1. 企业如何积极履行社会责任
企业履行社会责任是怎么做到的?企业履行社会责任不单是 说说 而已，我为你带来了“企业如何履行社会责任”的相关知识，这其中也许就有你需要的。
企业如何履行社会责任
企业社会责任的定义有上百种，其中瑞士达沃斯世界经济论坛曾经发表过一个定义，得到较为普遍的认同。该定义把企业社会责任分为四个方面：
1良好的公司治理和道德标准。包括遵守法律、共同规则和国际标准，防范腐 败贿赂;
2是对人的责任，主要包括实施员工安全计划，就业机会均等
3对环境的责任，主要包括维护环境质量，使用清洁能源，共同应对气候变化和保护生物多样性等等;
4对社会发展的广义贡献，比如传播国际标准，向贫困社区提供要素产品、服务和援助等(现在有些企业为贫困地区的学生实施的“营养午餐计划”便是一个具体的例子)。
很多企业家一提到企业社会责任，往往首先会把它与慈善扶贫、捐款捐物联系在一起。他们显然对“企业社会责任的核心内容”存在一些误解。而这也是在阐述企业和企业家怎么履行社会责任前，首先需要弄清的一个问题。
那么，企业社会责任的核心究竟是什么?
企业作为一个经济组织，最基本责任仍然是经济上的责任——提供优质的产品和服务来满足社会的需要，为改善人们的生活质量做出贡献。
从企业最基本责任这个角度看，中国的现况显然不理想，比如“吃肉怕激素，吃菜怕毒素，喝饮料怕色素，吃什么都怕塑化剂”，有人形容那些缺乏商业伦理、不讲社会责任的公司和机构“为了煮熟自己的一个鸡蛋，不惜烧毁他人的整间房屋”。所以企业在履行社会责任方面，应该首先从最基本的做起：制造好的产品，提供好的服务，不污染环境，不亏待员工，不欺骗顾客，然后从企业的角度尽自己能力来促进我们整个社会的和谐发展。
IBM履行企业责任，推进社会创新
作为一个百年长青的企业，IBM 持续不断地创新技术，始终引领着每一个计算时代，从制表计算到编程计算， 再到今天的认知计算。IBM始终如一致力推动产业和社会的创新，从创建现代产业所需要的信息基础架构、推动计算机科学的创立、帮助人类实现登月，再到今天沃森帮助医疗行业转型、“绿色地平线”计划利用大数据分析、认知计算技术助力大气污染的预测和管控、传统石化能源高效利用、可再生能源高效生产。责任也不止于合规。从平等就业到多元化，从环境管理到隐私保护，IBM 在多个方面开创了现代企业的先河，并且持续精进。
IBM 深信只有将企业发展和社会进步结合起来才能做到基业常青。正如IBM 大中华区董事长陈黎明在 报告 致辞中表示：“一方面，我们坚信，企业的社会责任要与企业的经营和发展结合在一起，让 企业战略 本身成为我们履行社会责任的最大保障。另一方面，我们认为，企业在履行社会责任是最有效的手段并不是捐钱捐物，而是面向社会的具体问题，发挥自己的专业优势，推进社会创新，以创新的方式事半功倍地帮助社会解决问题。”
本报告系统阐述了IBM 如何将企业责任融于企业的成长战略，如何将科技创新、商业创新应用于企业的日常运营和社会责任的方方面面，推进社会创新。
教育 领域
IBM针对中国经济社会发展对于大数据人才的需求缺口，适时推进了“大数据及分析百校合作”计划和“百企大数据A100”计划，并与国家 留学 基金委合作“双百”计划，从基础到科研尖端全方位支持中国大数据人才的培养。
公益科学研究领域
IBM 公益众筹计算力平台——全球网格大同盟 (World CommunityGrid，缩写 WCG) 支持的清华大学“清水计算”研究，经过五年的模拟计算试验，发现了通过纳米材料获得清水的高效、低成本新 方法 。《自然纳米技术》——全球纳米技术领域的权威期刊，发布了科学家们的研究成果。IBM 全球网格大同盟为清水计算项目执行了近 1 亿次计算，价值相当于1,500万美元，将原本如果由一台单处理器计算机需要的37,000多年的运算时间缩短为4 年多。
社会管理创新
IBM的专业咨询服务捐赠项目将我们在全球商业领域的尖端技术和优秀人才快速部署到公益组织，帮助公益组织改善服务，更好地提供社会服务。仅2014年，IBM提供超过500笔服务捐赠，内容包括能力建设服务、战略成长服务、业务分析服务。2015年初，IBM 向中华社会救助基金会交付了“中国民间灾难应对信息平台”。历经2013年的项目规划到2014年的实施开发，IBM投入近3,500小时服务，来实施可视化社会大数据解决方案及移动应用，为中国民间救灾公益组织搭建一个信息共享和资源协作平台。
IBM企业责任的实践和创新离不开IBM 人的热忱。员工志愿者通过“爱心献社区”提供的资源和支持，为自己所在社区提供系统化、专业化、多样化的志愿服务，从青少年上网安全、科学兴趣培养到职业辅导等不一而足。“企业全球志愿服务队”精心组织不同技能、不同国家的优秀IBM员工，结合发展中国国家和地区的社会需要，实地提供定制化的专业咨询服务，同时也为员工提供了独特的 领导力 培养机会。“智慧城市大挑战”已经派送了700多名 IBM 专家与116 座城市的领导者一道重新设计方案，助力城市发展。
企业如何履行社会责任相关 文章 ：
1. 浅谈公司的社会责任
2. 关于企业社会责任的论文
3. 有关企业社会责任战略论文
4. 企业的社会责任建设论文3篇
5. 浅谈从消费者视角看企业的社会责任
2. 发达国家如何布局大数据战略
发达国家如何布局大数据战略
大数据在美国之所以能被迅速、广泛应用，与美国高度重视大数据价值、积极推动数据开放和拥有一批掌握核心技术的信息技术企业密切相关。
中国国际经济交流中心大数据战略课题组
最近几年，美国、欧盟、日本等主要发达经济体采取各种政策举措，积极推进国家大数据战略，取得了长足进展，成功经验值得中国借鉴。
将推动大数据产业发展上升为国家战略
美国在推进大数据应用上形成了从发展战略、法律框架到行动计划的完整布局，已实施四轮政策行动。第一轮是2012年3月，白宫发布《大数据研究和发展计划》，并成立“大数据高级指导小组”。第二轮是2013年11月，白宫推出“数据-知识-行动”计划，进一步细化了大数据改造国家治理模式、促进前沿创新、提振经济增长的路径，这是美国向数字治国、数字经济、数字城市、数字国防转型的重要举措。第三轮是2014年5月，美国总统办公室提交《大数据:把握机遇，维护价值》政策报告，强调政府部门和私人部门紧密合作，利用大数据最大限度促进增长，减少风险。第四轮是2016年 5月，白宫发布《联邦大数据研发战略计划》，在已有基础上提出美国下一步的大数据发展战略。
欧盟及其成员国已制定大数据发展战略，主要包括:数据价值链战略计划、资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动、实施开放数据政策、促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用等。欧盟力推数据价值链战略计划，用大数据改造传统治理模式，试图大幅降低公共部门成本，并促进经济和就业增长。2012年9月，欧盟委员会公布“释放欧洲云计算服务潜力”战略，旨在把欧盟打造成推广云计算服务的领先经济体，预计到2020年，大数据技术领域新增投资将为欧盟创造9570亿欧元产值，增加380万个就业岗位。2013年英国政府发布《英国数据能力发展战略规划》，并建立世界首个“开放数据研究所”。
日本把培育大数据和云计算派生出的新兴产业视为提振经济增长、优化国家治理的重要抓手。2013年6月，安倍内阁正式公布《创建最尖端信息技术国家宣言》，这一以开放大数据为核心的IT国家战略，旨在把日本建成具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。
