大數據炸了

A. 美國谷歌數據中心發生爆炸，將會造成哪些影響

數據中心發生的爆炸事件，讓谷歌伺服器的正常運行也受到了巨大影響。部分西方國家表示不光是搜索引擎出現問題，谷歌的地圖、郵箱、圖片都沒有辦法正常顯示。但谷歌發言人在爆炸事件過後卻表示，此次谷歌伺服器出現問題與爆炸事件沒有任何賣磨關系。這次故障是因為軟體處於升級狀態的原因，該公司認為現在最重要的是三位技術人員的健康。因為技術人員受了很嚴重的傷，該公司也會與當地負責部門共同查詢此事的真正原因。

所以說數據是這個時代最重要的東西，刷臉支付、指紋錄入、網上支付等這些都是數據時代下產物。不僅推動著社會經濟的發展，而且也幫著人們走向更加便利的生活。對於谷歌中心此次伺服器的故障問題，無論是因為爆炸引起的，還是因為軟體問題都不是最重要的。重要的是大家應該知道大數據時代已經來臨，想要成為更加強大的國家，中激斗必須擁有更加強勁的技術能力。大家也相信，中國的互聯網大戶企業一定能脫穎而出。

B. 大數據時代所面臨的挑戰

大數據時代所面臨的挑戰

大數據時代臨近，企業數據呈現爆炸式增長，如何為了更大的發掘企業數據價值將是很多公司必須要面對的挑戰。首當其沖的是大數據的快速發展對我們原有的IT基礎設施提供了更高的挑戰，原有的IT基礎設施以及很難滿足大數據時代的需求。發現價值的過程離不開基礎平台技術的創新與發展。

基礎平台的改變

首先大數據挑戰的就是企業的存儲系統，大數據爆炸式的增長使得存儲系統的容量、擴展能力、傳輸瓶頸等方面都面臨著挑戰。與之相連的還有伺服器的計算能力，內存的存儲能力等等都面臨著新的技術攻關。目前快閃記憶體技術的發展以及英特爾、IBM等公司在大數據方面都已經投入相當大的資金進行研發，主要也是為了解決大數據對基礎平台所帶來的挑戰。

同樣，大數據分析同樣面臨著軟體方面的挑戰，同時也引發資料庫、數據倉庫、數據挖掘、商業智能、人工智慧、內容/知識管理等領域的技術變革。Hadoop是近年大家經常提到了一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架，用戶可以輕松地在Hadoop上開發和運行處理海量數據的應用程序。

商業模式的挑戰

大數據具有強大的數據價值，當我們可以利用大數據挖掘到需要信息的時候，則需要我們根據得到的信息對企業的商業模型、產品和服務等方面進行創新，這樣才能夠真正的讓大數據的價值得到體現。

如何利用大數據信息來改變商業模式最終實現價值呢，這里我們引用Tesco為案例。Tesco收集了海量的顧客數據，並且通過對每位顧客海量數據的分析，Tesco對每位顧客的信用程度和相關風險都會有一個極為准確的評估。在這個基礎上，Tesco推出了自己的信用卡，未來Tesco還有野心推出自己的存款服務。

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C. 大數據 正經歷成長的煩惱

大數據 正經歷成長的煩惱

提起大數據，很多人都感覺略知一二;但大數據到底是什麼，又很少有人能解釋清楚。今年兩會期間，包括小米科技創始人雷軍、聯想集團董事長楊元慶、科大訊飛董事長劉慶峰在內的多位代表、委員都提出了與大數據相關的建議和提案，他們一方面希望從國家層面推動大數據的發展，另一方面也對它在信息安全方面可能存在的隱患提出了警示。

大數據記錄了所有一切

一份調查顯示，2013年我國產生的數據總量超過0.8ZB，相當於2009年全球的數據總量;而到2020年，一個普通中國家庭每年產生的數據量，將相當於半個國家圖書館的信息儲量。

中國電子學會秘書長徐曉蘭委員指出，海量的信息儲存和挖掘，既是大數據的價值所在，也是它有別於傳統互聯網、可能對信息安全帶來的新隱患。

「大數據時代，記錄了很多以往根本不可能或者不需要記錄的數據，比如微博、朋友圈的內容，上網產生的cookie，家庭水電氣使用的情況、汽車和大型設備上安裝的感測器拿到的數據等。」社交數據分析公司獨到科技的CEO張文浩說，「如果這些信息都是『孤島』，影響可能不大。但一旦相互關聯，影響力會大得驚人。」

