大数据乃双刃剑 机遇和风险并存

1. 大数据乃双刃剑 机遇和风险并存

大数据乃双刃剑 机遇和风险并存
对于大多数企业来说，大数据已经成为左右战局的决定性力量，安全风险也随之更加凸显。企业已经搜集并存储了所有的数据，接下来他们该干些什么？他们如何对这些数据进行保护？而且最为重要的是，他们如何安全合法地利用这些数据？
    无论是从企业存储策略与环境来看，还是从数据与存储操作的角度来看，大数据带来的“管理风险”不仅日益突出，而且如果不能妥善解决，将肯定会造成“大数据就是大风险”的可怕后果。
    从信息安全的角度来看，围绕大数据的问题主要集中在以下五个方面：
    1.网络安全
    随着线交易、在线对话、在线互动，在线数据越来越多，黑客们的犯罪动机也比以往任何时候都来得强烈。如今的黑客们组织性更强，更加专业，作案工具也是更加强大，作案手段更是层出不穷。相比于以往一次性数据泄露或者黑客攻击事件的小打小闹，现在数据一旦泄露，对整个企业可以说是一着不慎满盘皆输，不仅会导致声誉受损、造成巨大的经济损失，严重的还要承担法律责任。所以在大数据时代，网络的恢复能力以及防范策略可以说是至关重要。
    2.云数据
    目前来看，企业快速采用和实施诸如云服务等新技术还是存在不小的压力，因为它们可能带来无法预料的风险和造成意想不到的后果。而且，云端的大数据对于黑客们来说是个极具吸引力的获取信息的目标，所以这就对企业制定安全正确的云计算采购策略提出了更高的要求。
    3.消费化
    众所周知，数据的搜集、存储、访问、传输必不可少的需要借助移动设备，所以大数据时代的来临也带动了移动设备的猛增。随之而来的是BYOD（bring your own device）风潮的兴起，越来越多的员工带自己的移动设备进行办公。不可否认的是，BYOD确实为人们的工作带来了便利，而且也帮助企业节省很大一笔开支，但也给企业带来了更大的安全隐患。曾几何时，手持设备被当成黑客入侵内网的绝佳跳板，所以企业管理和确保员工个人设备的安全性也相应增加了难度。
    4.互相联系的供应链
    每个企业都是复杂的、全球化的、相互依存的供应链中的一部分，而供应链很可能就是最薄弱的环节。信息将供应链紧密地联系在一起，从简单的数据到商业机密再到知识产权，而信息的泄露可能导致名誉受损、经济损失、甚至是法律制裁。信息安全的重要性也就不言而喻了，它在协调企业之间承包和供应等业务关系扮演着举足轻重的角色。
    5.隐私
    随着产生、存储、分析的数据量越来越大，隐私问题在未来的几年也将愈加凸显。所以新的数据保护要求以及立法机构和监管部门的完善应当提上日程。
    抛开以上提到的问题，数据聚合以及大数据分析就像是企业营销情报的宝库。基于用户过去的购买方式，情绪以及先前的个人偏好进行目标客户的定位，对市场营销者来说绝对是再合适不过了。但是那些出于商业利益考虑而迫切想要采用新技术的企业领导者会被建议先去了解法律和其他方面的限制，这些限制可能涉及多个司法机构；此外，他们应该实施一些隐私最佳实践，并将其设计成分析程序，增加透明度和实行问责制度，而且不应该忽视大数据对人们、对技术的影响。
    很显然，保证数据输入以及大数据输出的安全性是个很艰巨的挑战，它不仅会影响到潜在的商业活动和机会，而且有着深远的法律内含。我们应该保持敏捷性并在问题出现前对监管规则作出适当的改变，而不是坐等问题的出现再亡羊补牢。
    当然，一切都还处于初级阶段，而且目前也没有太多外在要求来强制企业保证信息的完整性。然而，企业每天处理的数据规模依然在保持增长，大数据分析使得商务决策越来越接近原生数据，信息的质量也变得愈加重要。如果同样复杂的分析可以运用到相关安全数据上面，那么大数据甚至可以用来改善信息安全。
    虽然目前这些解决方案很难普及开来，但是他们正在和大数据分析一起用于防骗，网络安全检测，社会分析以及多通道实时监测等过个领域。
    总的说来，大数据应该说是具有相当大的价值，但同时它又存在巨大的安全隐患，一旦落入非法分子手中，势必对企业和个人造成巨大的损失。套用一句话，世界是很公平的，收入与风险是成正比的。

