大數據可信度剖析 信息安全底線如何界定？

關于大數據的討論已經有很多，它究竟是什么，它能做什么，不能做什么呢?很多人寫文章贊揚大數據將如何改變我們做業(yè)務的方式，從預測性分析到發(fā)現(xiàn)海量非結構化數據中隱藏的情報信息等。還有些人則認為應該謹慎對待大數據，他們稱數據是難以操縱的，使用大量數據并不會帶來媒體炒作的變革。

領導的決策和信任是大數據啟用的關鍵

在企業(yè)領導考慮大數據的成本和應用時，他們需要問自己的問題是，他們真的可以相信大數據嗎?畢竟，很多企業(yè)高管此前都看到過“小數據”帶來的失敗經 歷，并且，每當分析師建議不要相信一種直覺時，第一個傾向就是質疑數據的真實性。有些企業(yè)面對大數據能夠游刃有余，而其他企業(yè)則極其缺乏信心。這是值得關 注的問題，因為企業(yè)從大數據中獲得有價值的洞察將取決于他們是否有信心來對這些洞察付諸行動。

其中最顯著的問題是不信任數據，很多高管對于大數據帶來的信息類型存在信任問題。很多企業(yè)擔心，大數據系統(tǒng)收集海量未分類、未經分析的數據，這些數據沒有得到像傳統(tǒng)數據庫對數據部署的相同級別的保護，例如加密。

錯誤數據可能導致安全災難

我們在新聞中也看到過這樣的事情，即企業(yè)對錯誤的數據采取行動，然后“深受其害”。在2013年4月，一家新聞機構的Twitterfeed被黑客攻擊，該黑客發(fā)出了虛假的tweet，聲稱白宮正受到攻擊。這則消息導致幾家投資機構開始拋售股票，最終讓這些公司遭遇巨大的財產損失。這樣的故事給我們敲響了警鐘，數據，即使是大數據，并不一定是準確或者可行的。

巨大的價值潛力總讓人“欲罷不能”

然而，這并不意味著我們應該忽略大數據的價值。大數據提供巨大的潛力，能夠解決各種問題，我們不能僅僅因為少數錯誤數據就完全放棄大數據。根據某咨詢公司的報告發(fā)現(xiàn)，61%的IT主管認為，他們需要越來越多地使用商業(yè)智能，這是高優(yōu)先級工作。大多數高管也很希望看到，把交易記錄、結構化和非結構化數據作為一個整體，從中獲得的情報信息。然而，如果沒有數據分析等技術，他們不太可能挖掘出這些情報。企業(yè)也面臨著這樣的壓力，即更快地分析更多的數據，以做出更好的決策。

企業(yè)是否應該放棄大數據，或者沒有辦法相信大數據?答案是否定的，我們有辦法相信大數據，但不是所有的大數據解決方案都相同。在極端大規(guī)模數據分析中 取得了巨大的進步，但是很多人認為它不適合于企業(yè)級應用。大數據分銷商已經開始創(chuàng)建平臺，來克服數據分析的缺點，他們主要通過修復安全問題，以及使其更容易讓企業(yè)高管使用。有些企業(yè)甚至已經將大數據轉移到云數據庫。這些平臺還提供了必要的附加組件來獲得實時分析，將從經濟實惠的大容量存儲系統(tǒng)轉變?yōu)檎嬲�的分析平臺。

大數據信任的關鍵 在于企業(yè)的安全防護能否建立足夠的信任壁壘

其實我們從各種“信任”分析的現(xiàn)狀不難發(fā)現(xiàn)，對于大數據的使用與否，關鍵還是對于數據安全的考量，如果能在本源的數據上加強防護，或許對于建立使用大數據的信任壁壘有很好的幫助。而在多樣危機的信息時代，多模加密技術所達到的本源且靈活的防護正好為大數據的復雜安全形勢提供了有力支持。而這先進的安全技術正是山麗防水墻所獨有的。

大數據作為可能推動信息時代更快發(fā)展的技術，隨著各項安全指標、技術指標不斷完善，必將成為今后最有競爭力的數據分析技術。對于利用這項技術的個人、企業(yè)甚至是國家來說，在指望技術人員提高安全度的同時，自身對于數據的防護也是必不可少，采用具有針對性的加密軟件或是最好的方法!