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大数据集群安全策略研究

大数据平台作为用户核心业务和机密数据的载体，一方面要保证其平台内部的数据安全，另一方面，也要保障大数据平台与应用提供者之间的接口安全。大数据平台建设大多采用分布式架构。作为大数据平台的标准解决方案，Hadoop成为目前最流行的大数据分布式系统架构[3]，已广泛应用于各个大数据产品生态体系。 Hadoop平台由多个组件搭建而成，所以各个组件的安全共同影响并决定着大数据平台的安全。大数据集群一般部署在内部网络，并且大多数厂商会租用数据基地的服务器来部署自己的集群。下一步将研究针对大数据平台的系统风险评估和安全预警，并提出相应的安全加固方案。

来源：微信公众号《邮电设计技术》

2022-04-21

大数据分析如何发挥重要的作用

这些庞大的、无组织的数据集群被称为大数据。简单来说，大数据普是海量的数据，这些数据集形式多样，来源也多种多样。企业必须将原始数据转换为更实用的信息，以获得更好的见解，并做出明智的决策。这就是大数据分析发挥重要作用的地方。什么是大数据分析大数据分析主要是对大数据进行彻底评估并从中提取有用信息的过程。但问题是，大数据分析如何工作？大数据分析如何工作？大数据分析是指对收集的大量原始数据进行处理、清理和分析，并将其转化为企业的强大资产。这是这个过程的工作原理。因为脏数据或质量较差的数据可能非常具有误导性，并且会影响洞察的质量。（4）数据分析将大数据转换为可用格式肯定需要一些时间。一旦完成，高级分析可以将大数据转化为有价值和实用的见解。结语可以肯定地说，大数据分析现在在商业市场运行，因为信息在数字时代就是力量。大数据分析正在帮助企业发现他们从不同来源收集的海量数据集下的隐藏真相。

来源：e-works

2022-03-18

大数据分析的好处以及如何分析大数据

大数据分析是一种高级分析，需要复杂的应用程序，这些应用程序使用分析系统来支持预测模型、统计算法和假设分析等功能。以下了解大数据分析的好处以及如何进行分析。大数据分析的重要性用于大数据分析的技术和工具可以帮助企业做出改善业务成果的数据驱动决策。获得更多的营销、额外的收入机会、客户定制和更高的运营效率。这些优势可以通过正确的策略提供领先竞争对手的优势。大数据分析的好处以下是大数据分析的好处：·及时分析来自多种来源、各种形式和类型的海量数据。如果企业正在用大数据做一些事情，它是非常有益的，但如何分析大数据呢?亚马逊公司和谷歌公司是分析大量数据的专业厂商，企业可以采用他们的服务获得竞争优势。大数据分析能力将其推向了一个新的高度。企业希望解决什么问题?这是在深入研究大数据分析之前应该问自己的第一件事。企业甚至可能不知道自己在寻找什么。但知道自己拥有大量数据，认为可以从中获得重要见解。

来源：企业网D1Net

2021-08-13

2021年大数据分析的5大挑战

2021年已经到来，现在是深入研究大数据分析面临的挑战的时候了，需要调查其根本原因，本文重点介绍了解决这些问题的潜在解决方案。在开始使用大数据分析系统时，组织最好考虑周全。因为一旦大数据分析已经启动运行，任何修复都可能成本高昂。在当今的数字世界中，很多组织采用大数据分析系统改进业务决策、增强责任感、提高生产率、做出更好的预测、监控绩效，并获得竞争优势。 1.解决方案无法提供新见解或及时的见解很多组织投资采用新的大数据业务分析解决方案，力求获得独特的见解，以帮助领导者做出更明智的业务决策。 (1)数据不足有些组织可能由于分析数据不足，无法生成新的见解。这可能是由于缺乏数据集成或数据组织不当造成的。在这种情况下，可以进行数据审核，并确保现有数据集成提供所需的见解。 (2)大数据分析基础设施和资源利用问题问题可能出在系统本身，这意味着它已达到其可扩展性极限，也可能是组织的硬件基础设施不再足够。这里最简单的解决方案是升级，即为系统添加更多计算资源。

来源：企业网D1Net

2021-02-10

分析企业运用大数据管理的特点及作用

管理大数据是将企业内部海量的战略、文化、运营、营销、人力资源、财务等数据以及企业外部的行业和环境数据整合起来，通过数据挖掘和解读工作打造管理大数据结构化平台，跨企业的异构数据共享将最大化变现数据的商业价值大数据时代下企业管理的特点1.企业用于分析的数据量十分庞大数据分析是当前企业管理过程中不容忽视的重要支撑点，企业需要有完整、真实、有效的数据进行支撑，企业需要使用大量的数据，才能够对未来行业的发展趋势进行有效的预测而处在大数据时代下的企业管理并不需要面临这个困扰。大数据时代中，企业能够获取到的数据信息越来越全面、完整、真实，这样就能够因为数据量的增加，减少数据的错误率。 4.管理大数据帮助企业优化资源配置管理大数据能实现企业各业务环节间的信息高度集成和互联，减少不必要的资源浪费。管理大数据能够挖掘和分析宏观环境、行业环境和用户需求等数据，为企业的精准营销提供大数据支撑。管理大数据能实现企业内部信息共享，利用数据改善企业内部管理。

