大資料時代資料安全策略
大資料未來已來 商業價值巨大
眾所周知,今天的資料量正在呈幾何式增長,以個人消費者為例,現在我們每個人每天都會產生大量的資料比如上網資料、購物資料、社交資料。而在企業市場,資料量更是驚人, 移動裝置、網際網路以及企業自身的資料加速了大資料到來 。阿里的馬雲曾經說過,我們現在正在處於一個由IT時代向DT時代轉變。實際上,這不是在聳人聽聞,小到我們個人消費者大到行業企業的發展,處處在產生資料、又處處離不開資料,基於大資料技術,無論是個人還是行業企業可以去很多的業務創新以及價值轉換,事實上,大資料的價值已經不言而喻。梭子魚中國華南區高階技術經理範宏偉認為,大資料在行業發展的前景非常廣闊,不論是傳統的金融機構還是現在時髦的網際網路金融機構,透過大資料技術能夠分析每個人的特徵,根據所形成的特徵進行彙總,能夠助力金融機構實現對於貸款人的評判。
在政府和房地產行業,未來隨著資料的開放,透過大資料技術查詢房產不需要在回到原省區查詢,直接在所在當地就可以查詢。
對於企業的內部管理而言,透過大資料技術可以分析出營銷存在的問題,然後根據問題,不斷的最佳化、解決,從而使整體的團隊營銷水平最終得到有效的提升。
今天的大資料對於企業而言是非常有價值的,經過多年的大資料的發展,範宏偉認為,大資料現在呈現以下幾大特點:
第一,規模越來越大。在過去十幾年前,幾百GB的資料量已經非常巨大,但現在都已經是TB、PB級的,從這方面來看,資料規模越來越大;
第二,資料型別非常多,過去只有單一的資料,現在越來越多非結構化資料如音訊、影片、社交資料等對資料處理能力提出更高要求;
第三,資料處理速度快,對資料實時處理有著極高的要求,透過傳統資料庫查詢方式得到的 “當前結果”很可能已經沒有價值。
第四,資料價值高。海量資料帶來了巨大的商業價值。資料之間關聯性支援深層的資料探勘。
大資料 安全不容小覷
雖然我們一再強調大資料的特點以及在行業中的價值,也傳遞了它的正向作用,但是任何事務都是雙向的,既然大資料有正向作用,那麼它也有反向作用暨開展大資料也是存在挑戰的,而安全成為企業開展在大資料不容小覷的“門檻”。
還是以金融為例,通常金融的資料資訊是最“齊全”的,對於駭客而言,通常會進行多個點的“攻擊”,一旦攻開一個點,它就可以“拿”到整個資料,這對金融機構特別可怕,特別是網際網路金融如P2P的興起,由於技術薄弱以及眾多的後臺介面,導致每天被都會被攻擊,而且在網際網路環境下駭客的成本在降低,這就導致了在大資料時代企業存在安全風險。
範宏偉表示,在大資料時代,駭客對於企業的攻擊點是無形中增加的,它已經不在侷限於企業自身的攻擊,而是透過“外圍”的方式深入到企業內部比如美國某知名電商網站受到攻擊後發現原來駭客是從該網站的供應商系統中切入到,從而獲得了資料。因此,對於企業而言,企業的資料安全風險的,這也是企業的CIO、IT管理者在企業發展中需要思考的問題。
大資料時代資料安全策略
現在我們可以看到,在整個IT系統中,資料已經成為IT很重要的資產,那麼,資料作為企業中很重要的資料,我們怎麼保護資料?如何做到有效的容災?而且大資料存在安全風險,那麼作為企業的CIO、IT管理者而言又該如何來應對?
對於此,範宏偉認為,CIO開展藉助大資料安全,首先要做好大資料的安全策略:
第一,規範建設。不論上新應用資訊系統還是過去舊的系統,都需要有規範化的管理,在大資料時代如果沒有規範,它所面臨的就是資料丟失。
第二,建立以資料為中心的安全系統。
第三,融合創新。
實際在這三點對於每個行業企業在開展大資料安全管理時,都具有重要的參考價值。對於企業的CIO而言,企業的核心資料如ERP系統首先可透過預判來進行防範,實現安全預警。比如平常員工很少晚上登陸ERP系統帳號,如果晚上登陸ERP系統,就可以判斷是疑似的預判,從而做出相應的應對措施。
對於企業的核心資料保護需要考慮以下五個方面的因素:
第一,災難的型別。會有哪些災難以及會對系統到來多大損失?當機器出現故意後,對於企業有多大影響比如ERP系統機器損壞以後會影響到企業的生存發展;
第二、恢復時間:災難發生後需要多久恢復?
第三,實用技術。目前有哪些可靠的技術,可以保護資料安全
第四、成本的問題。實施容災方案的成本以及不實施容災災難發生後的損失成本?
第五、恢復程度;系統恢復還是資料恢復?恢復資料的最後更新時間?
範宏偉進一步指出,在有限的成本中,把資料保護實現最大化,則需要CIO要在實施成本、當機時間、解決方案達成一個平衡。因此,開展資料保護或者對於整體資料容災系統應該從底層的資料備份恢復開始做起,逐步開始資料複製、應用切換、業務接管等四個方向。
來自 “ ITPUB部落格 ” ,連結:http://blog.itpub.net/196700/viewspace-1816075/,如需轉載,請註明出處,否則將追究法律責任。
相關文章
- 女人與大資料:大資料時代就是女性的時代大資料
- 大資料時代的資料治理!大資料
- 大資料的時代大資料
- 大資料雲安全策略4大竅門大資料
- 圖資料庫——大資料時代的高鐵資料庫大資料
- 大資料時代來臨大資料
- 大資料時代的裸奔大資料
- 大資料時代的常量大資料
- 四說大資料時代“神話”:從大資料到深資料大資料
- 大資料時代:守好資料安全這道門大資料
- 大資料時代的量化投資大資料
- 大資料時代,如何做資料探勘與分析!大資料
- 大資料時代,從零學習資料思維大資料
- 大資料時代,人人都在談資料視覺化。大資料視覺化
- 大資料資訊時代,如何防止資料洩露,大資料防洩漏解決方案大資料
- 大資料引領我們走向資料智慧化時代大資料
- 大資料時代——未來世界的資料分析法大資料
- 直擊前沿:大資料時代下資料防洩密大資料
- 大資料時代的資料應用難題——資訊圖大資料
- 大資料時代的資料應用難題–資訊圖大資料
- Bond——大資料時代的資料交換和儲存格式大資料
- 大資料時代的資料儲存,非關係型資料庫MongoDB大資料資料庫MongoDB
- 大資料時代,我們如此赤裸大資料
- 大資料時代的電光火石大資料
- 大資料時代的業務轉型大資料
- 金融時報:迎接“大資料”時代大資料
- 大資料,大資料,大資料大資料
- 大資料時代帶來的大變革大資料
- 大資料時代的技術hive:hive的資料型別和資料模型大資料Hive資料型別模型
- 物件代理資料庫:大資料時代下的應需之作物件資料庫大資料
- 大資料時代,資料倉儲究竟是幹嘛的?大資料
- 大資料時代背景下地方政府資料資訊共享研究大資料
- Oracle資料庫安全策略(轉)Oracle資料庫
- 大資料時代之你不得不知道的大資料概念大資料
- AI時代,還不瞭解大資料?AI大資料
- 大資料時代下如何保障資訊保安?大資料
- 大資料時代的六西格瑪管理大資料
- 大資料時代 一本好書大資料