2011年，韩国科学技术政策研究院正式提出“大数据中心战略”以及“构建英特尔综合数据库”。2012年，韩国国家科学技术委员会就大数据未来发展环境发布重要战略规划。2013年，韩国未来创造科学部提出“培育1000家大数据、云计算系统相关企业”的国家级大数据发展计划，以及出台《第五次国家信息化基本计划(2013-2017)》等多项大数据发展战略。
注重数据开放共享和隐私保护
目前，全球有75个国家明确承诺要建设开放政府、推行政府数据公开，并以政府白皮书、宣言和最高首长指令等形式启动开放政府数据战略。
与此同时，各国政府加强了数据隐私保护。目前全球已有近90个国家和地区制定了保护个人信息的法律。欧盟从1995年通过《数据保护指令》以来，不断完善法律法规，加强对个人隐私数据的保护。从2002年的《隐私与电子通讯指令》到2009年的《欧洲信息缓存指令》，都是保护个人隐私的监管规定。
2016年4月，欧洲议会通过《一般数据保护条例》，以欧盟法规形式确定对个人数据的保护原则和监管方式，将于2018年5月开始实施。英国、法国、德国、爱尔兰、荷兰等国家也纷纷出台要求电信运营商和互联网企业进行数据留存的法规。2016年10月27日，美国联邦通信委员会(FCC)批准了一项消费者隐私保护规则，要求宽带服务提供商在使用消费者的网络搜索、软件使用、位置信息和其他与个人信息相关的数据之前必须征得用户同意。另外，2016年8月1日，美国和欧盟签署的“隐私盾”协议正式生效，替代以前的“安全港”协议，提高了个人数据保护水平。
重视大数据重大项目研究与应用，占领大数据产业和技术制高点
发达国家以点带面引导大数据发展，通过资助重大项目研究，破解大数据发展核心技术，引导企业和社会推动大数据发展。2012年3月，美国发布《大数据研究和发展计划》时宣布投资2亿美元，联合美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构，共同提高收集、储存、保留、管理、分析和共享海量数据所需核心技术的先进性，并形成合力。2013年1月，英国财政部明确将投入1.89亿英镑用于大数据和节能计算技术研发，旨在提升地球观测和医学等领域的大数据采集分析能力。2013年4月，英国经济和社会研究委员会又宣布新增6400万英镑用于大数据研发，其中3400万英镑用来建立“行政数据研究网络”，汇聚政府部门和机构所收集的行政数据，促进发挥政府数据对科学研究、政策制定和执行的作用。2014年，英国政府投入7300万英镑进行大数据技术开发，包括在55个政府数据分析项目中开展大数据技术应用。2013年，法国政府投入1150万欧元，用于7个大数据市场研发项目，促进大数据研发。
建立高规格的领导机构，统筹和强化部门间协作
各国战略规划都指定专门的管理机构和执行机构，其共同特点是凌驾于传统政府机构之上，突破了传统的政府管理模式，提高了决策与执行的效率。美国由白宫科学和技术政策办公室牵头建立大数据高级监督组，通过协调和扩大政府对大数据的投资、提供合作机遇、促进核心技术研发和劳动力发展等实现大数据战略目标。日本政府内阁和总务省信息通信技术(ICT)基本战略委员会作为日本大数据战略制定和执行部门，肩负制定面向2020年日本新ICT战略的任务。澳大利亚设立跨部门大数据工作组负责战略落地，同时配备专门的支撑机构，从技术、研究等角度提供支撑。英国大数据战略分别针对提高技术能力、基础设施和软硬件建设、推进合作、数据开放与共享，指定具体机构负责，同时由信息经济委员会根据发展战略制定具体实施办法。
政府营造环境，充分调动企业发展大数据的积极性
大数据在美国之所以能被迅速、广泛应用，与美国高度重视大数据价值、积极推动数据开放和拥有一批掌握核心技术的信息技术企业密切相关。谷歌、易安信、惠普、IBM、微软、甲骨文、亚马逊、Facebook等企业很早就通过收购或自主研发等方式布局大数据，成为大数据技术的主要推动者，并快速推出与大数据相关的产品和服务，为各领域、各行业应用大数据提供工具和解决方案。除了传统信息技术企业，在大数据分析、应用及安全等领域还涌现出一批像盛庞卡(Splunk)、天睿(Teradata)等创新能力较强的创业公司，在风投资本支持下快速成长，并引导新的市场发展，为各界应用大数据提供了丰富的创新工具。
强化开源社区在技术开发中的作用，打造大数据产业链的核心竞争力
从大数据技术发展历程看，大数据核心技术如分布式存储、云端分布式及网格计算均依赖开源模式，吸引全球开发者开发、维护和完善代码，从而汇集全球智慧推动大数据技术不断进步。大数据处理的核心技术哈杜普(hadoop)、映射归约(MapRece)和星火(Spark)等均基于开源环境的创新发展。阿帕奇软件基金会(ASF)是推动大数据技术发展的全球顶级开源社区，集结了全球最主要的大数据技术研发公司。同时，大数据领先企业也围绕自身生态打造技术开源社区，这种开源项目方式吸引了全球顶尖技术人才共同开发，推动了技术创新和成果推广。
多措并举，坚守大数据安全底线
一是构建多方协同合作的安全机制。以美国为代表，通过体制机制改革打破数据割据与封锁，整合大数据资源，协调大数据处理和分析机制，推动重点数据平台之间的数据共享，消除和控制高级可持续攻击的危害。
二是组建网络部队，增强威慑能力。2005年4月，美军正式组建专门负责网络作战的“网络战联合功能构成司令部”。日本2005年底决定组建一支由陆、海、空自卫队计算机专家组成的5000人左右的网络战部队，专门从事网络系统的攻防。2013年初，俄罗斯国防部下令要求俄总参谋部确定建立陆军网络司令部的计划。目前，世界上已有46个国家组建了网络战部队，很多国家仍在不断加大网络空间安全投入。
三是提高防范意识，加强主动防御。美国政府要求各联邦机构对所制定的安全计划，至少每隔三年执行一次独立的安全检查或审计。
四是注重“撒手锏”的战略性技术。发达国家紧紧抓住操作系统、密码专用芯片和安全处理器等“撒手锏”的战略性技术研究。
五是依托国家外交战略，促进国际合作。美国利用网络安全话题与其他国家开展外交活动，为美国信息产业谋求更大市场份额。德国推动建立和保持欧盟在世界范围内的广泛合作、联邦政府内部的合作、联邦政府信息技术特派员负责的公共和私营部门之间的合作。
六是推进军民融合，确保制信息权。美国有关机构对大数据投入巨资，目的是应对军事和国家安全领域面临的大数据挑战，提升维护国家安全和信息网络安全的能力。美国不断加强大数据资源开采，联合有关盟友组建“五眼联盟”，进行全球监控。
3. “大数据”怎样改变生活
“大数据”怎样改变生活
大数据，现在越来越成为了一个很时髦的词汇。有人把大数据形容为未来世界的石油，有人宣称掌握大数据的人可以像上帝一样俯瞰整个世界，美国政府甚至已经把对大数据的研究上升为国家战略。日前，由中国科协举办的“科学家与媒体面对面——大数据离我们生活有多远”活动中，有关专家为我们介绍了大数据对未来生活的影响。
我们生活在一个充满“数据”的时代，这里的“数据”，并不仅仅指数字，理论上讲，一切可以以文件形式储存于计算机硬盘的东西，包括数字、文字、图像、声音、视频等，均可称为“数据”。我们打电话，使用微博、QQ、博客等社交工具，都是在不断增加着社会总体数据量。
据权威预测，未来每隔18个月，整个世界的数据总量就会翻倍。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。
数据，除了它第一次被使用时提供的价值以外，那些积累下来的数据海洋并不是无用的废物，它还有着无穷无尽的“剩余价值”，关于这一点，人们已经有了越来越多的认识。事实上，大数据已经开始并将继续影响我们的生活，下面我们不妨试举几例。
精准广告投放已很普遍
