數(shù)據(jù)驅(qū)動的政府機構(gòu)、企業(yè)和組織收集大量數(shù)據(jù)，它們使用現(xiàn)代化技術(shù)有效地存儲、使用和收集數(shù)據(jù)，以便在需要時對其進(jìn)行挖掘。

企業(yè)通常采用一個公共平臺來處理這些數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)被分析并轉(zhuǎn)換為有價值的信息，使用更少的時間和高效的工具。

適當(dāng)?shù)募墒侵陵P(guān)重要的，它將進(jìn)一步用于決策、狀態(tài)和性能報告、商業(yè)智能等。

大數(shù)據(jù)是什么?

由企業(yè)收集的大量數(shù)據(jù)，無論是結(jié)構(gòu)化的還是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，用于競爭優(yōu)勢、機器學(xué)習(xí)、人工智能階段或其他類似的預(yù)測項目，被稱為大數(shù)據(jù)。

存儲和使用由支持大數(shù)據(jù)分析的不同工具完成，因為許多企業(yè)可以收集處理處理大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)的組件。當(dāng)這些數(shù)據(jù)每秒都在增加或隨時間增加時，沒有特定的方法來評估這些數(shù)據(jù)的價值。存儲設(shè)備可以存儲TB字節(jié)、PB字節(jié)和EB字節(jié)的數(shù)據(jù)，并用于存儲隨時間收集的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)倉庫是什么?

管理系統(tǒng)用于存儲、分析和處理數(shù)據(jù)。業(yè)務(wù)智能、增長和業(yè)務(wù)健康理解企業(yè)挖掘組織好的數(shù)據(jù)。甚至在緊急情況下發(fā)現(xiàn)錯誤也是有幫助的。

該公司有三種實時存儲和管理數(shù)據(jù)的方式。

• 內(nèi)部部署：內(nèi)部部署數(shù)據(jù)倉庫建議組織設(shè)置物理服務(wù)器和管理系統(tǒng)來評估其信息。
• 云存儲：這些存儲設(shè)施是在線的，沒有物理來源。其服務(wù)器由其他公司管理和擁有，包括隱私政策、條款和條件。
• 混合倉庫：這種類型的數(shù)據(jù)存儲意味著它在服務(wù)器上物理可用。企業(yè)還會根據(jù)需要以結(jié)構(gòu)化的方式將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到云存儲中。

大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)倉庫是如何一起組合的?

當(dāng)倉庫存儲數(shù)據(jù)時，商業(yè)智能管理和分析數(shù)據(jù)用于業(yè)務(wù)目的。它創(chuàng)建的報告、見解和查詢板在視覺上可靠且易于訪問。因此，核心價值將會增加，促進(jìn)成功和成長。

如何構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫?

由于所有數(shù)據(jù)都傳輸?shù)揭粋€地方，因此企業(yè)更容易隨時跟蹤和訪問數(shù)據(jù)，因為數(shù)據(jù)存儲在一個地方，既安全又靈活。

出于多種原因，應(yīng)該構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫，例如：

首先，用戶可以節(jié)省訪問和修改數(shù)據(jù)的時間，因為受保護(hù)的信息隨時可供當(dāng)局使用。當(dāng)需要時，多個來源可以訪問這樣的大數(shù)據(jù)。

結(jié)構(gòu)和組織變得簡單，不再需要重復(fù)的人工轉(zhuǎn)移，從而節(jié)省時間和空間。

中央訪問環(huán)境提供更好的可定制安全性，因為第三方無法在未經(jīng)授權(quán)的情況下進(jìn)入特定的數(shù)據(jù)庫。

在構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫時要記住的三件事是，隨著時間的推移，許多企業(yè)在倉庫開發(fā)方面積累了經(jīng)驗，并且可以為其他企業(yè)提供出色的結(jié)構(gòu)。有必要遵循基本步驟并研究如何管理這些步驟，這些步驟是：

第一步是存儲，在內(nèi)部部署或云平臺之間決定。這兩種選擇是可行的，主要取決于企業(yè)的要求。

第二步是在集中化軟件和可視化軟件之間進(jìn)行選擇。兩者都扮演著至關(guān)重要的角色，前者負(fù)責(zé)收集、存儲和分析;后者將添加數(shù)據(jù)，提供報告，并進(jìn)行類似的處理。

第三，也是最重要的是雇用熟練的專業(yè)人員來維護(hù)這些倉庫，保持它們干凈整潔。數(shù)據(jù)倉庫和大數(shù)據(jù)方面的知識要清晰、概念性強，這樣才能對企業(yè)的硬件和服務(wù)器進(jìn)行管理和組織。

