数据管理及安全问题不容忽视

本文涉及的产品
数据管理 DMS,安全协同 3个实例 3个月
推荐场景:
学生管理系统数据库
简介:

近日举办的中国国际大数据产业博览会上,百余家企业云集贵阳,带来了智慧城市、行业云、人脸识别、物联网等各种热门应用;当然,大数据也不再是互联网企业的专利,不少设备商及制造企业也积极与大数据对接。

阿里ET城市大脑定位是城市的人工智能中枢,可以对整个城市进行全局实时分析,自动调配公共资源,动态优化城市基础设施,最终进化成能够治理城市的超级人工智能;腾讯的大数据可视交互系统同样展示了城市的立体景象,各类数据一览无遗,方便城市治理。

京东展示的京东模特范儿,则利用人脸识别技术,迅速匹配和用户最相似的模特,通过对用户照片的识别和模特图片库的比对,就可以将与用户五官相似的模特所穿的衣服推荐给用户,实现“智能选衣”。

360则将大数据的应用聚焦于安全领域,针对目前存在的网络环境复杂、安全分析缺少全面的数据来源等问题,推出了态势感知与安全运营平台,分析处理跟踪日志和流量,描绘一个主体的整体安全态势,并进行通报预警。

富士康则展示了工厂里的影像大数据,其含义包含两个层次,一是工厂端进行影像数据的采集,发送到云端后进行决策;二是每当现场采集到一个影像数据,就可以根据历史影像进行基本判断,比如为生产线设定某一个警戒值,一旦触发警戒值就会引发报警。

从现状来看,各行各业基本上都在做基于自身行业特点的大数据应用,但是否每一项应用都会有市场呢?或许并不尽然。有些大数据应用看起来还不错,但是这样的应用可能并没有太多的迫切需要。

比如,未来大家可能会习惯刷脸,但是刷脸的技术真的准备好了吗?比如用户在使用了刷脸的应用后,其照片是否会被利用,这就一定会使安全、隐私问题被大家讨论,继而引发如何保护用户数据的问题。

同样的,大数据时代需要足够大量的数据,社会上每一个人可能都会携带着几TB的数据,但是如何将数据进行管理,如何分类、如何存放却没有统一的标准。

比如,一位新人为完成某个项目需要调取3、5年前的数据资料,但是相比数年前,不仅数据量增加了,各种情境也发生了变化,新人在碰到这些数据时可能会毫无头绪,这就体现了数据管理的重要性,特别是在这个信息爆炸的时代。

记者在浪潮展区看到,它们的大数据架构中有一项就是数据治理服务,包括数据标准(数据梳理、数据分级、关联规则),数据质量(数据监测、数据清洗、数据加工),以及数据安全(数据脱敏、数据溯源、冲突防护),这种理念就与上述类似。

大数据时代,人类获得数据的能力、数据的处理速度都远远超过想象,人类对于世界的认知也将提升到新的高度,大数据让市场变得更加聪明,让计划和预判形成可能;当然,也需要强调,只有有价值的数据才能形成大数据。

目前,大数据的发展还处于起步阶段,大数据的应用都集中在独立的行业内,可以想象,未来跨行业融合的大数据应用将成主流趋势,这一发展过程也将成为一个“大浪淘沙”的过程。

本文转自d1net(转载)

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