2. 大数据时代 机遇与风险

大数据时代 机遇与风险
大数据时代的到来，对于犯罪案件破获、新型产品研发等都起到了其不可替代的作用，但问题也随之而来，最终数据的采集者如何使用其所收集到的数据，将对社会及个人带来不一样的效果。
　　中国人民大学民商事法律科学研究中心网络法研究所副所长朱巍在“2014中国公司法务年会(北京会场)”上呼吁：“企业在做新技术、新研发时应更多的尊重个人信息安全和消费者隐私权。”
　　他指出，我国涉及个人隐私的法律法规现有200余部，但针对个人信息保护的法律并没有，而现在我国部分互联网企业，通过业务建立征信系统，在没有明确法律法规作为指导的情况下，也对个人隐私的保护埋下了隐患。
　　比如，央行于1月中旬发出《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，允许蚂蚁金服旗下的芝麻信用、腾讯旗下的腾讯征信、平安旗下的前海征信等8家民营公司开展个人征信业务。
　　朱巍指出，该通知虽在一方面带来了国内个人征信的市场化，但另一方面，今后消费者可能在嘀嘀打车上发生爽约行为都会为自身信用带去污点，而这有可能是在消费者不知情的情况下完成的，所以征信信息的操作，应首先征求消费者许可后再进行。
　　在大数据时代，个人做为互联网的使用者，在使用互联网获取自身所需资料或者服务时，自身也是被搜集信息的对象，所以当个人信息被企业或是黑客获取后，一但出现滥用现象，将会为个人造成不同程度的损失。
　　中央网信办政策法规局处长李长喜在“2014中国公司法务年会(北京会场)”上指出，“信息滥用等行为，是进一步推进互联网产业发展所需解决的问题。
　　李长喜举例称，曾经有一家网上社区存储用户个人信息达几千万条，但后遭黑客攻击，被转卖第三方，导致大量用户生活受到影响。
　　另外，商家在获取信息时，可能未经过权利人的充分授权，或在经过权利人部分授权后，对其进行挖掘，挖掘后的信息权利人并不知情也并未授权，这同样是一种侵犯权利人个人隐私权利的行为。
　　腾讯法务部安全隐私专家张元胄表达了相同看法，此外他还表示，互联网企业应在保护用户隐私时具备透明度，并应与用户之间建立信息使用约定，使得用户具有对自己信息的查阅、修改、撤回等权利。此外当互联网企业利用互联网作为免费、精准广告营销时，应对所投放人群的信息进行去个人信息化处理，使得个人信息变为一种不可逆推的数据产品，避免泄露用户个人隐私。
　　企业数据保护亟待完善
　　互联网发展可谓日新月异，无论是互联网企业所面对的客户，或是企业自身，无时不刻不在感受着这一变化，企业往往也会面对竞争对手对其核心信息隐私的侵犯。
　　谈及企业应以何种方式在大数据时代到来时更好的保护自身信息权利，阿里高德法务总监张铮指出，从企业数据保护方面来看，企业可以考虑两种做法。
　　一种称为数据合作。双方企业应在合作过程中，以数据共享为初衷，以开放心态为支持，共同建立一个较好的沟通机制，不能在合作过程中偷数据。
　　另外一种则是非合作数据保护模式。以张铮的工作为例，由于高德具有绘测行业资质，所以对整个数据划分，高德具有严格体系，而对于这些机密也具有相当强大的信息安全保护方法。
　　张铮同时也指出，地图服务作为众多互联网服务之一，行业在数据保护力度上还不够完善，而对于数据的保护，可以称为“下半身的保护”，只有数据好，才是好的产品。
