京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据仓库必须保障可访问性和可用性
大多数人都理解企业数据破坏造成的负面效果。在解决数据仓库的安全性方面,有两个特别重要的问题。第一是,数据仓库必须能够控制数据访问权限(数据权利)。第二是,提供业务持续性和灾难恢复(数据可用性)。
在数据访问权限方面,系统需要给一些用户分配权限,同时拒绝其他用户访问。在大型数据仓库中,有大量的数据需要保护,并且通常还有大量不同的用户组。系统需要支持端到端作业方式--从分段表到运营数据存储、分析和报表结构。
此外,敏感数据也存在问题,如个人身份信息(PII)、HR数据和企业敏感信息。相对于其他类型的信息而言,这些数据需要更严格的保护和更仔细的审核,并且会混合到数据仓库的数据结构中。它可能需要进行加密,才能实现足够的保护要求。
将所有这些重要数据保存在一个位置是非常危险的,因为攻击者可以轻松收集到所有数据。然而,安全性是不固定的活动目标。人们可以来,也可以走。他们会改变工作职责。保持安全性一直是一个挑战。要在多个系统上实现安全性难度就更大。
注:如果一个来源的信息都很难保证安全,那么想要保证多个来源的信息安全性,难度就更大了。例如,用户可能能够查看人力报告系统的信息,但是无法查看HR系统记录的员工计时工资。尽管如此,这些信息都存储在数据仓库中,所以可以对人力成本进行分析。
如果一个数据仓库系统能够管理整个数据链,那么它就能够提供最容易管理的数据安全性。单个安全系统更容易维护和更新。保存唯一真实数据的大型数据仓库可以实现最安全的配置。PII可以进行加密或散列化,从而保护各个信息的保密性。此外,数据也可以进行汇总,使任意个体的信息都保持隐藏,且可以在分析过程中使用。
数据可用性变得越来越重要,因为一旦数据仓库成为企业报表数据的主要来源,那么它就成为企业中不可或缺的组件。这会对几个方面造成影响。首先,它会影响数据备份和恢复。大型数据仓库系统在为用户保证性能时,还必须同时运行备份过程。虽然单个大型系统的备份难度要大于一组小型系统的备份,但是它在备份操作管理和数据保护方面更简单一些。
注:如果可用时间较短,那么执行大型数据集合的备份和恢复是很困难的。在设计一个大型数据仓库系统时,这些操作所需要的时间必须仔细斟酌。
其次是可用性。单独的内聚系统可能会成为单一故障点。然而,在大多数情况中,系统可以设计消除这个故障点。这是一个必须认真考虑的问题。首先,数据仓库系统本身要具备应付内部故障的能力。其次,如果远程位置灾难恢复机制适合这种数据仓库,那么系统必须支持远程站点操作。远程站点数据的同步是一个严重的问题,它会随数据仓库的数据量增加而加剧。为了支持大型数据仓库,必须认真对待这些问题。
再次强调,单一系统的优点在于简化管理。如果一个系统设计良好,拥有清晰的可用性维护过程和流程,那么其24 × 7可用性保持难度会远远小于多个系统。从IT角度看,维护一个系统的难度通常会小于多个小型系统的维护。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27