中科院信息工程所所長田靜委員也表示，以往碎片化的數據只是盲人摸象，但現在這些碎片全都被存貯起來，通過相關性分析拼湊，「就知道象到底長什麼樣了」。

技術上的差距，也造成了大數據暫時的「不安全」。

「沒有自己的分析能力，我們怎麼能搞清楚哪些數據是需要保護的？」

對於田靜的這個「問題」，國家信息化專家咨詢委員會副主任、中國工程院院士鄔賀銓提供的一組數據給出了答案——數據中，大約有一半是應該保護的，但我們現在真正保護的「只有一半的一半」，很多數據在有意或無意當中被獲取，「如果這些數據整合起來，被某些別有用心的人利用，會對安全造成很大的影響」。

徐曉蘭介紹，目前我國很多機構和企業使用大數據分析軟體都是國外廠商生產的，特別是近幾年視頻等多媒體數據爆炸性增長，「這些數據都是異構化的，這部分軟體是我們的短板」。

著名軍事專家尹卓委員則指出，現在互聯網所使用的伺服器大都放在美國，「自己沒有伺服器怎麼可能安全」？

另一方面，在田靜看來，缺乏大數據環境下的安全理念也是重要原因之一。「過去認為無害的信息，在數據爆炸的今天，已經完全不一樣了。觀念不改，是沒有秘密可保的。」

張文浩也認為，國人缺乏這方面的意識。「在美國，很多人都會要求不公開自己的隱私，或者主動把自己的數據提供給某些特定的機構使用;但在國內幾乎沒有聽到過，大家也不知道什麼類型的數據可能會有多大的風險。」

大數據或許也很「危險」

張文浩認為，很多人對於大數據的理解都只注意到數據的體量和統計，「其實，通過深度分析，從紛繁的數據中抽象出規則和原理，並實現對未來的前瞻性預測，才是大數據真正的價值和魅力所在」。

因為大數據，奧巴馬在2012年成為過去70年來，第一位在失業率高達7.4%的情況下成功連任的美國總統;因為大數據，Target超市「預測」了18歲少女的懷孕……

任何一項新技術的背後，都可能懸掛著一把達摩克利斯之劍。大數據也是如此，在人們驚嘆於它的「神力」之時，「威脅」也正悄悄逼近。

「前兩年，國外一家情報搜集機構利用國內某機構人員公開發表的數據和資訊，進行深度挖掘分析，生成了有價值的情報。」徐曉蘭告訴記者，後來經過詳細調查，確認情報確實不是該人員提供，而生成情報的那些數據本身也是可公開的。「這在以往幾乎是不可能的，也給我們敲響了警鍾。」

尹卓以戰時的交通流量信息舉例說，如果不注重數據的安全使用，將可能對國家安全帶來隱患。「科索沃戰爭中，南聯盟的油料庫雖然隱蔽得很好，但美國軍方通過對衛星圖中的交通流量進行分析，劃定了大量油罐車經常出沒的區域，在進行精確搜尋，從而一舉炸毀。」

如果您認為這些「危險因素」離自己很遠，那就大錯特錯。

「現在很多智能手機的應用都要求訪問通訊錄，」鄔賀銓說，很多人覺得自己沒有什麼秘密，就同意了。「但實際上，這不僅會透露自己的大量信息，也會把很多人置於隱私暴露的危險之下 。」

張文浩也指出，現在很多年輕人都有用手機發微博或者「簽到」的習慣，「這樣其實會泄漏自己的很多信息。比如你白天經常簽到的位置就很有可能是你的單位，傍晚以後簽的多半是自己家」。

大數據正經歷成長的煩惱

「要想征服數據，只有更好地利用它們。」張文浩說，數據是一種資源和財富，積累越多，產生的效力也會越大。

這個觀點得到了鄔賀銓的認同。他認為，越想規避大數據帶來的安全風險，越需要搜集儲存海量的數據，並進行深入的挖掘分析。「有統計顯示，國內數據搜集量不及日本的60%和北美的7%，大量數據留這樣白白流逝。」