　　以人们日常所看到的道路数据为例，地图企业对这些数据的搜集较费力，要经过许多积累才能得出，类似的有百度百科、百度知道等，更有的道路信息是由网友一点点积攒起来的，但是面对大数据时代的到来，如果企业不去用心保护，则会发现自己的服务器中会存在莫名的访问，该访问会对大量的数据进行一对一的复制操作。有的企业制作的地图精细程度比自己企业的还要全面，而对于地图企业来讲，地图数据是其自身在整个行业内竞争非常核心的部分。
　　所以，无论是依靠数据来为用户提供服务的企业或是提供基础性数据服务的企业，无论数据涉及隐私与否，都应对其进行相应的保护，而这种意识也需要在大数据时代的背景下，通过各个企业来慢慢达成一种共识。
　　另外，企业管理者也应具有较高的企业隐私信息保护意识，在企业部署信息安全系统时，企业负责人应从公司业务、安全、长期发展等方面进行多方面思考。应该意识到，虽然企业在信息安全上的投入并不会为企业带来利润，但却能因此为企业带来更多潜在客户。
　　除了硬件设施外，企业还应多挖掘自身特点，了解自身安全需求，并在安全设施建设上具有主动意识，不求最贵，但求最适合自身需求。
　　最后是对员工进行安全培训，培养员工安全意识，建立企业安全文化，经常性的培训使得员工能够逐渐形成安全意识，从而达到保护数据安全的效果。
　　建立多方监管机制
　　大数据、云计算方式的使用，使得互联网技术及更加多样的应用被开发出来，在大数据时代到来的同时，投身于互联网中的个人，其自身信息价值也在不断的被挖掘和使用着。与十年前使用范围比较有限的传统数据信息相比，现如今各企业对于数据的关注度更加重视，有的甚至以此作为商业模式。
　　在李长喜看来：“大数据时代到来之后，互联网服务对于商业数据挖掘在不断加大，既要关注其应用，同时也要关注其保护问题。”
　　他表示，我国互联网产业发展较快，纵观全球范围内的互联网企业，能与美国相比肩的世界前十家互联网企业中，我国占据了四家，前二十家中亦是占据了半壁江山。而只有将网络安全作为基础、信息安全作为条件，互联网产业和置身于其中的企业才能健康发展，企业的模式才能更好的推进。
　　工信部于2013年4月1日出台《信息安全技术公共及商用服务信息系统个人信息保护指南》。这是首部针对信息安全保护的国家标准，该标准对个人信息的搜集、使用、存储等做出相关规范。
　　但截至目前，我国相关立法并未完善。如何顺应时代特点、顺应互联网技术发展的特点加强网络安全和信息安全的保护，成为摆在众人面前的一个重要问题。而根据目前情况来看，数据信息的使用或保护时易遇到的问题，主要是数据未经授权的搜集和超范围使用两种情况。从监管角度来看，信息安全保护首先是政府有责，相关司法机关和行政机关应进行应有保护。
　　李长喜另举一份数据称，自2003年至今，十余年时间内，我国针对互联网案件的判决总数不超过150件，这与我国产业大国的体量相比，显得较为单薄。
　　从立法层面来看，我国《反不正当竞争法》1993年就已制定，《反垄断法》也制订了一段时间，但这些法律更多是对传统竞争关系和垄断关系的规范，对于互联网监管则显得不太完善。
　　因此对于互联网竞争秩序的规制要有专门立法，但一般性的传统立法也要作为基础，避免一些案件仅仅靠互联网立法，难以做到规范。只有将制定的相应规则，与原有法律法规相结合，才能真正的把互联网秩序维持好
以上是小编为大家分享的关于大数据时代 机遇与风险的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