很多女性可能有这样的经历，使用某浏览器在淘宝、京东等购物网站上购买过一本关于怀孕的书籍后，在之后十个月左右的时间里，你的浏览器两侧的广告栏里不断出现怀孕所需要的东西，如营养食品、对胎儿无影响的孕妇用药、胎心监测仪、体温计、血压计等产品广告，登录原来的购物网站，也会在首页向你推荐这类产品。而且，在十个月之后，你会发现，以上这些广告开始变成婴儿用品了。
你以前可能对浏览器广告非常讨厌，但对这类广告，你却欣然接受，因为它推荐的产品正是你所需要的。这实际上就是大数据应用的一个简单案例。你的浏览经历已经被浏览器和电商所记录，通过对用户浏览记录进行大数据分析，就可以推测出你目前是一种什么状态，今后又将经历哪些状态，于是，专为你定制的广告就在你需要的时候出现在你的眼前。
大数据最本质的应用就在于预测，即从海量数据中分析出一定的特征，进而预测未来可能会发生什么。实际上，上述例子仅仅是大数据应用的最初级阶段。因为它所涉及的数据的范围并不广泛，其分析原理也非常简单。而如前言所述，大数据有数据量大、数据多样性等特征,实际是将各个维度的数据进行综合分析进而进行一定的预测。当不同的数据流被整合到大型数据库中后，预测的广度和精度都会大规模的提高。例如，当一个数据库从不同的数据来源获得了你使用手机的时间和地点、信用卡购物、银行卡电子收费系统、使用QQ等聊天工具的对象、你的QQ好友关系图、你在新浪微博、腾讯微博的收听及被收听关系图谱、你交纳的水、电、燃气费等各方面的数据，数据分析师就能通过匹配获得你生活的不同侧面。通过大数据，数据分析可以发现各种各样的关联。通过分析，可以发现你多方面的需求，并不仅仅是诸如怀孕书籍和尿不湿之间的简单关联了。在数据足够“大”的情况下，你生活中几乎所有的需求都可能会被预测出来。例如，从数据分析出你可能会约会，于是会向你推荐衣服；从数据推测出你会出去旅游，于是向你推荐相关装备及旅行方式等。
医疗卫生体系会更加精密
通过分析大量用户的搜索记录，比如“咳嗽”、“发烧”等特定词条，谷歌公司能准确预测美国冬季流感传播趋势。和官方机构相比，谷歌能提前一两周预测流感爆发，预测结果与官方数据的相关性高达97%。2009年，在甲型H1N1流感爆发的几周前，谷歌的工程师们公开发表了一篇论文，不仅预测流感即将爆发，并且其预测还精确到美国特定的地区和州。这让人们感到十分震惊。准确预测流感疫情，说起来并不复杂，谷歌一直致力于对用户检索数据的分析。用户求医问药等搜索数据可谓海量，把这些数据再拿来与美国疾控中心往年记录的实际流感病例信息相比对，就帮助谷歌作出了准确预测。
在日本也有相似的应用，日本国内有一个网站，你只要打开这个网站用自己的社交网站账号登录，就可以在短时间内通过数万条社交网站记录找出可能感冒的人，并通过过去的感冒情况和今日的感冒情况进行分析，另外该程序还会结合气温和湿度的变化来预测将来感冒的流行情况，并制作一个“易感冒日历”。目前，此类服务正在日本陆续展开。
对个体而言，大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。过去我们去看病，医生只能对我们的当下身体情况做出判断，而在大数据的帮助下，将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析，并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系，实现个性化的医疗。还可以在患者发生疾病症状前，提供早期的检测和诊断。早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。
个性化教育可能真正实现
在传统教育模式下，分数就是一切，一个班上几十个人，使用同样的教材，同一个老师上课，课后布置同样的作业。然而，学生是千差万别的，在这个模式下，不可能真正做到“因材施教”。
举例来说，一个学生考试得了88分，这个分数仅仅是一个数字，它能代表什么呢？88分背后是家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等，把它们和88分联系在一起，这就成了“数据”。大数据因其数据来源的广度，有能力去关注每一个个体学生的微观表现——他在什么时候开始看书，在什么样的讲课方式下效果最好，在什么时候学习什么科目效果最好，在不同类型的题目上停留多久等等。这些数据对其他个体都没有意义，是高度个性化表现特征的体现。同时，这些数据的产生完全是过程性的：课堂的过程，作业的过程，师生或同学的互动过程……而最有价值的是，这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的，只需要一定的观测技术与设备的辅助，而不影响学生任何的日常学习与生活，因此它的采集也非常的自然、真实。
在大数据的支持下，教育将呈现另外的特征：弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功……大数据支撑下的教育，就是要根据每一个人的特点，解放每一个人本来就有的学习能力和天分。
个人隐私保护 一道能迈过的坎
看了前面这些，读者可能要担心了，大数据包含有包罗万象的数据，其中不少数据涉及个人的职位、年龄、身体状况、消费水平、旅行习惯等隐私，那么，在大数据时代，个人隐私能够得到保护吗？答案是，只要国家相关部门实时推进隐私保护，企业主动落实隐私保护责任，大数据产业在飞速发展的同时并不会对民众隐私产生威胁。
在大数据产业中，有两个基本的作法，一是符号化。符号化是指识别用户的时候，识别的仅仅是一个“符号”，这个符号与真实信息并不相关，系统通过一定的算法能够知道多次登录的是同一个用户，但并没有办法反推出这个人是谁，因此，电话、住址等信息都没法与本人关联起来。二是用户特征。用户特征意味着在大数据时代企业感兴趣的往往是这个用户的特征，而不是家庭地址、电话号码等真正敏感的信息。例如，系统需要了解本科以上学历、月收入10000元以上、已婚等这样一个群体，只需要找出符合这些特征的人的特性，并不关心这个人是谁。这样也不会造成隐私的泄露。
当然，这些原则性问题有赖于政府推动、企业自律。但我们相信，为大数据产业的健康发展，相关部门，相关企业一定会高度重视这一问题。
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4. 商院案例:大数据安全隐患与体系建设
商院案例:大数据安全隐患与体系建设
着互联网、云计算、物联网等网络技术快速发展和智能终端、智慧城市广泛应用及大范围建设，全球数据量呈现爆炸式增长，驱动着整个互联网世界迈入大数据时代。
为应对大数据时代的挑战，推广大数据基础分析、技术研发与应用、安全技术，以及推进大数据技术创新管理能力和业务能力、加强大数据安全与隐私管理，广东省信息协会、广东省计算机信息网络安全协会、广东省大数据技术联盟联合主办的“2014广东省大数据应用与安全高峰论坛”定于10月21日(星期二)上午在广东亚洲国际大酒店召开且圆满结束。
蓝盾股份作为中国信息安全行业领先的专业网络安全企业和服务提供商，也应邀参加该次峰会，并围绕“大数据应用安全隐患与安全体系建设”作出了重要演讲。
下文就演讲的几个重要方面整理成文，重点归纳总结了大数据的应用价值、大数据背景下面临的安全问题以及对大数据时代安全建设的几点考虑。
一、大数据背景介绍
1、大数据特性
大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的基本特征。
一是数据体量巨大(Volume)。据国际知名数据公司IDC 提供的更为复杂的新数据已经出现，而且生成的速度达到了前所未有的程度，IBM预计，到2020年将增至40万亿GB的水平。