「企業掌握的數據畢竟有限，而且是局部的。」網路公司董事長李彥宏委員提出了數據開放的概念，國家應該把那些不涉及安全的數據公開，讓有能力的機構進行更好的分析利用。

國家基礎地理信息中心原總工程師李莉委員指出，有的公共部門掌握了大量公共信息，這些數據是國家基礎信息的重要組成部分。鄔賀銓強調，這些數據「不願與其他部門共享，導致了信息不完整或重復投資」。

共享數據在技術上是否存在很大的難度？在徐曉蘭看來，現在需要大力發展的數據挖掘、分析方面的技術，但對於數據共享本身而言，技術不是最大的障礙，關鍵還是利益協調。她說幾年前，國土部和銀監會准備摸底國家土地信息，「一開始很多人提出各種各樣的困難，幾乎認為是不可能完成的任務。但後來引入問責等行政手段，得到地方配合，進行得就很順利」。

張文浩認為，建立一個公開、透明、規范的數據市場，將會大大增強數據的利用率。但在這個過程中，需要仔細考量什麼樣的數據可以進入市場。

這就涉及到立法的問題。「界定『隱私』和為數據進行安全分級，是制定法律法規時要優先考慮的方面。」他指出，「個性化服務和隱私之間是一個博弈。名字、電話、住址……不能什麼都說是隱私，因此需要為數據安全分級。簡單地說，通過數據分析的經驗，我們會知道哪類信息具有更強的指向性和排他性。這類信息的安全級別就應該更高。」

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D. 大數據巫師般神力 令人悲喜交加

大數據巫師般神力 令人悲喜交加
隨著大數據應用的深入，大數據的影響力，已經深入到各個領域，而就在近兩年，大數據應用突然爆炸，五彩繽紛的創意都變成現實。即使最謹慎的觀察家也承認，大數據的商業應用時代已經來臨，正因為它前所未有的能力——准確預測。
《大數據時代》一書中強調，大數據不關心「因果」，只在乎「相關」。這一點也被此書的擁躉們反復強調。因為大數據分析，人們理解世界，不再需要探討「內在機理」。大數據不是教機器像人一樣思考，而是簡單的數學演算法用在海量數據上，讓數據自己說話。
在最難確定因果關系的人體科學領域，大數據分析同樣屢有斬獲。中英人壽保險公司用幾百種生活方式的數據，比如愛好、常瀏覽的網站、常看的節目以及收入等，找出更可能患高血壓、糖尿病和抑鬱症的人。
丹麥癌症協會2011年發表文章，利用1985年以來的全部手機用戶數據，與同期所有癌症患者數據結合來看，發現癌症跟使用手機並沒有關系。
還有美國研究者通過16個不同數據，發現早產兒穩定的生命體征不是病情好轉的標志，而是暴風雨前的寧靜。研究者並不知道具體原因，只知道數據顯示出是如此。
有了大數據，分析不必知其所以然。著名的谷歌翻譯小組，竟然不需要語言學家。他們完全是讓計算機根據網上的數據，去判斷一段英文可能對應於哪一段中文。一開始這種翻譯質量不會太好，隨著信息量的增加，機器會翻譯得越來越讓人滿意。
有了大數據，分析也不需要太精確，因為批量處理允許瑕疵存在。英國石油公司在美國的一個煉油廠里，安裝了很多無線感應器，因為高溫和電器干擾，不少感應器讀數是錯的，但數據一多，這些錯誤就可以彌補。通過隨時監測管道承壓，廠方發現某些原油更具腐蝕性，就可以發現和防止。
UPS快遞公司在所有卡車上安裝感測器，如果發現數據異常，他們就提前更換零件，這樣節省了好幾百萬美元修理費用。他們並不在乎感測器數據是否准確。但這樣做的確有效。
俗話說：「量變引起質變」，對於大數據來說，這個道理同樣適用，數據量極多時，數據分析就呈現出我們所不熟悉的屬性——因果關系淡出；單個數據准確不再重要；而預測幾乎必然准確。大數據如同巫師一樣的神力，既讓我們陌生，又讓我們激動。