3. 大数据是把双刃剑,关键看怎么用

大数据是把双刃剑,关键看怎么用
在大数据影响下，传统美术教育的模式、内涵和定位受到了很大的冲击。美术教育会有怎样一个新发展空间，未来的美术教育会变成什么样，这是很多教育工作者关心的问题。
韦天瑜说，“目前的冲击可以看到一些表面的现象，比如说我们的网对网，多大程度能替代课堂的面对面；今天网上自由地选择老师，多大程度上能替代我们课堂里的因材施教；网上的虚拟展厅，多大程度能够替代美术馆的现场审美。你到虚拟展厅里去感受，可以突破时间、空间的限制，可以感受到大师的作品，但是大师的气场、风采和现场的感受可能没有，这里面都存在一些矛盾。”
从目前来看，大数据在中国美术教育的实际应用中还不太广泛。中国美协少儿艺委会主任、首都师范大学教授尹少淳举例说：“大数据最初的用处是在商业上，比如在西方有些国家，通过海量的数据统计显示，很多男人去买尿布的时候，顺便会买啤酒。于是在商业运作上，商场就会把啤酒和尿布的柜台放在一起。但是大数据时代最大的问题就是它不讲因果关系，比如为什么会同时买啤酒和尿布，大数据本身不提供原因，要问为什么，是社会学的问题。那么我们如何把大数据应用到美术教育上？这是一个比较新的课题。”
大数据是要有海量的数据，但这个数据的量我们现在还没有做到那么大。尹少淳认为，大数据将来的应用主要是在预测上，以及一种趋势的判断上。这种趋势是两方面的，一个是大家都做，我也可以这样做；另一个是回避，你这样做，我就不这样做。我们可以从大数据中预测教学的方向，包括学生在关注的问题、老师关注的问题，或者显示老师的缺陷，提示老师需要什么东西。当然，这种预测也会带来一定的问题，比如可以去迎合某种趋势，反而阻碍了创意的发展。所以大数据是一把双刃剑，关键是怎么去运用它。”
尽管我们都看到大数据带来的双刃剑般的正面冲击和负面影响，但这跟大数据造成的“线上一天线下千年”的变革相比，那些负面的影响显得微不足道。韦天瑜说，“我们必须好好来探讨大数据给予我们的非常多的可能性。但是回过头来，我们的传统美术教育不能因此就否定了。传统美术教育有工业时代留下的特征，它有统一的时刻、统一的学年、统一的考试分数、统一的教学内容与教学要求，至少它将长期存在，因为它跟社会有千丝万缕的关系。中国的美术教育在今天还是非常薄弱的。我们的整个社会对审美人格的培养是薄弱的，是有缺陷的。中国有几千年的文化传统，但是它有个问题就是如何跟当代的文化接轨。我认为这些东西还需要我们来共同推动。从现在开始，我们能做的就是慢慢融合，不能一蹴而就。现在大数据带来的是新的传播方式、新的认知方式、新的沟通方式。我认为美术的生存空间跟它的审美方式已经进行了改变，但未来怎么样我们很难预测，还需要大家共同努力。”
以上是小编为大家分享的关于大数据是把双刃剑,关键看怎么用的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

4. 大数据时代是一把双刃剑吗

一、 维克托·迈尔—舍恩伯格——开大数据系统研究之先河
     
《经济学人》说，在大数据领域，他是最受人尊敬的权威发言人之一；《科学》说，若要发起一场关于这个问题的深入探讨，没有比他更好的发起者了。他是欧盟互联网官方政策背后的重要制定者与参与者；他是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一；他就是维克托·迈尔—舍恩伯格。
 

他说，世界的本质就是数据，大数据将开启一次重大的时代转型；
他说，大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望；
他说，从因果关系到相关关系的思维变革才是大数据的关键，建立在相关关系分析法基础上的预测才是大数据的核心。