二是数据类型繁多(Variety)。大数据来源种类丰富，更为复杂的新数据已经出现，社交网络数据、网络日志、存档数据和传感器数据、地理位置信息都属于人们在分析中关注的新数据源。
三是价值密度低(Value)。虽然每天产生25亿GB数据，但其中只有接近0.5%的经检测数据才具有分析价值。
四是处理速度快(Velocity)。面对如此海量的数据，非结构化数据也越来越多，如何快速地处理这些数据并挖掘出有价值的信息，这也是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。
2、大数据技术趋势
1)Hadoop技术的应用
Apache
hadoop是一个开源的分布式计算框架，通过集成MapRece技术，Hadoop将大数据分布到多个数据节点上进行处理。Hadoop遵循Apache 2.0许可证，可以轻松处理结构化、半结构化和非结构化数据，一举成为现在非常流行的大数据解决方案，可以用来应对PB甚至ZB级的海量数据存储。
2)与云计算的融合
大数据和云是两个不同的概念，但两者之间有很多交集。支撑大数据以及云计算的底层原则是一样的，即规模化、自动化、资源配置、自愈性，因此实际上大数据和云之间存在很多合力的地方。可以说大数据和云计算是相伴而生的，大数据的处理离不开云，大数据应用是在云上跑的、非常典型的应用。
二、大数据的应用价值
《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。更有世界经济论坛报告认定：大数据为新财富，价值堪比石油。
就国内外对大数据的研究与投入来看，2014年，Intel、IBM、微软、阿里巴巴[微博]等行业巨头纷纷布局大数据。IDC预测2014年产生2万TB数据，2014年大数据产值超6亿，2016年将可望突破100亿。
那么，这些看似平凡的数据能为我们带来什么？事实上当你把微博等社交平台当作发泄工具时，专业的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”，先人一步用这些数据来预判市场走势，做出正确的决定，并取得不俗的收益。
大数据的核心价值是能够为政府、企业提供决策服务，帮助企业把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新，协助政府建设智慧城市和应对公共安全，帮助公安进行犯罪预测与预防。
例如，华尔街根据民众情绪抛售股票；美国疾控中心依据国民搜索，分析全球范围内流感等病疫的传播状况；投资机构搜集并分析上市企业声明，从中寻找破产的蛛丝马迹；电信行业利用大数据帮助电信业对业务的分析和优化；电子商务收集、分析海量的消费者数据，从中挖掘消费者多变、复杂的需求。
总之，在大数据时代，以利用数据价值为核心，合理挖掘和利用大数据，已经为各行各业带来了巨额财富。
三、大数据的安全隐患
随着大数据应用的爆发性增长，大数据衍生出独特架构，并推动存储、网络及计算机技术的发展，同时也引发了新的安全问题。
1、网络化社会使大数据成攻击目标
开放的网络化社会，大数据的数据量大且相互关联，对于攻击者而言，相对低的成本可以获得“滚雪球”的收益。用户数据泄露，个人账号信息失窃的事件时有发生，一旦遭受攻击，失窃的数据量也是巨大的。
最近几年来数以百万计的信息大泄密和大量的网络犯罪案件说明，大数据和云环境下的信息安全的风险度已非昔时可比。
2、大数据加大隐私泄露风险
大数据是把“双刃剑”，快捷的网络、精准的营销，虽能带给人们一个更加便捷的生活方式，同时，却也让个人隐私的保护几成空谈。数据分析技术的发展，势必对用户隐私产生极大威胁。如今的大数据营销，对于消费者而言，就好似被一双眼睛盯着，每时每刻窥探着你的一举一动，作为个体消费者，我们早就无法避免自己的个人隐私被网络系统记取被商家掌握并挖掘利用，甚至被恶意使用。
3、技术短板带来的安全隐患
NOSQL(非关系型数据库)作为大数据处理的基础技术，与当前广泛应用的SQL(关系型数据库)技术不同，没有经过长期改进和完善，在维护数据安全方面也未设置严格的访问控制和隐私管理，缺乏保密性和完整性特质。
4、大数据环境打破传统安全壁垒
大数据的处理和存储离不开云，其运营环境的特殊性打破了传统的网络边界壁垒，使得传统的安全技术手段无法做到有效的安全防护。
大数据本身的安全防护存在漏洞，虽然云计算对大数据提供了便利，但对大数据的安全控制力度仍然不够。
5、大数据可能成为高级可持续攻击的载体
APT攻击是一个持续的过程，不具有被实时检测到的明显特征。同时，隐藏在大量数据中的APT攻击代码也很难被发现。此外，攻击者还可以利用社交网络和系统漏洞进行攻击，在威胁特征库无法检测出来的时间段发起攻击行为。
四、大数据时代下的安全体系建设
1、大数据存储安全
大量的数据产生、存储和分析，数据安全存储问题将在未来几年内成为一个更大的问题。行业必须尽快尽早规划和布局大数据安全存储防护措施，协同技术的发展，加大安全防护投入。安全存储是大数据安全的最基本需求，我们可以从集中存储、加密存储、加密传输、认证授权和日志审计等方面来对大数据的安全存储环境加大保护力度。
2、个人隐私信息的保护
大数据和个人隐私之间的“战争”早已打响，必须从技术和法规层面上保障大数据时代的隐私安全，完善用户个人信息的保障体系。
法规层面应从标准和法律两个方面界定数据属性和销售许可，出台相应资质认证和法律法规，建立健全大数据隐私安全保障体系。
技术层面应使用大数据清洗、去隐私化等技术完成对客户隐私数据的隐藏化处理。
3、大数据云安全
大数据一般都需要在云中实现上传、下载及交互，在吸引越来越多黑客和病毒攻击的云端及客户端做好安全保护必不可少。
我们可基于虚拟化的云数据中心提供系统性的安全解决方案，以安全虚拟器件代替原有硬件设备的产品交付方式，确保物理、虚拟和云环境中服务器的应用程序和数据的安全，可以为云和虚拟化环境提供主动防御、自动安全保护，将传统数据中心的安全策略扩展到云计算平台上。
4、建立防御机制
在规划大数据发展的同时，建立并完善大数据信息安全体系很有必要。结合传统信息安全技术和考量大数据收集、处理和应用时的实际环境安全需求，建立面向大数据信息安全的事件监测机制，及时发现信息系统安全问题，当大数据运营环境遭到攻击前或已经遭到攻击时，快速、准确地发现攻击行为，并迅速启动处置和应急机制。
5、重新规范管理员的权限
大数据的跨平台传输应用在一定程度上会带来内在风险，可以根据大数据的密级程度和用户需求的不同，将大数据和用户设定不同的权限等级，并严格控制访问权限。而且，通过单点登录的统一身份认证与权限控制技术，对用户访问进行严格的控制，有效地保证大数据应用安全。
总之，大数据时代机遇与挑战并存，在推进大数据技术创新管理能力和业务能力的同时，要加强大数据安全与隐私管理相关研究的力度，通过政策法规与技术手段相互作用，使大数据在我国各个行业得以沿着正确的方向更快、更深入的发展。
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5. 大数据就意味着更大的安全风险吗
大数据就意味着更大的安全风险吗
现如今，围绕着大数据分析所涉及到的相关隐私问题存在着许多的担忧：企业和各国的政府机构是否有权获得如此广泛的个人和群体信息？同时，对于他们收集和处理这些数据信息是否有相关的法律或政策对其进行指导和约束？这其中一个相当关键但却并不经常被人们讨论和关注的问题是安全性。
企业和政府机构所收集、存储、分析和分发大量数据信息是否正面临着安全风险方面的挑战?如果是的话，他们应该怎么做来减轻这些挑战呢?