E. 大數據帶來的隱患 數據壟斷

大數據帶來的隱患：數據壟斷
在信息爆炸的社會，受眾面對海量信息，往往需要花費大量的時間和精力進行篩選。但藉助來自移動互聯網和社會化媒體所提供的豐富數據資源（例如用戶的地理位置、關系網、興趣圖譜等信息），以及日臻精確的挖掘和分析技術，媒體可以了解受眾的心理、 需求以及行為習慣等，並以此為基礎提供更符合受眾需要的、個性化的內容服務與廣告營銷。這樣的精準傳播會加深受眾好感，提高用戶忠誠度。
以往觸不可及的夢想在大數據時代實現了。而最深刻的革命其實不在外界，而在人類的思維領域。
人類思維的轉向：人類的態度、情緒、行為等都可以變為數據進行分析和預測
人類內心深處隱秘的慾望、需求、情感是可以洞悉並預測的嗎？這是一個長久以來盤亘在心理學家、行為學家、哲學家心中的困惑，而大數據時代的統計學家、數據挖掘專家則做出了肯定而樂觀的回答。現在，「情感分析」、「預測模型」的應用已經漸入佳境，企業和媒體已經可以通過「情感分析」來確定社交媒體上用戶群的態度，而推特（Twitter）甚至在2012年美國大選時對用戶每天推文和評論的關鍵詞進行量化跟蹤，計算出「政治指數」來判斷民心所向。
大數據技術使得人類的態度、情緒、行為等以往認為難以測量的方面，都可以變為數據來進行分析和預測。日常生活里的可量化維度從未得到如此淋漓盡致的挖掘與利用，而數學模型也在更廣泛的領域里得到了重視。以往的統計分析強調的是因果關系，而現在的大數據研究更注重相關關系。因果關系的討論時常不夠全面，而對相關關系的把握更能夠產生效用。從對「為什麼」的疑問到對「是什麼」的追尋，這體現了人類對世界的探索和理解有了更豐富的思路。
也許最極端的結論來自全球復雜網路研究權威艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西。在一書中，他宣稱人類行為93%是可以預測的：「當我們將生活數字化、公式化以及模型化的時候，我們會發現其實大家都非常相似。我們都具有爆發式，而且非常規律。看上去很隨意、很偶然，但卻極其容易被預測。」「爆發」即指人們的工作、娛樂及其他種種活動都有間歇性，會在短期內突然爆發，然後又幾乎陷入沉寂。人類行為並非隨機的小概率事件，而是在意向作用下非常規的突變行為。
不論巴拉巴西的理論是否贏得主流的共識，這些發現至少表明，在技術以外，大數據時代向人類昭示出越來越多富有啟發意義的世界觀和歷史觀。
大數據時代的隱憂：數據壟斷的困境
首先，數據的可接近性並不就使得其使用合乎倫理。大數據為監測和預示人們的生活提供了極大的方便，然而個人隱私也隨之暴露在無形的「第三隻眼」之下。無論是電子商務、搜索引擎還是微博等互聯網服務商都對用戶行為數據進行了挖掘和分析，以獲得商業利益，這一過程中不可避免地威脅到普通人的隱私。以往人們認為網路的匿名化可以避免個人信息的泄露，然而大數據時代里，數據的交叉檢驗會使得匿名化失效。許多數據在收集時並非具有目的性，但隨著技術的快速進步，這些數據最終被開發出新的用途，而個人並不知情。不僅如此，運用大數據還可能預測並控制人類的潛在行為，在缺乏有效倫理機制下有可能造成對公平、自由、尊嚴等人性價值的踐踏。
其次，越大的數據並非總是越好的數據。對數據的盲目依賴會導致思維和決策的僵化。當越來越多的事物被量化，人們也更加容易陷入只看重數據的誤區里。關於數據在何時何地有意義的爭議，已經不再局限於「標准化考試是否能夠衡量學生素質」之類的討論，而是拓展到更加廣闊的領域。另一方面，如果企業甚至政府在決策過程中濫用數據資料或者出現分析失誤，將會嚴重損害民眾的安全和利益。如何避免成為數據的奴隸，已經成為迫在眉睫的問題。
第三，大數據的有限接入產生新的壟斷和數碼溝。面對大數據，誰能接入？為何目的？在何種情境下？受到怎樣的限制？數據大量積累的同時，卻也出現了數據壟斷的困境。一些企業或國家為了維護自己的利益而拒絕信息的流動，這不僅浪費了數據資源，而且會阻礙創新的實現。與互聯網時代的數碼溝問題一樣，大數據的應用同樣存在著接入和技能的雙重鴻溝。對於數據的挖掘和使用主要限於那些具有計算機開發和使用背景的專業人士，這也就意味著誰將占據優勢、誰會敗下陣來，以及由此而來的面對「誰更有權力」的拷問。
進入大數據時代，數據的掌握者們是否會平等地交換數據，促進數據分析的標准化，在數據公開的同時如何與知識產權的保護相結合，不僅涉及到政府的政策，也與企業的未來規劃息息相關。