二、颠覆商业传统——海量数据后的相关关系
    
维克托·迈尔—恩伯格与时俱进地提出了在大数据时代的诸多变革，首先是分析思维的变革，而伴随这种变革会带来行动变革，而这种变革会发生在社会的方方面面，诸如商业领域、公共卫生、咨询决策以及国家政策等各个领域。最终会影响我们的生活方式与社会产业结构。
 
 

‍
 大数据时代的变革，其动力来自于技术的进步与获取数据的方便性与低廉性。而这恰恰为颠覆传统时代由于各种限制而采取抽样技术而获取有用信息的途径提供了可能。现在技术成熟了，人们在获取信息时考虑的是尽可能多的样本数据，且可以是样本等于全体。同时在分析数据时更多的关注的是相关关系而非因果关系，知道是什么就已经足够了，没有必要去探究为什么。在商业领域是什么比为什么更加重要，而我觉得根据相关关系也可以去推论因果关系，这对于学术领域应该是极具有价值的。相关关系是大数据时代最重要的思维变革，而通过计算机对诸多数据的云计算与处理可以帮助我们发现这些相关关系，而这也广泛地应用于商业领域，世界上最大的零售商沃尔玛在飓风来临时把蛋挞和飓风用品摆放在一起，能获得大卖。蛋挞和飓风之间有什么因果关系吗？没有，因果在此刻没有任何意义，相关才是重要的。


 更有趣的是零售商们通过获取和分析女人们的消费数据，可以发现哪些消费者是即将要怀孕的。因为许多女人在怀孕后的三个月会在消费习惯上发生变化，（例如她会使用无香化妆品）而且是夫妻生活的分水岭，在此之后他们会关注他们以前没有关注过的品牌，并且建立对品牌的忠诚。之后公司会不定期向她们发放和赠送一些商品优惠券，比如婴儿床、奶粉等。这样地就有助于提高商家的销售额，带来很大的经济利益。


三、大数据时代——人类社会变革的双刃剑
 
大数据时代也有其宽容的一面，它允许误差的存在，不要求数据有多精确，因为海量数据会削弱误差的影响，但是更加追求效率。以上就是我们在大数据时代最重要的三项变革，而这种变革蕴藏着巨大的机会，我们的经济模式会发生巨大的变化，市场导向更加明显，重点消费对象一览无余，而这就是所谓的“反馈经济”。


在大数据时代我们每一个人都有机会去施展才华，但大数据也会让我们变得“透明”。因为我们本身就是一个数据库，我们的位置信息、消费方式、人际交往以及许多数据，都在被他者有意无意的搜集，而且我们自身却一无所知。我们的行为可以被预测，我们没有隐私。这是大数据所带来的道德问题与社会困扰。我们的世界被赤裸裸的数字包围，而或许更需要灵魂的滋润与丰满。人类的自由意志与诸神之下的尊严是否会在这条道路上异化，我不得而知，而我只想在这个时代做一个麦田里的守望者与思考者，幸福地生活才不会辜负时代与生命。

5. 大数据既是机遇也是挑战

大数据既是机遇也是挑战
昨天，扬州大学与清华大学“牵手”，在扬州联合举办“2015年人工智能与智能控制专题研讨会”。中国科学院院士、清华大学教授张钹作了题为“大数据与人工智能”的学术报告。特邀嘉宾香港城市大学刘志强教授作了大会主题报告。清华大学朱小燕教授、孙富春教授分别就人工智能领域、机器人智能控制领域面临的相关问题进行了深入探讨。
在会议间隙，记者专访了计算机科学领域的“泰斗”张钹院士。“这是我第四次来到扬州了，每次来这里都会给我带来惊喜。”张钹表示，扬州是个出人才的地方，他对扬州的印象十分深刻。
谈及大数据，他说，很多人都只谈大数据带来的机遇，很少谈及挑战。“大家都把大数据看作是石油、是财富，我觉得这个看法是片面的。大数据不是石油，而是一个含油量很低的矿石，拥有矿石虽然很重要，但是如果你没有提炼矿石中石油的好手段，你也得不到石油、得不到财富。所以我们在强调拥有大数据重要性的时候，你还得强调，要有好的分析数据的工具和方法。”张钹强调，只有你拥有了好的分析数据的工具和方法，你才能提炼出你所需要的东西。
对于扬州如何来抢抓大数据时代带来的机遇，他也提出了自己的建议。“对于智能化科技，企业不应该只是重视成果，还应该结合自身的情况，计划好下一步做什么。”张钹提出，一个新的科技成果热起来后，不少企业都盲目跟风，这是不对的，企业应该有自己的考虑，要研究企业在目前的状况下，应该做什么事情。
以上是小编为大家分享的关于大数据既是机遇也是挑战的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

