据企业正在不断的观察、分析市场动态,保持敏锐的市场触觉,不断调整自身抓住每个机会壮大自己。

  结尾:大家是否都了解清楚了呢?什么都不可能是完美的,只有一步步进步变得比以前更好,大数据在努力哦~,我们也要努力哦~。如果您还有什么问题,课课家教育平台欢迎您的咨询~~~

 

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