『壹』 九次方大數據助力政府釋放大數據資產價值
九次方大數據助力政府釋放大數據資產價值
大數據已經成為時代趨勢。尤其是政府大數據資源，需要自由流動，政府大數據的加速流動能創造巨大的效益，促進經濟增長。
在我國，政府部門掌握著全社會量最大、最核心的數據，各大企業在日常經營活動中，也產生、搜集到大量數據，但這些數據在更多情況下處於「沉睡」狀態。
自2014年 3 月「大數據」首次出現在《政府工作報告》中以來，國務院常務會議一年內 6次提及大數據運用。在2015年 6 月 17 日的國務院常務會議上，李克強總理再次強調「我們正在推進簡政放權，放管結合、優化服務，而大數據手段的運用十分重要。」 7 月 1 日， 國務院辦公廳印發了《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》，強調了推進政府和社會信息資源開放共享，有序開放政府數據，方便全社會開發利用。
政府大數據公開，對於我國轉變經濟增長方式、推進「互聯網+」行動計劃、實現國家製造業30年發展目標有戰略意義。
而作為國內大數據領域佼佼者的九次方大數據，正在緊緊抓住當前的發展機遇，深耕大數據，幫助政府釋放大數據的資產價值，實現政府數據公開、流通與共享。
一、瞄準政府大數據，「管道戰略」初具雛形
2009年，麥肯錫首次提出了大數據的概念；2013年，中國大數據起步元年；2014年開始，企業紛紛看好大數據產業，先行戰略部署和試水大數據項目。
而早在2010年，一直和數據打交道的王叄壽就靈敏而精準地判斷出大數據所蘊含的巨大的商業價值，他立即決定投身於大數據金融行業創業，「九次方大數據」因此應運而生。
彼時，國內大數據之勢未起；而如今的九次方大數據已經成長為國內屈指可數的大數據公司。
經過5年沉澱，九次方大數據平台匯集分析了40多個產業鏈、8000多個行業、40000多個細分市場、500多個城市、5600個區縣、2500個高新園區、30多萬條街道、12萬個寫字樓的1500萬家企業。
然而這些成就還遠遠不夠。
一直在不斷創新商業模式的九次方大數據公司總裁王叄壽想到，如果把數據平台做強做大，能否像建設石油管道一樣，可以源源不斷地創造盈利？
目前，我國大數據行業整體市場規模中，大數據基礎建設佔64.53%，大數據軟體市場規模佔25.47%，應用市場規模佔10%。大數據基礎建設是發展大數據產業的重中之重。
正是基於這樣一種市場判斷，王叄壽將當前的大數據行業發展階段看做是城市建設自來水管道系統的時期。
這比喻意味著，每個城市只建一套自來水供水系統，不會再建第二套。同理，如果參與了政府大數據基礎體系的建設，抓住了這個先機，就可以贏得大數據市場的第一步。而在基礎建設完成後，政府也將會享用到源源不斷的「自來水」。
因此，九次方大數據的戰略，是要快速布局每一個城市建立大數據的「供水系統」，通過積極鋪設「管道」，搶佔先機。
事實證明，這樣高瞻遠矚的「管道戰略」是成功且無法復制的。
當前，九次方大數據已經和貴州省貴陽市、山東濰坊市政府、青海省政府、天津市濱海新區等20多家地方政府成為政府數據公開合作夥伴，並且同山東省濟寧市、浙江省金華市、江蘇省蘇州市、內蒙古包頭市等6家地方政府合資成立了大數據公司。通過將當地政府多個部門數據進行整合，進行數據商業化應用開發。同時，九次方大數據積極搭建各地徵信大數據平台，利用互聯網大數據挖掘技術採集互聯網全部與企業相關的信用指標。
通過大力推動與地方政府的合作，九次方大數據已逐步將這種模式復制到全國各地。目前已經有20多個省市在與九次方大數據合作，共同建設開發省市轄區的大數據平台，逐步實現政府數據公開。
這表明，九次方大數據不僅在國內擁有領先的大數據技術應用實力，而且，已經成功地將「管道戰略」實施起來，成為產業引領者。
二、發展前景廣闊，B輪融資引追捧
2015年8月，九次方大數據B輪融資啟動，吸引了來自全國各地的80多家風投機構競相角逐。本次B輪募集資金量為6億元人民幣，主要用來研發技術、推進與政府和企業合作、加速擴大業務規模。
備受投資機構青睞的火爆程度與九次方大數據本身的快速發展是離不開的。
王叄壽的戰略是：「天下武功，唯快不破」。面對眾多的投資機構，他再次闡釋，「目前的大數據行業就像當年的互聯網行業，占據先機，快速鋪設管道，誰拿到了這個自來水管道建設權，誰就是未來的數據之王，這正是九次方現在的戰略目標。」