F. 大數據可能是一場騙局

大數據可能是一場騙局
幾乎每天都能看到有人在談論大數據，讓人好生厭煩。什麼是大數據（Big Data） ? 簡單一點可以理解為超出傳統數據管理工具處理能力的大規模、復雜的數據集合。判斷是否數據大數據的范疇，要從三個維度來衡量：數據量（Volume）、處理速度（ Velocity）以及數據種類（Variety）。

大數據（Big Data） 是 2012 年信息技術領域最時髦的詞彙。當然，跟所有曾經的時髦技術熱詞一樣，最後可能是一場騙局。為什麼？
大數據是個相對的概念，新瓶裝舊酒
有些人所說的大數據處理方式，不過是在既有的方案上包裝了一下，新瓶裝舊酒，只為趕時髦。今天的大數據可能到了明天算不上大數據。過去我們也曾經對「海量數據」望而生畏。但海量數據時代並沒有給多少企業帶來革命性的變化，在 MapRece 以及 Hadoop 出現之前，沒有多少企業能夠輕松的對數據進行大規模並行計算（奇怪的是，那時候沒有多少人提大數據）。而 NoSQL 的出現也為處理數據的方式帶來了更多可能性。我們突然發現，處理數據能力已經悄然增強。
大數據是機會，但不是所有人的機會
大數據的商業前景被過分誇大了。到目前來看，只有為數不多的企業真正擁有大數據，而且這些數據的管理、處理、分析並沒有帶來所謂空前大的挑戰。因為新的工具、新的計算方式已經已經具備處理這些數據的能力。
大數據是機會，但只是少數人的機會，更多是巨頭們的商業障眼法，比如 IBM 、Oracle、微軟，他們提倡甚至誇大大數據的目的還是為了向你兜售他們的工具，兜售他們的解決方案，確切的說，從你身上賺錢。更有甚者，居然是向你兜售硬體，這不完全是扯淡么？ 大硬體還差不多。
中小型公司應該繞道走，別唯大佬們馬首是瞻，別總去湊熱鬧。你所需要的東西，通過開源社區就可以獲取到，參加各種大佬們口沫橫飛的會議還不如和工程師聊聊可以運用什麼工具來具體操練一下。適用好比什麼都重要。創業公司也應該繞著大數據走，這未必是個好方向。 大數據的確會有價值，但沒有那麼大
必須要承認從某些大數據中會挖掘出新的價值，但這個價值只是附加價值，沒有理由去誇大他，更沒有理由去無端的想像。你可以說這篇沙漠可能有金子，但並不是說沙漠中一定就能挖掘出金子。
從現在業界一些公司拿出來的所謂的大數據應用實例來看，依然只是在利用傳統意義上的數據價值，只是巧妙地把這筆帳記在了大數據上而已。一個電子商務網站說什麼地方的人買東西最瘋狂或是什麼型號手機最好賣，這會是大數據分析的結果，完全是扯淡嘛。難道數據倉庫系統分析出來的結果和這個大數據出來的結果會有不同么？
不算結束的結束語
大數據不會是什麼商業模式的變革，重視大數據，但沒必要抱著大數據的大腿，尤其是在業界對於數據還不夠重視的時候，就更別說大數據了。相信隨著時間的推移，大數據這個詞會和信息爆炸、網格計算、雲計算等逐漸被淡忘，當然，到時候可能出現新的時髦詞彙了。
沒有大數據，只有數據；沒有藍海，只有大海；沒有先知，只有忽悠。