大数据不仅仅只是大量的数据
从某种意义上说，当一家企业开始收集和存储大量的数据信息时，其就已然成为了一个相当显眼的黑客攻击目标。但更广泛地说，对那些收集了大量有价值的非结构化数据信息的企业而言，其数据信息可能并不存在任何根本性的新威胁。
罗伯特?麦加维引用Brainloop公司全球营销副总裁David Topping的话说：“ 对于黑客攻击而言，那些PB级存储的大数据信息是安全的，因为这些数据的量对于黑客而言根本就太大了。也许除了那些资金雄厚的赞助商之外，一般的黑客都缺乏相关的分析工具来从如此庞大的数据量中提取有意义的信息。换句话说，企业也和这些黑客一样，面临同样严峻而显著的问题：如何从他们所收集的庞大数据中提取有价值的东西出来。因此，对于个别大型数据存储库而言，考虑增加任何超出其它类型数据库的安全性措施并无太大的实施意义，尤其是考虑到这些黑客相对于各大机构的能力往往是有限的。”
环境和细粒度的安全
但仅仅只是因为这些数据是非结构化的或更难进行筛选分析，并不意味着大数据必然是更安全。如果所有的大数据存储库都是有用的，就不能将所有每一条信息都进行同等的维护。正如InfoWorld的安得烈C.奥利弗指出的那样：“您企业所收集的数据越多，保持这些数据细粒度的任务和挑战也就越艰巨。企业如何才能在不牺牲大数据性能的前提下牢牢把握所有这些数据的所有权，并遵守相关的监管规定呢?这促使企业首先需要选择一款大数据解决方案。”
细粒度的数据安全分区对数据访问进行了分类。例如，企业的某部分员工可能只能够访问非财务方面的数据，而较高级的员工则有权访问更多的信息。此外，某些信息可能由另一个部门所拥有，或者对其的使用会被加以限制。我们面临的挑战是如何良好的对一个有组织且安全的系统进行维护，尽管面临着一定的环境困境。因此当企业在面临着在安全和盈利能力之间进行权衡的问题时，他们可以很容易地进行响应：“是的，我们有标准的网络安全，所以我们的数据是安全的。”
大数据不能被匿名化
您企业所受收集的数据越详细，就越是可能涉及到更多的个体私人信息，因此，对于个人隐私和安全问题的关注度也应提高。有CSO指出：“计算机科学家表示他们可以使用不涉及个人可识别信息的数据来重建相关人员的身份数据。例如，如果一家品牌企业或政府机构获得了覆盖某地区一年的客户GPS记录列表，那么，他们可以用该列表来了解一人或多人的身份信息。”在这种情况下，找到一个人的身份信息是非常简单的。例如，在某个时间段根据GPS进行定位，然后从互联网上搜索与该位置有关用户的姓名。一般情况下，这个过程可能会更复杂一点，但从概念上讲，其是一个很容易解决的简单问题。
尽管企业纷纷试图使大数据匿名化，这些企业最好的方法也只是使这些数据“假名化”——让一些信息是假名的，当然仍还是可与一个真实的身份相联系。这一有限制性的匿名化是大数据危险的一部分：黑客和其他恶意方可能无法完成数据的精细分析，但考虑到这些有限信息种类的丰富性，他们可以收集各种可利用的结论，进行欺诈，偷盗或者更糟的行为。
虽然原始数据需要保护，即使其是非结构化大数据存储库的一部分，但大数据所面临的更大的威胁是企业支付了巨大的成本才从大数据分析中获得的有价值的信息。麦加维再次引用 David Topping的话说：“许多企业浪费了太多的预算以保障大数据存储。而他们真正的风险则在相关数据信息的输出方面。由于企业往往很少监视或保护这些数据，围绕着企业分析得出的洞察输出是如何产生的... 大多数安全专家都认为，企业的雇员往往表现得很无辜，但有的的确是大数据被破坏最常见的罪魁祸首。”
企业需要保护大数据，尽管其涉及到某些原始信息，但我们需要将更多的重点放到通过对原始数据分析所获得的洞察见解方面。特别是，这些见解必须至少被视为比原始数据更为重要。
处理大数据的安全问题
接下来的问题便是如何解决这些企业担忧的安全问题。一种方法是为黑客提供一个有吸引力的假目标，以便使得企业能够学习更安全的研究方法来应对攻击，实施保护措施。这一战略或不甚理想，因为其只能当系统已经有一些漏洞时才能发挥作用。但这些弱点是可能被识别和解决的。
引用Forrester公司研究题为《未来的数据安全和隐私报告：关于大数据的控制》IBM指出，“安全专业人士在网络边缘最好进行控制。然而，如果攻击者穿透你的周边，他们将有充分的和不受限制的机会访问你的数据。” 当然，解决方案就在于为数据提供一个安全层，让简单地访问网络还不足以获得如此大的权限。
加密，特别是当处理大数据分析洞察见解时，是保护一种有效的信息保护方式，但其肯定不是一个新概念。
结论
大数据所涉及的隐私问题的确正在受到广泛关注，特别是在爆出美国国家安全局对主要IT企业进行监控的背景之下。一个与之不同但又密切相关的问题是安全性：特别是，企业应如何保护原始的非结构化数据和从大数据分析中得到的洞察见解。不幸的是，数据完全匿名化是不可能的，因为数据信息需要与个人和用于各种用途相联系(有时与其他私人或公共来源相组合)。虽然黑客可能无法窃取数据执行复杂的分析，但他们往往通过粗略地查看一下就足以收集有价值的信息(如在GPS数据的情况下)。随着企业收集的数据逐渐存储进大型数据仓库，如联邦数据服务中心，大数据安全方面亟待需要更多的审查。
6. 互联网大数据现关心的是什么
楼主您好：
首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：
第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。我将分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
和大数据相关的理论
? 特征定义
最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
业界（IBM 最早定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
其实这些V并不能真正说清楚大数据的所有特征，下面这张图对大数据的一些相关特性做出了有效的说明。
36大数据
古语云：三分技术，七分数据，得数据者得天下。先不论谁说的，但是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。书中，作者提及最多的是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势；Amazon如何利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量；Farecast如何利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适。
那么，什么是大数据思维？维克托·迈尔-舍恩伯格认为，1-需要全部数据样本而不是抽样；2-关注效率而不是精确度；3-关注相关性而不是因果关系。
阿里巴巴的王坚对于大数据也有一些独特的见解，比如，
“今天的数据不是大，真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。”
“非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。”
“你千万不要想着拿数据去改进一个业务，这不是大数据。你一定是去做了一件以前做不了的事情。”
特别是最后一点，我是非常认同的，大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过的空白。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
? 价值探讨
大数据是什么？投资者眼里是金光闪闪的两个字：资产。比如，Facebook上市时，评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。
如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
Target 超市以20多种怀孕期间孕妇可能会购买的商品为基础，将所有用户的购买记录作为数据来源，通过构建模型分析购买者的行为相关性，能准确的推断出孕妇的具体临盆时间，这样Target的销售部门就可以有针对的在每个怀孕顾客的不同阶段寄送相应的产品优惠卷。
Target的例子是一个很典型的案例，这样印证了维克托·迈尔-舍恩伯格提过的一个很有指导意义的观点：通过找出一个关联物并监控它，就可以预测未来。Target通过监测购买者购买商品的时间和品种来准确预测顾客的孕期，这就是对数据的二次利用的典型案例。如果，我们通过采集驾驶员手机的GPS数据，就可以分析出当前哪些道路正在堵车，并可以及时发布道路交通提醒；通过采集汽车的GPS位置数据，就可以分析城市的哪些区域停车较多，这也代表该区域有着较为活跃的人群，这些分析数据适合卖给广告投放商。
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：
1- 手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2- 没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。
