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大数据时代的数据保护_数据分析师
2015-03-06
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大数据时代的数据保护_数据分析师


大数据应用的时代,用户的各种行为数据成了商家转换为购买力最实际的信息。但是其中也存在着一些难点,这些难点的处理是否妥当,直接是商家利用成败的转折点。

 

  大数据的应用

 

  如果你做为一个中国男足的粉丝来讲,那么2014年底对你来说绝对是一个非常难忘的时刻——男足在亚洲杯小组赛三战三胜,昂首挺进淘汰赛。其中有一项很助理的工具,那就是大数据的应用——支持这一决策的数据则来自于可穿戴设备在日常训练中的数据采集和基于海量数据处理的数据分析。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。简而言之,它就是从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。

 

  图:大数据无处不在你的身边

 

 

 

  大数据保护的价值

 

  既然这样的话,那么假如某一环节出现了数据的“造假”,那么这项据测就会成为一个彻底失败的东西,不仅没有半点作用,反而造成很大的负面影响的。同时,当前的数据正在成为企业用户重要的资产而存在,又因其超大量、高流速、种类多样和不确定性的特点,数据特征的改变速度已经超越了处理技术。

 

  因此,步入大数据应用时代,企业如何将数据保存得更好、从中获得更有价值的保护……这些都是非常重要的首策。另一方面,大数据保护是否需要和应用相结合?如何体现数据保护的先进性和自动化特点?这些需要对企业人员、流程、技术等做全方位考虑吗?……等等这一系列的问题都是大数据时代下的数据保护的重要任务。

 

  大数据保护的难点

 

  大数据的应用,说白了就是将所有的宽泛的数据通过一系列的逻辑进行统计与分析,从而找到其中的关联,找到决策的依据点。但是如果说数据的真实性失去了的话,那么数据就不再可靠。所以说,大数据需要进行有效的保护,大数据保护的主要措施又一般是“控制”,“控制”中的主要难点就是有以下三个:

 

  图:大数据保护的难点主要是“控制”

 

 

 

  1.大数据的用户隐私保护

 

  大数据未被妥善处理会对用户的隐私造成极大的侵害,那么就是影响到了根本。比如说,一个典型的例子是某零售商通过历史记录分析,比家长更早知道其女儿已经怀孕的事实,并向其邮寄相关广告信息,对这个女儿造成一些信息骚挠,影响正常生活。

 

  一般解决方案:根据需要保护的内容不同,隐私保护又可以进一步细分为位置隐私保护、标识符匿名保护、连接关系匿名保护等。

 

  2.大数据的可信性

 

  用数据说话,这是管理当中很实重的一点。数据自己可以说明一切,数据自身就是事实。但实际情况是,如果不仔细甄别,数据也会欺骗,就像人们有时会被自己的双眼欺骗一样。因此,大数据可信性的威胁之一是伪造或刻意制造的数据,而错误的数据往往会导致错误的结论。

 

  一般解决方案:用信息安全技术手段鉴别所有来源的真实性是不可能的。

 

  3.大数据的访问控制

 

  其实访问控制是实现数据受控共享的有效手段,根据不同场景设置相应的访问控制需求。但是也存在着难点:一个是难以预设角色,实现角色。另一个是难以预知每个角色的实际权限。

  一般解决方案:根据实际管理权限进行梳理,然后映射到数据访问控制权限上。

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