大數(shù)據(jù)分析是網(wǎng)絡(luò)安全的必需品

大數(shù)據(jù)分析是網(wǎng)絡(luò)安全的必需品，為個人提供有關(guān)增強客戶體驗和更高增長、提高投資回報率和降低管理費用的相關(guān)信息。

企業(yè)網(wǎng)絡(luò)也不例外。因為企業(yè)每天都會產(chǎn)生和消耗大量的數(shù)據(jù)，他們必須依靠分析來幫助他們掌握和保護(hù)關(guān)鍵信息。

應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)安全問題的主要挑戰(zhàn):另一個問題是，許多企業(yè)都有一個開放的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。一旦網(wǎng)絡(luò)攻擊者進(jìn)行攻擊，他們就可以自由地訪問網(wǎng)絡(luò)的所有主要系統(tǒng)。話雖如此，這些網(wǎng)絡(luò)安全漏洞只是冰山一角。阻止網(wǎng)絡(luò)安全解決方案完全實現(xiàn)自身的主要問題可能與兩個因素有關(guān):數(shù)據(jù)量和可擴展性。

大數(shù)據(jù)分析之所以有效，是因為它遵循了PDR(預(yù)防、檢測和響應(yīng))模式。話雖如此，許多數(shù)據(jù)分析師建議企業(yè)投資于大數(shù)據(jù)分析，以防止未來的安全漏洞。

• 異常的實時識別：異常可以有許多不同的形式。據(jù)《哈佛商業(yè)評論》報道，60%的異常情況來自內(nèi)部，這意味著許多員工都應(yīng)該為數(shù)據(jù)泄露負(fù)責(zé)。有時，這樣的數(shù)據(jù)泄露是由于某個員工將關(guān)鍵信息分發(fā)給不正確的人而造成的誠實錯誤。然而，許多這些數(shù)據(jù)的發(fā)布都是經(jīng)過深思熟慮的。因為這些危險來自內(nèi)部，所以它們是最難識別的。然而，在大數(shù)據(jù)的幫助下，任何事情都可以被實時識別。
• 網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險和漏洞評估：大數(shù)據(jù)分析是分析公司數(shù)據(jù)以識別和分類的過程。此外，它分析危險，并提醒用戶可以快速修復(fù)的任何網(wǎng)絡(luò)弱點。然而，如果企業(yè)不能及時處理這些安全漏洞，那么所有這些知識都可能變得毫無意義。
• 改進(jìn)事件響應(yīng)：當(dāng)數(shù)據(jù)泄露成功時，許多企業(yè)都面臨著確定網(wǎng)絡(luò)攻擊發(fā)生的方式、原因和位置的苦差事。企業(yè)經(jīng)常依靠第三方來評估損失，并分析導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)攻擊發(fā)生的情況。大數(shù)據(jù)分析可以輕松管理所有這些職責(zé)。
• 采用理想的大數(shù)據(jù)分析方法：大數(shù)據(jù)分析通過提供洞察力幫助人們做出更好、更快的決策，不斷給企業(yè)帶來驚喜。然而，雖然許多人可能會稱贊大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)點，但有一些趨勢、見解和架構(gòu)工具需要考慮。通過這些方法可以幫助企業(yè)有效地處理大數(shù)據(jù)分析。
• 惡意軟件的研究和分析：網(wǎng)絡(luò)攻擊的方法越來越復(fù)雜。網(wǎng)絡(luò)攻擊者悄無聲息地潛入系統(tǒng)，直到造成破壞。大數(shù)據(jù)分析使企業(yè)能夠檢測和報告威脅。
• 網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的趨勢分析：大數(shù)據(jù)分析收集有關(guān)任何網(wǎng)絡(luò)危險的信息。它生成檢測模式、趨勢或惡意軟件跟蹤的報告，以預(yù)測未來的惡意軟件事件。因此，它可以防止企業(yè)再次陷入同樣的錯誤。
• 威脅檢測性能評估：分析模式，預(yù)測網(wǎng)絡(luò)威脅的路徑，檢測惡意軟件，這些都是為了幫助企業(yè)做出最佳的網(wǎng)絡(luò)安全決策。

結(jié)論

大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉庫對于功能優(yōu)化、有前景的增長和創(chuàng)新以及信息安全都是必要的。這樣的存儲選項提高了效率，獲得了更好的可靠性。此外，企業(yè)需要提供了一個安全的工作環(huán)境，并且應(yīng)對可能的網(wǎng)絡(luò)威脅。