3- 既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1-拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；2-还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。
Wal-Mart作为零售行业的巨头，他们的分析人员会对每个阶段的销售记录进行了全面的分析，有一次他们无意中发现虽不相关但很有价值的数据，在美国的飓风来临季节，超市的蛋挞和抵御飓风物品竟然销量都有大幅增加，于是他们做了一个明智决策，就是将蛋挞的销售位置移到了飓风物品销售区域旁边，看起来是为了方便用户挑选，但是没有想到蛋挞的销量因此又提高了很多。
还有一个有趣的例子，1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求每天要进行例常的“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据：每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少，枪支、物资多少……有一天，参谋照例汇报当日的战况，林彪突然打断他：“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获，你们听到了吗?”大家都很茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周，见无人回答，便接连问了三句：“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高?”“为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高?”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高?”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁，指着地图上的那个点说：“我猜想，不，我断定!敌人的指挥所就在这里!”果然，部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘，并取得这场重要战役的胜利。
这些例子真实的反映在各行各业，探求数据价值取决于把握数据的人，关键是人的数据思维；与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了新的价值增长。
? 现在和未来
我们先看看大数据在当下有怎样的杰出表现：
大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督；
大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力；
大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；
大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备；
大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；
大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；
大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，电影，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本；
大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐，为用户提供更精准的企业招聘信息，向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。
其实，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态，但我相信只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。
比如，Amazon的最终期望是：“最成功的书籍推荐应该只有一本书，就是用户要买的下一本书。”
Google也希望当用户在搜索时，最好的体验是搜索结果只包含用户所需要的内容，而这并不需要用户给予Google太多的提示。
而当物联网发展到达一定规模时，借助条形码、二维码、RFID等能够唯一标识产品，传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术可实现实时的信息采集和分析，这些数据能够支撑智慧城市，智慧交通，智慧能源，智慧医疗，智慧环保的理念需要，这些都所谓的智慧将是大数据的采集数据来源和服务范围。
未来的大数据除了将更好的解决社会问题，商业营销问题，科学技术问题，还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。人才是地球的主宰，大部分的数据都与人类有关，要通过大数据解决人的问题。
比如，建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体体征，社会网络，知识能力，爱好性情，疾病嗜好，情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒，将除了思维外的一切都储存下来，这些数据可以被充分的利用：
医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况；
教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划；
服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务；
社交网络能为你提供合适的交友对象，并为志同道合的人群组织各种聚会活动；
政府能在用户的心理健康出现问题时有效的干预，防范自杀，刑事案件的发生；
金融机构能帮助用户进行有效的理财管理，为用户的资金提供更有效的使用建议和规划；
道路交通、汽车租赁及运输行业可以为用户提供更合适的出行线路和路途服务安排；
……
当然，上面的一切看起来都很美好，但是否是以牺牲了用户的自由为前提呢？只能说当新鲜事物带来了革新的同时也同样带来了“病菌”。比如，在手机未普及前，大家喜欢聚在一起聊天，自从手机普及后特别是有了互联网，大家不用聚在一起也可以随时随地的聊天，只是“病菌”滋生了另外一种情形，大家慢慢习惯了和手机共渡时光，人与人之间情感交流仿佛永远隔着一张“网”。
? 大数据隐私
你或许并不敏感，当你在不同的网站上注册了个人信息后，可能这些信息已经被扩散出去了，当你莫名其妙的接到各种邮件，电话，短信的滋扰时，你不会想到自己的电话号码，邮箱，生日，购买记录，收入水平，家庭住址，亲朋好友等私人信息早就被各种商业机构非法存储或贱卖给其它任何有需要的企业或个人了。
更可怕的是，这些信息你永远无法删除，它们永远存在于互联网的某些你不知道的角落。除非你更换掉自己的所有信息，但是这代价太大了。
用户隐私问题一直是大数据应用难以绕开的一个问题，如被央视曝光过的分众无线、罗维邓白氏以及网易邮箱都涉及侵犯用户隐私。目前，中国并没有专门的法律法规来界定用户隐私，处理相关问题时多采用其他相关法规条例来解释。但随着民众隐私意识的日益增强，合法合规地获取数据、分析数据和应用数据，是进行大数据分析时必须遵循的原则。
说到隐私被侵犯，爱德华?斯诺登应该占据一席之地，这位前美国中央情报局（CIA）雇员一手引爆了美国“棱镜计划”（PRISM）的内幕消息。“棱镜”项目是一项由美国国家安全局（NSA）自2007年起开始实施的绝密电子监听计划，年耗资近2000亿美元，用于监听全美电话通话记录，据称还可以使情报人员通过“后门”进入9家主要科技公司的服务器，包括微软、雅虎、谷歌、Facebook、PalTalk、美国在线、Skype、YouTube、苹果。这个事件引发了人们对政府使用大数据时对公民隐私侵犯的担心。
再看看我们身边，当微博，微信，QQ空间这些社交平台肆意的吞噬着数亿用户的各种信息时，你就不要指望你还有隐私权了，就算你在某个地方删除了，但也许这些信息已经被其他人转载或保存了，更有可能已经被网络或Google存为快照，早就提供给任意用户搜索了。
因此在大数据的背景下，很多人都在积极的抵制无底线的数字化，这种大数据和个体之间的博弈还会一直继续下去……
专家给予了我们一些如何有效保护大数据背景下隐私权的建议：1-减少信息的数字化；2-隐私权立法；3-数字隐私权基础设施（类似DRM数字版权管理）；4-人类改变认知（接受忽略过去）；5-创造良性的信息生态；6-语境化。
但是这些都很难立即见效或者有实质性的改善。
比如，现在有一种职业叫删帖人，专门负责帮人到各大网站删帖，删除评论。其实这些人就是通过黑客技术侵入各大网站，破获管理员的密码然后进行手工定向删除。只不过他们保护的不是客户的隐私，而大多是丑闻。还有一种职业叫人肉专家，他们负责从互联网上找到一个与他们根本就无关系用户的任意信息。这是很可怕的事情，也就是说，如果有人想找到你，只需要两个条件：1-你上过网，留下过痕迹；2-你的亲朋好友或仅仅是认识你的人上过网，留下过你的痕迹。这两个条件满足其一，人肉专家就可以很轻松的找到你，可能还知道你现在正在某个餐厅和谁一起共进晚餐。