6. 四大原则 把握“大数据”机遇

四大原则 把握“大数据”机遇
岁末年初，尽管各种各样的关键词不断出现在国内国外有关商业、技术趋势预测的文章中， “大数据”却无一例外地受到关注。企业已经在努力学习通过利用大规模采集及分析数据来制定战略，这有力地体现出大数据的巨大潜力。大数据的采集及分析正在迅速成为企业获取差异化竞争优势的新争夺领域。Amazon.com、谷歌和Netflix等公司在这方面表现抢眼，其他公司则紧追不舍。事实上，近几个月来，制药、零售、电信、保险等各行业都在大数据战略上锐意进取。它们的大手笔表明业界正在针对大数据制定全新战略，对CEO等高管们而言，面临着阻挠大数据举措的挑战。根据相关经验，我们总结出四大原则，希望对企业高管捕捉大数据发展潜力有所帮助。
1. 测算的机会和挑战
企业高管如果能够意识到应对行业盈利挑战的迫切性时，往往就能促成其大数据战略。以AstraZeneca公司为例，企业高管看到了现实数据的威力，比如医药费包销的数据，让制药公司的客户能够评估药品的有效程度 (参阅副文“AstraZeneca的“大数据”合作)。
在我们研究过的一个零售商案例中，大数据是夺取市场份额的艰难一役。该公司战略一向侧重于应对竞争对手的重大挑战，但一种来自网络的竞争威胁正在侵蚀公司的收入及利润。这种威胁的核心来自于竞争对手有能力收集和分析消费心理，且能够为数百万客户提供建议，而这种能力让该零售商的销售能力大打折扣。与此同时，该竞争对手正在形成一种平台，供应商可在这个平台上利用行业汇总的公开价格数据销售多余库存，以此帮助供应商确定折扣幅度。为此，该零售商董事会希望知道是否也可以利用自身的信息资源应对这些挑战。
数据带来的挑战及机会可能会更加微妙。例如，欧洲某电信商采用创新产品绑定的手段提高了市场份额后，大数据分析就被视作公司振兴的里程碑。该公司高管相信，如果能精确找到通过销售带动效益的点，并通过研究消费者行为发现哪些因素决定了其品牌或产品取舍，就可以形成公司新的优势。这就需要有能力解读两种大规模且不断增长的信息：网络搜寻数据和实时信息，即消费者在社交工具和其他网络渠道上分享的关于该公司产品和服务的评价。
2. 确定大数据源头及差距
制定大数据战略，当然需要研究企业究竟需要哪些类型的信息及需要哪些能力。在现阶段，企业高管应彻底评估所有相关的内外部数据。审计人员还应考虑分析型人才的可获得性以及可能有助于填补不足的潜在合作关系。这类审计不仅能真实认识企业能力和需求，而且会激发灵感—例如，某高管发现了隐藏在某些业务部门的“数据宝石”，或认识到通过正确合作创造价值的重要意义。
零售商的审计侧重于公司内部数据，它们往往还有未被完全开发的利用价值。这类数据包括产品返回率、许可证及客户投诉，是涵盖客户消费习惯及偏好的宝贵信息。该审计还发现了一处阻碍因素：没有与客户身份认证数据相结合的数据，或是标准化后足以供公司内外部共享的数据。因此，该类信息很少被用于营销分析，也不可能支持销售代表与客户互动，或是供应链高管服务于供应商。所幸的是，审计发现有一个团队可以帮助解决这些问题：内部数据分析员，该团队的独立工作尚未得到充分利用。
就欧洲电信商而言，问题集中在如何利用消费者对公司及其产品的网上讨论信息，包括数百万相关微博发帖、社交媒体互动、搜索关键词、品牌直接比较，以及张贴在网站上的客户反馈。该电信公司的CEO认识到这一工作的重要性，并发现公司缺乏数量经济学及分析技术，于是聘任了具备相关资质的外部分析师领导组建了一个“集思广益”团队。
3. 就战略选择达成共识
一旦发现了可资利用的机会及资源，很多企业就会立即进入实施规划阶段，但这是错误的。数据战略与企业整体战略密不可分，在确定所需资源投入时需要精心规划才能取得预期效果。这需要一线人员能够使用高级数据分析工具，或者需要收集数据和招聘分析人才，以获得先发优势。