来源：电子发烧友网

2018-12-22

发达国家如何布局大数据战略？

重视大数据重大项目研究与应用，占领大数据产业和技术制高点发达国家以点带面引导大数据发展，通过资助重大项目研究，破解大数据发展核心技术，引导企业和社会推动大数据发展。 2014年，英国政府投入7300万英镑进行大数据技术开发，包括在55个政府数据分析项目中开展大数据技术应用。2013年，法国政府投入1150万欧元，用于7个大数据市场研发项目，促进大数据研发。美国由白宫科学和技术政策办公室牵头建立大数据高级监督组，通过协调和扩大政府对大数据的投资、提供合作机遇、促进核心技术研发和劳动力发展等实现大数据战略目标。政府营造环境，充分调动企业发展大数据的积极性大数据在美国之所以能被迅速、广泛应用，与美国高度重视大数据价值、积极推动数据开放和拥有一批掌握核心技术的信息技术企业密切相关。谷歌、易安信、惠普、IBM、微软、甲骨文、亚马逊、Facebook等企业很早就通过收购或自主研发等方式布局大数据，成为大数据技术的主要推动者，并快速推出与大数据相关的产品和服务，为各领域、各行业应用大数据提供工具和解决方案

来源：中国经济报告

2018-02-22

大数据分析也可以挽救生命

大数据分析技术是不是真的可以在短时间之内找到病症的原因，并且帮助病人找到解决的办法，大数据分析的解决方案会帮助医院实时收集患者的数据以及这些病毒或者其他病症对生命体的消耗，这个过程中包括很多的部分，身体的活动，身体的姿势，心率、呼吸、温度等等，这些都是可以追踪得到的身体数据，这些数据会根据已经形成的数据模型来进行分析，提醒医生是不是相关的病人有可能处在风险之中，这些都是大数据分析的结果。随着移动智能化设备的发展，如果可以将病患的临床数据及时的反馈给医护人员，也可以对其下一步的护理和一直工作给予建议，可以说这些措施的事实确实是可以帮助患者挽回生命，也会在一定程度上降低医疗成本，从国外已经实施大数据分析或者相关医疗技术的医疗机构反映来看，引入的大数据分析技术在实践中减低了患者的死亡率。大数据分析技术的开拓为医疗机构以及护理人员提供了实时的数据，可以在很短的时间内就对患者的护理和医疗做出决策，不仅仅增加了决策的科学性，这是医疗保健技术中的创新，同时也表明大数据分析技术在医疗的行业应用前景

来源：互联网

2018-01-31

大数据分析为何如此具有挑战性?

在大数据森林里能找到黄金，但是大多数公司没有地图和队伍。TDWI的一个新研究报告，题为《科学数据和大数据，企业的成功路径》概述了大数据和数据科学的状况。简而言之，它变得更大、更困难了。公民数据科学家数据科学家已经存在很长时间了，但是这个角色最近变得更加复杂，因为企业正试图将大数据资产转化为真正的价值。最大的问题：发现大数据价值大多数公司使用数据科学产生更精确的业务洞察力，然后更好地了解客户，预测行为，改善业务实践/流程。即使想要的结果多样，并没有一个单一的，可预测的路径成功使用大数据和数据的科学。另一个被提到的趋势是，使用数据平台和大数据即服务减轻分析大数据的繁重工作。这个话题将在数据平台2017会议上讨论。鉴于分析大数据固有的挑战，以及其他的担心，如害怕他们的工作将被机器学习算法所淘汰，2017年对数据科学来说不会是平凡的一年。

来源：互联网

2017-11-26

10个最佳的大数据处理编程语言

在巨大的数据集中进行筛选的最好工具是什么？通过和数据骇客的交流，我们知道了他们用于硬核数据分析最喜欢的语言和工具包。R语言在这些语言名单中，如果R语言排第二，那就没其他能排第一。在过去的几年时间中，R语言已经成为了数据科学的宠儿——数据科学现在不仅仅在书呆子一样的统计学家中人尽皆知，而且也为华尔街交易员，生物学家，和硅谷开发者所家喻户晓。使用R语言，只需要短短的几行代码，你就可以在复杂的数据集中筛选，通过先进的建模函数处理数据，以及创建平整的图形来代表数字。它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。 IPythonnotebook和NumPy可以用作轻便工作的一种暂存器，而Python可以作为中等规模数据处理的强大工具。丰富的数据社区，也是Python的优势，因为可以提供了大量的工具包和功能。 hadoop和Hive一群基于Java的工具被开发出来以满足数据处理的巨大需求。Hadoop作为首选的基于Java的框架用于批处理数据已经点燃了大家的热情。

来源：36大数据

2017-11-18

我们分析了10个垂直行业，告诉你大数据应用面临哪些挑战

大数据已经成为过去几年中大部分行业的游戏规则，行业领袖，学者和其他知名的利益相关者都同意这一点，随着大数据继续渗透到我们的日常生活中，围绕大数据的炒作正在转向实际使用中的真正价值。虽然了解大数据的价值仍然是一个挑战，但其他实践中的挑战包括资金投入和投资回报率以及相关技能仍然是大数据行业排名前列。Gartner调查显示，75%以上的公司正在投资或计划在未来两年投资大数据。你很可能会发现你处于以下几种情况之一：想要弄清楚大数据中是否存在真正的价值评估市场机会的规模开发使用大数据的新服务和产品已经使用大数据解决方案重新定位现有的服务和产品以利用大数据，或者已经使用大数据解决方案考虑到这一点 9.交通行业具体挑战政府，私人机构和个人的一些大数据应用包括：政府使用大数据：交通管制，路线规划，智能交通系统，拥堵管理(预测交通状况)私营部门在运输中使用大数据：收入管理，技术改进，物流和竞争优势(通过整合出货量和优化货运总结本文总共梳理了10个垂直行业中大数据的重要作用，以下是几个关键要点：在大数据领域有大量支出要利用大数据机会，你需要：熟悉并了解行业特定的挑战、了解每个行业的数据特征、了解支出在哪里发生、通过自己的能力和解决方案来满足市场需求垂直行业的专业知识是有效和高效地利用大数据的关键

来源：36大数据

2017-09-17

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