当很多互联网企业意识到隐私对于用户的重要性时，为了继续得到用户的信任，他们采取了很多办法，比如google承诺仅保留用户的搜索记录9个月，浏览器厂商提供了无痕冲浪模式，社交网站拒绝公共搜索引擎的爬虫进入，并将提供出去的数据全部采取匿名方式处理等。
在这种复杂的环境里面，很多人依然没有建立对于信息隐私的保护意识，让自己一直处于被滋扰，被精心设计，被利用，被监视的处境中。可是，我们能做的几乎微乎其微，因为个人隐私数据已经无法由我们自己掌控了，就像一首诗里说到的：“如果你现在继续麻木，那就别指望这麻木能抵挡得住被”扒光”那一刻的惊恐和绝望……”
和大数据相关的技术
? 云技术
大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。
云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的：把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户。
如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一种行之有效的模式出现了：云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。
业内是这么形容两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地；没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。
那么大数据到底需要哪些云计算技术呢？
这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术（类似模式识别以及自然语言理解）等。
云计算和大数据之间的关系可以用下面的一张图来说明，两者之间结合后会产生如下效应：可以提供更多基于海量业务数据的创新型服务；通过云计算技术的不断发展降低大数据业务的创新成本。
36大数据
如果将云计算与大数据进行一些比较，最明显的区分在两个方面：
第一，在概念上两者有所不同，云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。然而大数据必须有云作为基础架构，才能得以顺畅运营。
第二，大数据和云计算的目标受众不同，云计算是CIO等关心的技术层，是一个进阶的IT解决方案。而大数据是CEO关注的、是业务层的产品，而大数据的决策者是业务层。
详情：http://ke..com/view/9424571.htm
7. 大数据时代，企业应该怎么保护数据，防止泄密
合力天下数据防泄密系统(HL-dataAS)用于保护企业的知识产权、客户资料、财务数据、技术图纸、应用系统等机密信息化数据不外泄。简单地说，”合力天下”防泄密系统让企业机密数据和应用系统的重要资料“拷不走”、“屏幕截取不走”、“另存不走”、“打印不走” 、“内容复制不走”、“MSN、QQ、邮件发送不走”。
一、支持各种文件格式加密（CAD、OFFICE、PDF、图纸、计算机程序、课件、游戏动画、数码照片、视频…..），用户也可以根据自己的需要定制；支持出差人员管理；支持文档外发管理；防止涉密文档非法扩散。支持控制台审批解密，支持手机审批解密。灵活的权限控制：只读，可写，可编辑，禁止删除；打印水印、禁止拍照等。
二、 支持局域网部署和互联网部署模式，支持总部和异地分支机构分别部署；支持单机部署模式；确保公司内部资料的相互流通。
三、支持各种应用系统：支持基于Windows的B/S、C/S的各种业务应用软件加密，如PDM、PLM、ERP、OA、CRM、CAM、HR、采编软件、流程管理软件、电子商务软件、财务软件、文档管理系统、网站服务器、云服务器、企业网盘、手机终端等。
四、 支持任意格式文档类型：Office、Open office、Wps、PDF、outlook、FOXMAIL、ARM、ANSYS、Easypro、OA系统、ERP、MSVISIO、 AutoCAD、Autodesk Inveator、Autovue、ACDSee、Pro/E、Inventor、CAXA、CAJviewer、Protel、PReS、Keil、Quartus、AVR Studio、 ARM Studio、Siemens Wicc、Xtcapp55、TurboCAD、开目CAD、TwinCAD、CATIA、Solid Edge、UG、PowerDraft、Photoline、清华天河CAD 、中望CAD、英泰CAD、浩辰CAD、凯思CAD、JEwelCAD、Code Wright、ULTRAEdit、Solidworks、SVN、ZDDS、IAR、PowerDesigner、FPWIN GR、FX-PCS-DU-WIN-C、FXGPWIN、PhptoShop、DreamWeaver、MTcardEdit、CorelDraw、Fireworks、Flash、ACDSee、ZineMarker、 HITACHI Embedded workshop、HIGH-Performance Embedded workshop、Embedded workshop、CAM350、Matlab、 Labview、Illustrator、 MAYA、3D MAX、unity、realplay、media player、Cakewalk、Flash、LRC Editor、Lightscape、Beyond Compare、Java、Delphi、VS.Net、C、 VB、VC、C++、Java虚拟机、Source Insight、WINRAR、EDITplus、IBM ClearCase、PowerBuilder、PowerPCB、Powerlogic、Power mill 、数控传输软件、视频文件、编程ICC、打标机（票据打印）、CAMtastic、DELcam-Exchange、cimatron、Macrumedia、Microchip、 MasterCAM、FastCAM、MyEclipse、Eclipse、Tomcat、MultiGen Creator、FoxPro、Access、MSSQL、Oracle、WinMerge、XOREAX、InCrediBuid、 ZBrush3、JDPaint、BodyPaint 3D、英泰PDM、NTKO、KASS、WINRAR、SILK ROAD、ETMARK、海康威视监控视频、 邮箱大师、安卓手机、苹果手机等各种文档格式，即可自定义加密任意文件格式。
五、支持操作系统(32位 64位)：支持Windows 2000、XP、2003、2008、2012、win7、win8、win10;LINUX;MAC OS;
六、 支持中文、英文、俄、日文、德文、韩文、法文、西班牙文等各种语言网络环境，支持中文、英文、俄、日文、德文、韩文、法文、西班牙文等各种语言文档加密。
8. 大数据技术及应用
大数据技术及应用
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念。正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里？金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
二、什么是大数据
大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook它们都是大数据时代的创新者。
（一）大数据的4V特征
大量化（Volume）：企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。
多样化（Variety）：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。
快速化（Velocity）：高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。
价值（Value）：大量的不相关信息，浪里淘沙却又弥足珍贵。对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能（咨询、报告等）
三、大数据时代对生活、工作的影响
大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。
“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。
大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。
四、大数据时代的发展方向、趋势