7. 遭遇大数据，是大挑战还是大机遇

不过，如果企业可以解决这些问题，那摆在他们前面的机会仍旧很多。
　　第一次听到大数据这个词的时候，我们都怀疑存储公司是否在摆弄小孩子的节目。而再细看的时候，发现这一词汇非常精炼地概括了我们生活和工作中所遭遇的数据洪流。
　　不同公司当然对此有着不同定义，不过它更多是涉及非结构化数据，而不是仅仅是以往整理网络的工作，因为富媒体在社交网络等领域占据了更大比重。
　　以前企业的存储业务里没有过如此多的客户内容，包括图像，视频，数据库，文件系统甚至是各类信息。
　　让很多公司头疼的大数据确实正困扰着大多数企业。
　　去其糟粕，取其精华
　　惠普产品与业务发展部副总裁Colin Mahony认为用户其实只需要一种实时分析大量原始数据的方式，然后在有需求的时候从中挖出有价值的部分。
　　这是关键所在。有了这些数据，你便能好好了解员工的表现或是客户的喜好。大数据就是一个了解市场和公司的绝好机会。
　　任务不太简单
　　大数据的概念听起来很美好，似乎利用大数据的大门在不久的将来就会打来。但是一切并没有这么简单。
　　你需要的并不仅仅是供应商卖出的技术，而是借助他们的专家来解决海量数据。
　　SAP商业智能和内存售前经理Carl Streatfield说：和10~15年前相比，企业现在的环境截然不同。2005年，人们创造的信息量达到了150EB，而到2011年，这一数字达到了1200EB。这便是大数据时代的来临。
　　这样的数据量是巨大的，是IT刚开始的时候想都无法想象的，不过企业必须找到最好的有竞争力的方式解决这些数据。
　　改变的机会存在于信息洪流中;不过了解数据的内部结构成为一大挑战，因为数据增长的速度太快，Forrester高级分析师Brian Hopkins说。
　　新科技利用了分布式能源， 海量数据的虚拟运算，可以提供新工具和技巧改变企业使用信息的方式。
　　很多供应商选择云技术来解决不断增长的数据。
　　EMC就是一个典例，该公司在过去三年举办了与私有云和大数据相关的年度会议。
　　云技术旨在将大量数据从网络中移走，这样数据中心可以得到优化且避免了非结构化数据的干扰。
　　不过，正如我们指出的那样，这一数据可能进入企业的IP，帮助企业发现客户的真实需求，然后利用这些信息提供服务。不过这也是很多公司对云安全感到不放心的地方，所以他们要确保自己具有控制权。
　　Forrester发现云的弹性和可扩展特性可成为大数据部署的主要驱动力，Hopkins说。商业架构的虚拟版本，如服务器和存储块现在已很常见。
　　再者，虚拟网络和智能工作量管理工具使得这种架构可以按需扩展，因此分布式系统上大型数据集的选择和处理就具备了一个理想的环境。
　　不要错失机会
　　不论是大公司还是小公司，在解决数据爆炸式增长的问题都有很多方法可选。但是关键就是不能等。要在海量数据淹没你的数据中心前未雨绸缪。
　　不论是哪种规模的企业都可以利用自己收集的信息，再将这些信息应用到网络，服务和客户行为中以便减少成本和提高客户满意度，Mahony总结道。