此前不久，國務院總理李克強於8月19日主持召開國務院常務會議，會議通過了《關於促進大數據發展的行動綱要》，強調了「推動政府信息系統和公共數據互聯共享，消除信息孤島」。這意味著我國大數據產業發展將迎來頂層設計，企業幫助政府搭建數據公開平台擁有了明確的政策支持和綠色通道。
九次方大數據在此政策利好下，擁有了更加巨大的盈利空間。由於在我國大數據領域已佔據核心位置，2015年九次方大數據已經正式受邀參與到了國家工信部編制大數據產業「十三五」規劃工作當中。此次融資，正是九次方大數據著手實施下一步鋪設城市大數據管道的新起點。
結語
大數據產業的發展，將極大地改變我國政府的管理模式。九次方大數據通過自身獨特優勢，力促政府釋放大數據資產價值，有力地促進政府數據公開，使數據共享成為可能，從而提升政府的社會治理能力和公共服務能力。
依託大數據產業發展，以政府為主導的數據交易將更好地滿足人民日益增長的精細化、科學化管理，從而更好地促進經濟發展，改善民生。在可以預見的未來，政府大數據將成為核心資產，有助於培育經濟新引擎。
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『貳』 什麼是大數據
大數據指的就是盡可能的把信息收集統計起來進行分析，來分析你的行為和你周邊的人的行為。大數據的核心價值在於存儲和分析海量數據，大數據技術的戰略意義不在於掌握大量數據信息，而在於專業處理這些有意義的數據。
『叄』 大數據是什麼
大數據是什麼意思呢?
如果從字面意思來看，大數據指的是巨量數據。那麼可能有人會問，多大量級的數據才叫大數據?不同的機構或學者有不同的理解，難以有一個非常定量的定義，只能說，大數據的計量單位已經越過TB級別發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB級別。
最早提出「大數據」這一概念的 是全球知名咨詢公司麥肯錫，它是這樣定義大數據的：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合,具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型以及價值密度低四大特徵。
研究機構Gartner是這樣定義大數據的：「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流轉優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。若從技術角度來看，大數據的戰略意義不在於掌握龐大的數據，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理，換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業盈利的關鍵在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
『肆』 保護大數據安全的10個要點
一項對2021年數據泄露的分析顯示，總共有50億份數據被泄露，這對所有參與大數據管道工作的人來說，從開發人員到DevOps工程師，安全性與基礎業務需求同等重要。
大數據安全是指在存儲、處理和分析過於龐大和復雜的數據集時，採用任何措施來保護數據免受惡意活動的侵害，傳統資料庫應用程序無法處理這些數據集。大數據可以混合結構化格式(組織成包含數字、日期等的行和列)或非結構化格式(社交媒體數據、PDF 文件、電子郵件、圖像等)。不過，估計顯示高達90%的大數據是非結構化的。
大數據的魅力在於，它通常包含一些隱藏的洞察力，可以改善業務流程，推動創新，或揭示未知的市場趨勢。由於分析這些信息的工作負載通常會將敏感的客戶數據或專有數據與第三方數據源結合起來，因此數據安全性至關重要。聲譽受損和巨額經濟損失是大數據泄露和數據被破壞的兩大主要後果。
在確保大數據安全時，需要考慮三個關鍵階段:
當數據從源位置移動到存儲或實時攝取(通常在雲中)時，確保數據的傳輸
保護大數據管道的存儲層中的數據(例如Hadoop分布式文件系統)
確保輸出數據的機密性，例如報告和儀錶板，這些數據包含通過Apache Spark等分析引擎運行數據收集的情報
這些環境中的安全威脅類型包括不適當的訪問控制、分布式拒絕服務(DDoS)攻擊、產生虛假或惡意數據的端點，或在大數據工作期間使用的庫、框架和應用程序的漏洞。