根据ESM国际电子商情针对2013年大数据应用现状和趋势的调查显示：被调查者最关注的大数据技术中，排在前五位的分别是大数据分析（12.91%）、云数据库（11.82%）、Hadoop（11.73%）、内存数据库（11.64%）以及数据安全（9.21%）。Hadoop已不再是人们心目中仅有的大数据技术，而大数据分析成为最被关注的技术。从中可以看出，人们对大数据的了解已经逐渐深入，关注的技术点也越来越多。既然大数据分析是最被关注的技术趋势，那么大数据分析中的哪项功能是最重要的呢？从下图可以看出，排在前三位的功能分别是实时分析（21.32%）、丰富的挖掘模型（17.97%）和可视化界面（15.91%）。2012年也曾做过类似的调查，当时选择丰富的挖掘模型（27.22%）比实时分析（19.88%）多7.34%。短短一年时间内，企业对实时分析的需求激增，成就了很多以实时分析为创新技术的大数据厂商。从调查结果可以看出：企业在未来一两年中有迫切部署大数据的需求，并且已经从一开始的基础设施建设，逐渐发展为对大数据分析和整体大数据解决方案的需求。与此同时，大数据还面临人才的缺乏的挑战，需要企业和高校联合起来，培养数据领域的复合型人才，帮助企业打赢这场“数据战”。
五、大数据的应用
（一）行业拓展者，打造大数据行业基石
IBM：IBM大数据提供的服务包括数据分析，文本分析，蓝色云杉（混搭供电合作的网络平台）；业务事件处理；IBM Mashup Center的计量，监测，和商业化服务（MMMS）。 IBM的大数据产品组合中的最新系列产品的InfoSphere bigInsights，基于Apache Hadoop。
该产品组合包括：打包的Apache Hadoop的软件和服务，代号是bigInsights核心，用于开始大数据分析。软件被称为bigsheet，软件目的是帮助从大量数据中轻松、简单、直观的提取、批注相关信息为金融，风险管理，媒体和娱乐等行业量身定做的行业解决方案。
微软：2011年1月与惠普（具体而言是HP数据库综合应用部门） 合作目标是开发了一系列能够提升生产力和提高决策速度的设备。
EMC：EMC 斩获了纽交所和Nasdaq；大数据解决方案已包括40多个产品。
Oracle：Oracle大数据机与Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata数据库云服务器以及Oracle Exalytics商务智能云服务器一起组成了甲骨文最广泛、高度集成化系统产品组合。
（二）大数据促进了政府职能变革
重视应用大数据技术，盘活各地云计算中心资产：把原来大规模投资产业园、物联网产业园从政绩工程，改造成智慧工程；在安防领域，应用大数据技术，提高应急处置能力和安全防范能力；在民生领域，应用大数据技术，提升服务能力和运作效率，以及个性化的服务，比如医疗、卫生、教育等部门；解决在金融，电信领域等中数据分析的问题：一直得到得极大的重视，但受困于存储能力和计算能力的限制，只局限在交易数型数据的统计分析。一方面大数据的应用促进了政府职能变革，另一方面政府投入将形成示范效应，大大推动大数据的发展。
（三）打造“智慧城市”
美国奥巴马政府在白宫网站发布《大数据研究和发展倡议》，提出“通过收集、处理庞大而复杂的数据信息，从中获得知识和洞见，提升能力，加快科学、工程领域的创新步伐，强化美国国土安全，转变教育和学习模式” ；中国工程院院士邬贺铨说道，“智慧城市是使用智能计算技术使得城市的关键基础设施的组成和服务更智能、互联和有效，随着智慧城市的建设，社会将步入“大数据”时代。”
（四）未来，改变一切
未来，企业会依靠洞悉数据中的信息更加了解自己，也更加了解客户。
数据的再利用：由于在信息价值链中的特殊位置，有些公司可能会收集到大量的数据，但他们并不急需使用也不擅长再次利用这些数据。例如，移动电话运营商手机用户的位置信息来传输电话信号，这对以他们来说，数据只有狭窄的技术用途。但当它被一些发布个性化位置广告服务和促销活动的公司再次利用时，则变得更有价值。
六、机遇和挑战
大数据赋予了我们洞察未来的能力，但同时诸多领域的问题亟待解决，最重要的是每个人的信息都被互联网所记录和保留了下来，并且进行加工和利用，为人所用，而这正是我们所担忧的信息安全隐患！更多的隐私、安全性问题：我们的隐私被二次利用了。多少密码和账号是因为“社交网络”流出去的？
眼下中国互联网热门的话题之一就是互联网实名制问题，我愿意相信这是个好事。毕竟我们如果明着亮出自己的身份，互联网才能对我们的隐私给予更好保护
9. 大数据是把双刃剑
今天，计算机功能发展到前所未有的强大，海量数据——包括个人信息——被其搜集形成大数据库。这些数据被正常合法利用的同时也存在着被滥用的危险。
大数据的预测功能赋予了其变革我们生活的巨大潜能。在它的支持下，未来两天内天气预报的准确率将会达到95%。然而大数据一旦被滥用，用户的隐私安全就会受到威胁，经常使用互联网的人尤甚。
这些威胁是怎样产生的？我们又应该如何在保证大数据造福社会的同时应对这些日益加剧的威胁呢？
潜在问题的影响范围
首先，单纯从大数据安全事件涉及的人数来分析，其影响范围在不断扩大。2014年阿肯色大学专业发展系统被攻破，导致50,000人身份信息泄露。这个数据已经不小了，但相比同年ebay公司数据外泄事件中145,000,000人的生日、住址、邮箱及其他信息被窃取，就是小巫见大巫了。
从安全维护的专业领域来说，要保护大数据库中信息不被窃取，更是不容乐观。一定程度上，这和储存和处理信息所使用的基础技术的本质缺陷有关。
像亚马逊这样的大数据公司，对分布式计算的依赖性极大，他们往往在世界各地都分散设有数据处理中心。亚马逊公司将全球业务分为十二个区进行经营，每个区大量的数据中心都不断遭受着物理攻击和网络袭击，这些威胁主要是来自成百上千隐匿的独立服务器。
访问控制的难题
控制对信息或网页访问的最好策略就是只设置单一的访问接口，这比控制当前的成百上千个接口要简单的多。然而事实确是：大数据广泛地储存在各个区域。其容量之巨、分布之广、获取渠道之多，也让它在面对威胁时更加脆弱。
除此之外，很多公司对其尖端的软件组件以及大数据基础设备的安全性并没有给予足够的重视。这更是给潜在攻击大开了方便之门。
一个典型的例子，Hadoop（译者注：由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，可以让用户在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序）中大量的软件组件使得编程人员可以在分布式计算系统获取大量数据信息。刚推出时，Hadoop的安全性能较低，不能同时供很多人使用。很多大公司却不顾这一缺陷，依旧采纳Hadoop成为其整个公司的数据平台。
用户需求推动数据安全发展
从用户角度来说，通过多种方式来提高大数据产品的安全性至关重要，例如同大数据的收集和使用组织签订条件和协议、服务水平协议、安全密封等。
大数据公司方面又应该怎样保护用户的个人信息不外泄呢？为防止信息外泄落入不法使用者手中，我们可以采取包括信息加密、访问控制、入侵侦测、数据备份、使用过程审查等策略。这样数据的安全性提高了，我们个人信息的隐私性也就等到了加强。
然而，过分强调安全性也许会侵害你的隐私：执法机构可以借口安全原因来搜集更多的个人信息，比如员工计算机的浏览历史。
执法机构打着增强安全性的旗号，将每个人都当成是潜在的犯罪分子或是恐怖分子，搜集其信息，用于某一天证明其罪行。政府通过这种方式掌握了我们大量的信息，不仅如此，苹果、谷歌、亚马逊等公司也会被要求提供其他情报，包括我们的网购记录、网页浏览历史以及解密后的各项数据。
这种监视所遵循的基本原则就是：每个人都是不可信的（大数据技术让这种监视的成本大大降低，可行性也随之提高）。然而这些搜集起来的信息很有可能泄露并被滥用，美国国安局员工滥用职权监听他人电话事件就是一例。
其实如果能被适当利用，大数据可以帮助我们获取更多的信息，提高有关潜在计算机攻击和攻击者的情报的质量（特别是准确性）。这样一来，你的隐私就得到了更好的保护。
举个例子，理想的状况是：如果大数据分析引擎能在海量的邮件中精确地辨别出哪些是欺诈邮件的话，我们也就再也不用担心碰到钓鱼邮件了。
大数据是怎样使用的—对你有利还是有害
其他有关大数据使用的问题还有，一些公司为了要针对你的习惯和爱好给你发送特定的广告，他们会记录你所有的浏览历史。大数据为他们这种行为提供了便利——成本更低，分析更简单。
IBM公司的“性格洞察”服务，能够根据你的上网习惯，对你的形象进行“素描”。这已经远远不止身份信息被泄露这么简单。你的性格特点，比如是否外向、是否具有环境意识、政治上是保守还是革新，甚至连是否有去非洲旅游的意愿，都会在其调查结果中表现出来。
这些公司对外宣称，这项技术可以极大地提高上网体验。听起来是在为用户考虑，但是反过来，我们也不难想到，同样的信息也很容易用来损害我们的利益。比如现在已经有保险公司通过大数据分析出的用户素描来实行差别收费。
想要解决这个问题，禁止大规模数据搜集显然是不现实的。不管我们喜欢与否，大数据时代已经来到。找出方法在允许合法使用大数据的前提下保护隐私，才会让我们的生活更加安全、富足、高效
例如，在合法安全地使用时，大数据科技就能极大地提高反侦察的效率，这反过来也会让我们避免身份信息盗用和潜在的经济损失。
想要在享受大数据带来的便利的同时解决保障安全性、隐私性的难题，关键在于信息使用的公开透明。大数据的操作者必须公开所搜集数据的内容及用途。
除此之外，用户必须有权了解数据是如何储存的，谁可以使用这些数据以及数据的授权过程。最后，大数据公司也要对其为保障用户安全对数据所采取的安全管控措施作具体的阐释以此来赢得公众的信任。
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