
大數(shù)據(jù)時代:數(shù)據(jù)安全管理是最大風(fēng)險
大數(shù)據(jù)時代的來臨,對中國來說面臨安全管理能力、存儲及處理能力、應(yīng)用能力和人才培養(yǎng)能力等多方面的新挑戰(zhàn)。
大數(shù)據(jù)的安全管理能力挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)安全管理問題,是我國應(yīng)用大數(shù)據(jù)面臨的最大風(fēng)險。雖然將海量數(shù)據(jù)集中存儲,方便了數(shù)據(jù)分析和處理,但由于安全管理不當(dāng)所造成的大數(shù)據(jù)丟失和損壞,則將引發(fā)毀滅性的災(zāi)難。有專家指出:由于新技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展,對隱私權(quán)的侵犯已經(jīng)不再需要物理的、強制性的侵入,而是以更加微妙的方式廣泛衍生,由此所引發(fā)的數(shù)據(jù)風(fēng)險和隱私風(fēng)險,也將更為嚴(yán)重。
當(dāng)前,我國對大數(shù)據(jù)的保護(hù)能力還十分有限,數(shù)據(jù)被惡意使用的現(xiàn)象仍然難以掌控。我國個人和企業(yè)對于數(shù)據(jù)資源的保護(hù)意識,還比較薄弱。隨著電子商務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、以及移動互聯(lián)網(wǎng)的全面普及,我國數(shù)據(jù)資源與全球的數(shù)據(jù)資源一樣,正在呈現(xiàn)爆發(fā)性、多樣性的增長態(tài)勢。但是,由于對數(shù)據(jù)保護(hù)認(rèn)識的不足,以及對個人電腦安全防護(hù)的不當(dāng),個人或企業(yè)的隱私數(shù)據(jù)暴露在互聯(lián)網(wǎng)上的現(xiàn)象十分普遍。2011年,我國最大程序員網(wǎng)站的600萬個人信息和郵箱密碼被黑客公開,進(jìn)而引發(fā)了連鎖的泄密事件。2013年,中國人壽80萬客戶的個人保單信息發(fā)現(xiàn)被泄露。這些事件都凸顯出在大數(shù)據(jù)時代,信息安全管理所面臨的、前所未有的挑戰(zhàn)。
大數(shù)據(jù)的存儲及處理能力挑戰(zhàn)。當(dāng)前,我國大數(shù)據(jù)存儲、分析和處理的能力還很薄弱,與大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)和工具的運用也相當(dāng)不成熟,大部分企業(yè)仍處于IT產(chǎn)業(yè)鏈的低端。我國在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘以及云計算等領(lǐng)域的技術(shù),普遍落后于國外先進(jìn)水平。
在大數(shù)據(jù)存儲方面,數(shù)據(jù)的爆炸式增長,數(shù)據(jù)來源的極其豐富和數(shù)據(jù)類型的多種多樣,使數(shù)據(jù)存儲量更龐大,對數(shù)據(jù)展現(xiàn)的要求更高。而目前我國傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫,還難以存儲如此巨大的數(shù)據(jù)量。在大數(shù)據(jù)的分析處理方面,由于針對具體的應(yīng)用類型,需要采用不同的處理方式,因此必須通過建立高級大數(shù)據(jù)的分析模型,來實現(xiàn)快速抽取大數(shù)據(jù)的核心數(shù)據(jù)、高效分析這些核心數(shù)據(jù)并從中發(fā)現(xiàn)價值,而這些數(shù)據(jù)分析能力我國還很欠缺。
因此,如何提高我國對大數(shù)據(jù)資源的存儲和整合能力,實現(xiàn)從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)、挖掘出有價值的信息和知識,是當(dāng)前我國大數(shù)據(jù)存儲和處理所面臨的挑戰(zhàn)。
大數(shù)據(jù)的應(yīng)用能力挑戰(zhàn)。我國擁有龐大的人口資源和大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場,市場復(fù)雜度高且變化多端,使我國成為世界上最復(fù)雜的大數(shù)據(jù)國家。我國互聯(lián)網(wǎng)用戶,通過利用互聯(lián)網(wǎng)上的海量數(shù)據(jù)來提升自身的商業(yè)價值和科研價值。我國企業(yè)用戶,也已積累了大量的數(shù)據(jù)信息資產(chǎn),如產(chǎn)品數(shù)據(jù)、運營數(shù)據(jù)和價值鏈數(shù)據(jù)等。隨著我國企業(yè)信息化系統(tǒng)的深入部署和逐步完善,大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力所引發(fā)的商業(yè)模式的改變,將直接影響我國企業(yè)的競爭能力。
在政府決策方面,當(dāng)前我國政府部門的數(shù)據(jù)規(guī)模還很小,多數(shù)仍集中在對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的應(yīng)用上,而對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的利用則幾乎為空白。利用數(shù)據(jù)分析來支撐政府決策,我國做得還很不夠。從認(rèn)識到“大數(shù)據(jù)能產(chǎn)生價值”,到實現(xiàn)了“從大數(shù)據(jù)中找到價值”,再到“有效使用大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的價值”,政府目前也只是剛剛起步。當(dāng)前,如何收集數(shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)、開放數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)和利用數(shù)據(jù)來支撐決策,是我國面臨的又一新挑戰(zhàn)。
大數(shù)據(jù)的人才培養(yǎng)能力挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域技術(shù)人才和商業(yè)人才的缺乏,是一個全球性的問題。根據(jù)麥肯錫的一項研究顯示,僅美國每年就有14萬到19萬名數(shù)據(jù)科學(xué)家的缺口,預(yù)計到2018年將達(dá)到44萬到49萬,而數(shù)據(jù)科學(xué)家則更是嚴(yán)重缺乏。
我國大數(shù)據(jù)分析專業(yè)人才缺口究竟有多大,有專家粗略估算至少需要100萬人。當(dāng)前,具備綜合掌控數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)等方面知識的復(fù)合型人才,同時又可承擔(dān)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)科學(xué)家,在我國尤為奇缺。目前,我國初級的分析人員只能對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的報表和進(jìn)行描述性分析,而隨著未來大數(shù)據(jù)應(yīng)用的不斷增長,我國大數(shù)據(jù)人才儲備不足的問題將更加嚴(yán)重。因此,培養(yǎng)能夠解決大數(shù)據(jù)問題所需的人才,包括培養(yǎng)大數(shù)據(jù)分析人才和管理人才,是我們需要面對的又一緊迫問題。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10