8. 遭遇大数据，是大挑战还是大机遇

不过，如果企业可以解决这些问题，那摆在他们前面的机会仍旧很多。
　　第一次听到大数据这个词的时候，我们都怀疑存储公司是否在摆弄小孩子的节目。而再细看的时候，发现这一词汇非常精炼地概括了我们生活和工作中所遭遇的数据洪流。
　　不同公司当然对此有着不同定义，不过它更多是涉及非结构化数据，而不是仅仅是以往整理网络的工作，因为富媒体在社交网络等领域占据了更大比重。
　　以前企业的存储业务里没有过如此多的客户内容，包括图像，视频，数据库，文件系统甚至是各类信息。
　　让很多公司头疼的大数据确实正困扰着大多数企业。
　　去其糟粕，取其精华
　　惠普产品与业务发展部副总裁Colin Mahony认为用户其实只需要一种实时分析大量原始数据的方式，然后在有需求的时候从中挖出有价值的部分。
　　这是关键所在。有了这些数据，你便能好好了解员工的表现或是客户的喜好。大数据就是一个了解市场和公司的绝好机会。
　　任务不太简单
　　大数据的概念听起来很美好，似乎利用大数据的大门在不久的将来就会打来。但是一切并没有这么简单。
　　你需要的并不仅仅是供应商卖出的技术，而是借助他们的专家来解决海量数据。
　　SAP商业智能和内存售前经理Carl Streatfield说：和10~15年前相比，企业现在的环境截然不同。2005年，人们创造的信息量达到了150EB，而到2011年，这一数字达到了1200EB。这便是大数据时代的来临。
　　这样的数据量是巨大的，是IT刚开始的时候想都无法想象的，不过企业必须找到最好的有竞争力的方式解决这些数据。
　　改变的机会存在于信息洪流中;不过了解数据的内部结构成为一大挑战，因为数据增长的速度太快，Forrester高级分析师Brian Hopkins说。
　　新科技利用了分布式能源， 海量数据的虚拟运算，可以提供新工具和技巧改变企业使用信息的方式。
　　很多供应商选择云技术来解决不断增长的数据。
　　EMC就是一个典例，该公司在过去三年举办了与私有云和大数据相关的年度会议。
　　云技术旨在将大量数据从网络中移走，这样数据中心可以得到优化且避免了非结构化数据的干扰。
　　不过，正如我们指出的那样，这一数据可能进入企业的IP，帮助企业发现客户的真实需求，然后利用这些信息提供服务。不过这也是很多公司对云安全感到不放心的地方，所以他们要确保自己具有控制权。
　　Forrester发现云的弹性和可扩展特性可成为大数据部署的主要驱动力，Hopkins说。商业架构的虚拟版本，如服务器和存储块现在已很常见。
　　再者，虚拟网络和智能工作量管理工具使得这种架构可以按需扩展，因此分布式系统上大型数据集的选择和处理就具备了一个理想的环境。
　　不要错失机会
　　不论是大公司还是小公司，在解决数据爆炸式增长的问题都有很多方法可选。但是关键就是不能等。要在海量数据淹没你的数据中心前未雨绸缪。
　　不论是哪种规模的企业都可以利用自己收集的信息，再将这些信息应用到网络，服务和客户行为中以便减少成本和提高客户满意度，Mahony总结道。