由於所涉及的架構和環境復雜性，大數據安全面臨著許多挑戰。在大數據環境中，不同的硬體和技術在分布式計算環境中相互作用。比如：
像Hadoop這樣的開源框架在設計之初並沒有考慮到安全性
依賴分布式計算來處理這些大型數據集意味著有更多的系統可能出錯
確保從端點收集的日誌或事件數據的有效性和真實性
控制內部人員對數據挖掘工具的訪問，監控可疑行為
運行標准安全審計的困難
保護非關系NoSQL資料庫
這些挑戰是對保護任何類型數據的常見挑戰的補充。
靜態數據和傳輸中數據的可擴展加密對於跨大數據管道實施至關重要。可擴展性是這里的關鍵點，因為除了NoSQL等存儲格式之外，需要跨分析工具集及其輸出加密數據。加密的作用在於，即使威脅者設法攔截數據包或訪問敏感文件，實施良好的加密過程也會使數據不可讀。
獲得訪問控制權可針對一系列大數據安全問題提供強大的保護，例如內部威脅和特權過剩。基於角色的訪問可以幫助控制對大數據管道多層的訪問。例如，數據分析師可以訪問分析工具，但他們可能不應該訪問大數據開發人員使用的工具，如ETL軟體。最小許可權原則是訪問控制的一個很好的參考點，它限制了對執行用戶任務所必需的工具和數據的訪問。
大數據工作負載所需要的固有的大存儲容量和處理能力使得大多數企業可以為大數據使用雲計算基礎設施和服務。但是，盡管雲計算很有吸引力，暴露的API密鑰、令牌和錯誤配置都是雲中值得認真對待的風險。如果有人讓S3中的AWS數據湖完全開放，並且對互聯網上的任何人都可以訪問，那會怎麼樣?有了自動掃描工具，可以快速掃描公共雲資產以尋找安全盲點，從而更容易降低這些風險。
在復雜的大數據生態系統中，加密的安全性需要一種集中的密鑰管理方法，以確保對加密密鑰進行有效的策略驅動處理。集中式密鑰管理還可以控制從創建到密鑰輪換的密鑰治理。對於在雲中運行大數據工作負載的企業，自帶密鑰 (BYOK) 可能是允許集中密鑰管理而不將加密密鑰創建和管理的控制權交給第三方雲提供商的最佳選擇。
在大數據管道中，由於數據來自許多不同的來源，包括來自社交媒體平台的流數據和來自用戶終端的數據，因此會有持續的流量。網路流量分析提供了對網路流量和任何潛在異常的可見性，例如來自物聯網設備的惡意數據或正在使用的未加密通信協議。
2021年的一份報告發現，98%的組織感到容易受到內部攻擊。在大數據的背景下，內部威脅對敏感公司信息的機密性構成嚴重風險。有權訪問分析報告和儀錶板的惡意內部人員可能會向競爭對手透露見解，甚至提供他們的登錄憑據進行銷售。從內部威脅檢測開始的一個好地方是檢查常見業務應用程序的日誌，例如 RDP、VPN、Active Directory 和端點。這些日誌可以揭示值得調查的異常情況，例如意外的數據下載或異常的登錄時間。
威脅搜尋主動搜索潛伏在您的網路中未被發現的威脅。這個過程需要經驗豐富的網路安全分析師的技能組合，利用來自現實世界的攻擊、威脅活動的情報或來自不同安全工具的相關發現來制定關於潛在威脅的假設。具有諷刺意味的是，大數據實際上可以通過發現大量安全數據中隱藏的洞察力來幫助改進威脅追蹤工作。但作為提高大數據安全性的一種方式，威脅搜尋會監控數據集和基礎設施，以尋找表明大數據環境受到威脅的工件。
出於安全目的監視大數據日誌和工具會產生大量信息，這些信息通常最終形成安全信息和事件管理(SIEM)解決方案。
用戶行為分析比內部威脅檢測更進一步，它提供了專門的工具集來監控用戶在與其交互的系統上的行為。通常情況下，行為分析使用一個評分系統來創建正常用戶、應用程序和設備行為的基線，然後在這些基線出現偏差時進行提醒。通過用戶行為分析，可以更好地檢測威脅大數據環境中資產的保密性、完整性或可用性的內部威脅和受損的用戶帳戶。
未經授權的數據傳輸的前景讓安全領導者徹夜難眠，特別是如果數據泄露發生在可以復制大量潛在敏感資產的大數據管道中。檢測數據泄露需要對出站流量、IP地址和流量進行深入監控。防止數據泄露首先來自於在代碼和錯誤配置中發現有害安全錯誤的工具，以及數據丟失預防和下一代防火牆。另一個重要方面是在企業內進行教育和提高認識。
框架、庫、軟體實用程序、數據攝取、分析工具和自定義應用程序——大數據安全始於代碼級別。 無論是否實施了上述公認的安全實踐，代碼中的安全缺陷都可能導致數據泄漏。 通過在軟體開發生命周期中檢測自研代碼及開源組件成分的安全性，加強軟體安全性來防止數據丟失。