G. 大數據時代信息安全隱患

大數據時代信息安全隱患

近年來，隨著信息數據的爆炸式增長，數據的財富轉換率也出現了大幅度的增長。這就造成了一個大數據時代的背景。很多人都把數據的增長看做了未來最重要的財富。但是數據的大幅增長，給越來越多的人敲響了警鍾：大數據時代的數據安全十分的脆弱!沒有安全的數據是缺乏足夠財富支撐的，因此很多企業開始著手建立自己的新型數據安全模式，雖然這個過程顯得是十分的殘酷艱難，但是一切都勢在必行，刻不容緩。 2012年很多國際IT巨頭都推出了自己的雲服務，許多企業都購買了公有雲，或是建立了私有雲。
雲計算時代的到來促進了網路數據的高速發展，在過去的三年裡增長的數據甚至超越了人類幾百年的數據增長。這些數據的出現意味著巨大的財富，但是數據的非結構化和安全隱患不斷增加，讓這些數據的價值沒能夠得到充分的發掘。一方面由於現有技術對於信息開發的成本過大，限制了數據的價值，另一方面由於數據安全得不到足夠的保證，也阻礙了數據財富化的進程。數據開發成本的優化是一個緩慢的過程，人們更希望能夠得到安全保護的同時，緩慢的去開發數據價值，這也把大數據時代的數據安全問題推到了風頭浪尖，這是對於數據安全開發者的一次嚴峻考驗。 大數據時代的數據安全怎麼做?對於這個問題有著不同的理解。有的人認為需要在原有安全的基礎上加入新的的網路元素，繼續沿用既有的數據安全思路，穩中求進;有的人認為需要重新構建全新的數據安全模式，打破原有的桎梏，重組現有技術構成，建立全新的數據安全模式。
這兩種看法都可以看做一種對於大數據時代特性的適應，很難說孰優孰劣，只能說大家的發展路線不同，思路不同。 主張在原有安全基礎上發展的人們認為，原有的端點數據安全模式十分的穩定，具有較長的運用經驗，安全可靠高效。現在的雲端技術對於數據安全的要求主要體現在網路安全的應對上。對於傳統的端點安全技術來說，有多種方式可以實現最終的安全。面對現有的大數據特性，需要在一些方面做出調整。一般來說有以下的幾個方面需要改進。
第一，大數據時代的數據結構化。數據結構化對於數據安全和開發有著非常重要的作用。大數據時代的數據非常的繁雜，其數量非常的驚人，對於很多企業來說，怎樣保證這些信息數據在有效利用之前的安全是一個十分嚴肅的問題。結構化的數據便於管理和加密，更便於處理和分類，能夠有效的智能分辨非法入侵數據，保證數據的安全。數據結構化雖然不能夠徹底改變數據安全的格局，但是能夠加快數據安全系統的處理效率。未來數據標准化，結構化是一個大趨勢，不管是怎樣的數據安全模式都希望自己的數據更加的標准。
第二，網路層的安全策略是端點數據安全的重點加固對象。常規的數據安全模式往往喜歡分層構建。這也是數據安全的常規做法。現有的端點安全方式對於網路層的安全防護並不完美。一方面是大數據時代的信息爆炸，導致網端的非法入侵次數急劇增長，這對於網路層的考驗十分的嚴峻，另一方面由於雲計算的大趨勢，現在的網路數據威脅方式和方法越來越難以預測辨識，這給現有的端點數據安全模式造成了巨大的壓力。在未來，網路層安全應當作為重點發展的一個層面。在加強網路層數據辨識智能化，結構化的基礎上加上於本地系統的相互監控協調，同時杜絕非常態數據的運行，這樣就能夠在網路層構築屬於大數據時代的全面安全堡壘，完善自身的缺陷。
第三，本地策略的升級。對於端點數據安全來說已經具備了成熟的本地安全防護系統，但是由於思路的轉化，現有的端點數據安全系統有一定認識上的偏差，需要進行及時的調整。由於大數據時代的數據財富化導致了大量的信息泄露事件，而這些泄露事件中，來自內部的威脅更大。所以在本地策略的構建上需要加入對於內部管理的監控，監管手段。用純數據的模式來避免由於人為原因造成的數據流失，信息泄露。由這一點出發我們可以預想到在未來的數據安全模式中，管理者的角色權重逐漸分化，數據本身的自我監控和智能管理將代替一大部分人為的操作。這對於大部分企業來說都是能夠減少損失和成本的大事情，值得引起大家的關注和思考。
