正确看待大数据

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介:

岱凯一直在关注数字化转型时期企业所表现出的各种发展特点。我们在和BPI的报告中深入研究了业务经理和IT长期以来的紧张关系,最近几年,随着大数据的发展,对快速创新的需求越来越高,导致他们之间的关系更加紧张。

这些发展为企业带来了巨大的商机。相应的,首席信息官(CIO)面临的压力也越来越大,他们要为企业提供必要的工具和过程,实现大数据策略,从而激发新灵感,捕获市场商机。

大数据的关键在于它能够促进您做出更好的业务决策,并及时实现。通过挖掘您公司的数据,您将从根本上改变企业运行方式,掌控好大股东们所期望的变革历程。CIO应知道数据是怎样推动变革的。今天,研究数据并找到方法将其变为商业价值,这是对您能力的一种历练。

当然,这说起来容易做起来难,对有些人而言,这是令人畏惧难以完成的任务。过去十年中,企业要处理的信息量呈指数增长。难道真有这么多的非结构化数据?云技术真能控制并调整适应这么大的数据量 我们应采取什么样的策略使我们能够更智能的使用数据?我们怎样保证一切都安全?

很多CIO不愿意去研究大数据结构——他们担心会迷失其中,找不到需要的东西,见不到成效。但实话实说,他们不用害怕大数据,而是要以正确的方式去探求。

业界一直对分析技术有误解——人们仍然认为在把数据分解开之前,不会知道他们能发现什么。实际不是这样。在很多早期案例中,您的确知道自己需要什么。可能是要求提高质量或者效率,也可能是降低成本或者风险。明确自己到底要什么,会有助于您获得所需的信息,知道到哪里去找这些信息,更重要的是,这些信息对您的企业是否适用。这也说明了您的投入是否合理。

请记住,要充分发挥数据的效益,不仅仅是采集、存储和处理信息。还涉及到综合考虑云、网络和安全,以便建立混合IT环境。

对于要推动数字企业变革的CIO而言,除了大数据,网络空间安全也是最重要的议事日程。网络攻击在不断扩散,考虑到公司损失机密数据的严重性,再也不能采用那种东拼西凑临时应对的安全方法。因此,为实现企业安全,您不能把网络空间安全看成是‘锁上,拿好钥匙’这么简单,只关注把威胁拒之门外。不可避免的是,随着时间的推移,每一家企业都会经历安全事件。要有勇气接受这些事实,并相应的进行规划。

当然,大数据带来了新的安全问题。与普通应用程序所产生的企业信息相比,大数据的非结构化特性的确使其更容易受到安全破坏。

非结构化数据让安全专家们非常紧张。这是因为它并没有被打上‘标签’,说明它有风险指标或者属于某类风险,而且还不清楚它对于企业的价值所在。结果是,它还不能体现在您企业的管理策略中,仍然是安全措施的一个薄弱环节。数据是以非结构化的方式流入企业,因此,更大的风险在于这可能含有恶意内容。

尽管事实如此,CIO不应该让安全相关问题成为大数据发展的拦路虎。

企业目前在安全上仅投入了大约7%的数据预算。这表明,他们可能和过去一样掉入同样的安全陷阱中。安全解决方案不应该在事后才“拧到”您购买的新解决方案上,而应该内置到解决方案中。安全从一开始就应该是大数据方案的组成。

CIO应考虑采取措施,采用可自行支配的工具,让大数据更安全。这会涉及到文件级和数据库级监视,从而要求加强管理,才能应对监视应用程序所产生的报警。

例如,可能会要求采用第三方提供的托管安全服务,处理额外的工作负载,以保证大数据安全的一致性和响应能力。而重要的是,与安全服务提供商合作,理解大数据会对数据中心和网络环境产生更广泛的影响,获得相关的集成能力、专业知识、供应商关系,以及全球布局,从而满足您企业的需求。

本文转自d1net(转载)

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
3月前
|
存储 机器学习/深度学习 分布式计算
大数据技术——解锁数据的力量,引领未来趋势
【10月更文挑战第5天】大数据技术——解锁数据的力量,引领未来趋势
|
2月前
|
存储 分布式计算 数据挖掘
数据架构 ODPS 是什么?
数据架构 ODPS 是什么?
518 7
|
2月前
|
存储 分布式计算 大数据
大数据 优化数据读取
【11月更文挑战第4天】
65 2
|
9天前
|
分布式计算 Shell MaxCompute
odps测试表及大量数据构建测试
odps测试表及大量数据构建测试
|
2月前
|
数据采集 监控 数据管理
数据治理之道:大数据平台的搭建与数据质量管理
【10月更文挑战第26天】随着信息技术的发展,数据成为企业核心资源。本文探讨大数据平台的搭建与数据质量管理,包括选择合适架构、数据处理与分析能力、数据质量标准与监控机制、数据清洗与校验及元数据管理,为企业数据治理提供参考。
113 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 大数据
在大数据时代,高维数据处理成为难题,主成分分析(PCA)作为一种有效的数据降维技术,通过线性变换将数据投影到新的坐标系
在大数据时代,高维数据处理成为难题,主成分分析(PCA)作为一种有效的数据降维技术,通过线性变换将数据投影到新的坐标系,保留最大方差信息,实现数据压缩、去噪及可视化。本文详解PCA原理、步骤及其Python实现,探讨其在图像压缩、特征提取等领域的应用,并指出使用时的注意事项,旨在帮助读者掌握这一强大工具。
116 4
|
2月前
|
存储 大数据 数据管理
大数据分区简化数据维护
大数据分区简化数据维护
31 4
|
2月前
|
存储 大数据 定位技术
大数据 数据索引技术
【10月更文挑战第26天】
72 3
|
2月前
|
存储 大数据 OLAP
大数据数据分区技术
【10月更文挑战第26天】
96 2