京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据乃双刃剑 机遇和风险并存
对于大多数企业来说,大数据已经成为左右战局的决定性力量,安全风险也随之更加凸显。企业已经搜集并存储了所有的数据,接下来他们该干些什么?他们如何对这些数据进行保护?而且最为重要的是,他们如何安全合法地利用这些数据?
无论是从企业存储策略与环境来看,还是从数据与存储操作的角度来看,大数据带来的“管理风险”不仅日益突出,而且如果不能妥善解决,将肯定会造成“大数据就是大风险”的可怕后果。
从信息安全的角度来看,围绕大数据的问题主要集中在以下五个方面:
1.网络安全
随着线交易、在线对话、在线互动,在线数据越来越多,黑客们的犯罪动机也比以往任何时候都来得强烈。如今的黑客们组织性更强,更加专业,作案工具也是更加强大,作案手段更是层出不穷。相比于以往一次性数据泄露或者黑客攻击事件的小打小闹,现在数据一旦泄露,对整个企业可以说是一着不慎满盘皆输,不仅会导致声誉受损、造成巨大的经济损失,严重的还要承担法律责任。所以在大数据时代,网络的恢复能力以及防范策略可以说是至关重要。
2.云数据
目前来看,企业快速采用和实施诸如云服务等新技术还是存在不小的压力,因为它们可能带来无法预料的风险和造成意想不到的后果。而且,云端的大数据对于黑客们来说是个极具吸引力的获取信息的目标,所以这就对企业制定安全正确的云计算采购策略提出了更高的要求。
3.消费化
众所周知,数据的搜集、存储、访问、传输必不可少的需要借助移动设备,所以大数据时代的来临也带动了移动设备的猛增。随之而来的是BYOD(bring
your own
device)风潮的兴起,越来越多的员工带自己的移动设备进行办公。不可否认的是,BYOD确实为人们的工作带来了便利,而且也帮助企业节省很大一笔开支,但也给企业带来了更大的安全隐患。曾几何时,手持设备被当成黑客入侵内网的绝佳跳板,所以企业管理和确保员工个人设备的安全性也相应增加了难度。
4.互相联系的供应链
每个企业都是复杂的、全球化的、相互依存的供应链中的一部分,而供应链很可能就是最薄弱的环节。信息将供应链紧密地联系在一起,从简单的数据到商业机密再到知识产权,而信息的泄露可能导致名誉受损、经济损失、甚至是法律制裁。信息安全的重要性也就不言而喻了,它在协调企业之间承包和供应等业务关系扮演着举足轻重的角色。
5.隐私
随着产生、存储、分析的数据量越来越大,隐私问题在未来的几年也将愈加凸显。所以新的数据保护要求以及立法机构和监管部门的完善应当提上日程。
抛开以上提到的问题,数据聚合以及大数据分析就像是企业营销情报的宝库。基于用户过去的购买方式,情绪以及先前的个人偏好进行目标客户的定位,对市场营销者来说绝对是再合适不过了。但是那些出于商业利益考虑而迫切想要采用新技术的企业领导者会被建议先去了解法律和其他方面的限制,这些限制可能涉及多个司法机构;此外,他们应该实施一些隐私最佳实践,并将其设计成分析程序,增加透明度和实行问责制度,而且不应该忽视大数据对人们、对技术的影响。
很显然,保证数据输入以及大数据输出的安全性是个很艰巨的挑战,它不仅会影响到潜在的商业活动和机会,而且有着深远的法律内含。我们应该保持敏捷性并在问题出现前对监管规则作出适当的改变,而不是坐等问题的出现再亡羊补牢。
当然,一切都还处于初级阶段,而且目前也没有太多外在要求来强制企业保证信息的完整性。然而,企业每天处理的数据规模依然在保持增长,大数据分析使得商务决策越来越接近原生数据,信息的质量也变得愈加重要。如果同样复杂的分析可以运用到相关安全数据上面,那么大数据甚至可以用来改善信息安全。
虽然目前这些解决方案很难普及开来,但是他们正在和大数据分析一起用于防骗,网络安全检测,社会分析以及多通道实时监测等过个领域。
总的说来,大数据应该说是具有相当大的价值,但同时它又存在巨大的安全隐患,一旦落入非法分子手中,势必对企业和个人造成巨大的损失。套用一句话,世界是很公平的,收入与风险是成正比的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15