在本地安全策略的構建過程中還要加強與各個環節的協調。由於現在的數據處理方式往往會依託與網路，所以在數據的處理過程中會出現大量的數據調用，在調用過程中就容易出現很大的安全威脅。這個時候如果能夠把本地和網路的鏈接做的更細膩，完善緩存機制和儲存規則，就能夠有效保證數據源的純潔，從根本上杜絕數據的安全威脅。本地數據安全策略還有很多需要注意的問題，也有很多還沒有發現的隱患，這些都需要在完善自有系統的基礎上，繼續開發。
第四，數據存儲的問題。在傳統端點的數據安全中，數據存儲作為非法入侵的最後一站，被業界人士高度的重視，對於數據存儲建立了全面完善的防護措施，這些非常值得借鑒，但是還要有進一步的完善。這里的完善主要是數據存儲隔離與調用之間的數據邏輯關系策劃。這同樣是為了適應現在的數據模式。 經過上面幾個問題的針對性完善，就能夠開發出相對更加適應現在大數據時代應用的數據安全模式。只是在開發力度上的不同導致了現有的端點安全專家們很難深入的調整自己的方法，導致現在市場上存在一批似是而非的數據安全方案，這應該是發展的一個過程吧! 對於想要重新建立數據大時代數據安全的人們來說，他們面對的不是細節的問題，而是整體布局的問題。
想要針對現有的大數據背景，開發出屬於下一代的虛擬數據安全方案，絕對是一種創新性的變革，對於未來數據安全的發展具有革命性的作用。因為，針對大數據時代設計的安全方案應該是在虛擬化、移動化的基礎上進行的深入開發，而虛擬化安全和移動化網路是未來發展的方向，這樣以來，從方向上擺正了自己的位置，具有更快的發展速度和更遠的發展空間。但是想要做到這一步需要花費的精力也不是每個團隊都能夠付出的。以泰然神州為代表的一些具有前瞻性的企業已經開始了這方面的嘗試，並取得了不錯的成果。泰然神州在虛擬化、移動化和信息安全上做出了傑出的貢獻。他們在考慮到虛擬化數據安全問題的時候，就是從整體入手，解決現有的痼疾，打造出全新一代數據安全方案。 在未來的虛擬化數據安全方案中，需要從全面的數據安全系統入手，建立合理的邏輯監管程序，全面數據處理模型，標准化信息配置，同時加強數據的監管，人員監管與外部智能辨識，做好各個環節的相互支撐與防禦。虛擬化數據安全的核心是一條貫穿整個安全體系的數據通道，這條渠道需要通過分層管理，交叉監控，實現絕對的隱蔽和安全，同時合理的邏輯關系讓整條數據通道變得更加合理和快捷。虛擬化數據安全更加註重客觀的數據邏輯，盡量避免由於人為操作造成的數據安全隱患，杜絕數據泄露。
在大部分人的眼中數據泄露一直是個非常難纏的項目，但是在泰然神州新開發的產品中就重點針對了這個項目。他們通過建立監控網路完成對數據流的監控和控制，更多的避免了由於內部和外部原因造成的數據泄露，同時加強了對於既定存儲數據的保護措施，很好的避免了數據的泄露。 虛擬化數據安全更加註重對於智能的運用。數據智能處理一直是安全領域最鍾愛的一門技術，能夠強化各個環節數據智能化，加強數據的辨識智能，處理智能對於數據安全的發展具有很強的促進作用。虛擬化數據安全未來發展的核心要素就是實現純數據監控的完美形態，讓數據管理數據安全，同時為所有用戶提供可靠的數據埠，實現最終的數據轉換目標。結合端點數據安全發展的歷程，我們看得出數據本身具有很強的適應性，如果善加疏導，就能夠整合出意想不到的效果。
智能數據一直是泰然神州研發的一個重要目標，為了能夠在大數據時代發揮自己的智能數據優勢，泰然神州在自己的產品中加入了智能數據的元素，讓泰然神州新一代數據堡機完美的呈現了各個層面的技術高度和安全高度。 不管是傳統的改進，還是重新建立，對於大數據時代的數據安全發展都具有一定的促進意義，只要進一步發展下去，就能夠實現預想的目標。大數據時代已經到來，數據安全行業是所有行業最先起飛的一個，對於業內人士來說，這不僅僅是一次機會，更是一次挑戰。只有堅持走在最前列的人，才能夠最終獲得勝利。
同時，整個世界環境內都開始針對網路信息數據做出適當的調整規范，這必然使得未來的數據安全發展得到極大的支持和鼓勵，這對於所有從業人士來說都是一個展示自己團隊才華的舞台，一個大數據時代的舞台!