① 大数据发展的三个必要条件
大数据发展的三个必要条件_数据分析师考试
近年来，关于大数据的讨论在技术、应用和模式等多个层面展开，已被认为代表着产业发展的方向。但与互联网公司的诸多实践相比，被认为具有数据资源先天优势的电信运营商却走在了后面，即便放眼全球，电信运营商的大数据应用案例也是屈指可数。移动宽带和固网宽带快速发展、OTT的强势崛起决定了电信运营商必须充分利用自身掌握的数据资源，另辟蹊径，从而实现网络价值的最大化。因此，电信运营商应用大数据是必然的，而且市场前景十分广阔。
为了加快大数据的“落地”步伐，帮助业界各方特别是电信运营企业更好地了解大数据，认清大数据战略发展的重要性，分析发展道路上面临的难题和障碍，促进大数据产业链的成熟，推动大数据的应用推广。从今天开始，《人民邮电》报特邀来自中兴通讯、电信研究院以及三大运营商等单位的专家，推出“掘金大数据”系列报道，以飨读者。
大数据概念的横空出世，有赖于短短几年出现的海量数据。据统计，互联网上的数据每两年翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的。当然，海量数据仅仅是“大数据”概念的一部分，只有具备4个“V”的特征，也就是Volume（海量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值），大数据的定义才算完整，而最后一个Value（价值），恰恰是决定大数据未来走向的关键。
大数据发展的三个必要条件
大数据的发展需要三方面的必要条件：数据源、数据交易、数据产生价值的过程。近年来，社交网络的兴起、物联网的发展和移动互联网的普及，微信、微博、智能手机、电商大行其道，诞生了大量有价值的数据源，比如位置、生活信息等数据，数据源的出现奠定了大数据发展的基础。大数据时代到来的重要标志，则是大批专业级“数据买卖商”的出现，以及围绕数据交易形成的贯穿于收集、整理、分析、应用整个流程的产业链条。大数据发展的核心，则是使用户从海量的非结构化数据和半结构化数据中获得新的价值，数据价值是带动数据交易的原动力。
IBM、甲骨文、SAP近年纷纷斥巨资收购数据管理和分析公司，在这些互联网巨头的带动下，数据分析技术日渐成熟。2013年6月，爱德华·斯诺登将“棱镜”计划公之于众，“棱镜门”事件一方面说明大数据技术已经成熟，另一方面也佐证了现在阻碍大数据发展的不是技术，而是数据交易和数据价值。
大数据技术的发展促进了云计算的落地，云计算的部署完成又反过来加大了市场对数据创造价值的期待。大数据概念提出之后，市场终于看到了云计算的获利方向，云计算市场仿佛在一夜之间爆发，在过去一两年间几乎已经被国内大方案商、大集成商瓜分殆尽——各地的一级系统集成商与当地政府合作，建云数据中心，建智慧城市；各大行业的巨头们在搭建各自行业的混合云标准，搭建行业云平台；公有云也来了，各大IT巨头想尽办法申请中国的公有云牌照。云计算从概念到落地用了5年时间，最终促成这一切的就是大数据，或者说是市场对数据价值的期待。借助于国内智慧城市概念的大规模普及，云计算基础设施已基本准备就绪，一方面具备了大数据应用的硬件基础，另一方面迫于回收云计算投资的压力，市场急需应用部署，大数据恰如雪中送炭，被市场寄予厚望。
现在，一切的矛头都指向了“数据如何创造价值？”
56数据创造价值的基石6是数据整合和开放
大数据服务创业公司Connotate对800多名商业和IT主管进行了调查。结果显示，60%受调查者称“目前就说这些大数据投资项目肯定能够带来良好回报尚为时过早”。之所以如此，是由于当前大数据缺乏必需的开放性：数据掌握在不同的部门和企业手中，而这些部门和企业并不愿意分享数据。大数据通过研究数据的相关性来发现客观规律，这依赖于数据的真实性和广泛性，数据如何做到共享和开放，这是当前大数据发展的软肋和需要解决的大问题。
2012年美国大选奥巴马因数据整合而受益。在奥巴马的竞选团队中有一个神秘的数据挖掘团队，他们通过对海量数据进行挖掘帮助奥巴马筹集到10亿美元资金；他们通过数据挖掘使竞选广告投放效率提升了14%；他们通过制作摇摆州选民的详细模型，每晚实施6.6万次模拟选举，推算奥巴马在摇摆州的胜率，并以此来指导资源分配。这个数据挖掘团队，对奥巴马成功连任功不可没。奥巴马竞选团队相比罗姆尼竞选团队最有优势的地方就是对大数据的整合。奥巴马的数据挖掘团队也意识到这个全世界共同的问题：数据分散在过多的数据库中。因此，在前18个月，奥巴马竞选团队就创建了一个单一的庞大数据系统，可以将来自民意调查者、捐资者、现场工作人员、消费者数据库、社交媒体，以及“摇摆州”主要的民主党投票人的信息整合在一起。这个整合后的巨大数据库不仅能告诉竞选团队如何发现选民并获得他们的注意，还帮助数据处理团队预测哪些类型的人有可能被某种特定的事情所说服。正如竞选总指挥吉姆·梅西纳所说，在整个竞选活中，没有数据做支撑的假设很少存在。
2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，将大数据研究上升为国家意志，对大数据的整合带来深远影响。一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分。国内智慧城市的建设目标之一就是实现数据的集中共享。
数据创造价值需要合作共赢的商业模式
随着云计算、大数据技术和相关商业环境的不断成熟，越来越多的“软件开发者”正在利用跨行业的大数据平台，打造创新价值的大数据应用，而且这一门槛正在不断降低。因为首先，数据拥有者乐于做这样的事情，他们能够以微乎其微的成本获取额外的收入，提高利润水平；其次，大数据设备厂商乐于做这样的事情，因为厂商需要应用来吸引消费者购买设备，发展合作共赢的伙伴关系势必比单纯销售设备要有利可图，一些具有远见的厂商已经开始通过提供资金、技术支持、入股等方式来扶持这些“软件开发者”；第三，行业细分市场的数据分析应用需求在不断加大，对于整个大数据产业链来说，创新型的行业数据应用开发者必将是未来整个大数据产业链中最为活跃的部分。
在必然到来的大数据时代，有三种企业将在“大数据产业链”中处于重要地位：掌握海量有效数据的企业，有着强大数据分析能力的企业，以及创新的“软件开发者”。社交网络、移动互联网、信息化企业、电信运营商都是海量数据的制造者，Facebook公司手中掌握着8.5亿用户，淘宝注册用户超过3.7亿，腾讯的微信用户突破3亿，这些庞大用户群所提供的数据，正在等待时机释放出巨大的商业能量。可以预测，在不久的将来，Facebook、腾讯、电信运营商等海量数据持有者要么自我发展成为数据分析提供商，要么与IBM、ZTE等企业密切对接成为上下游合作企业，大数据产业链将在某个爆发点到来之际，以令人惊讶的速度成长壮大。
警惕大数据的危害
大数据时代，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，人们的思维决断模式，已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此将更精确、更有预见性。不过，由于大数据过于依靠数据的汇集，一旦数据本身有问题，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而导致错误的预测和决策。
大数据的理论是“在稻草堆里找一根针”，而如果“所有稻草看上去都挺像那根针”呢？过多但无法辨析真伪和价值的信息和过少的信息一样，对于需要作出瞬间判断、一旦判断出错就很可能造成严重后果的情况而言，同样是一种危害。大数据理论是建立在“海量数据都是事实”的基础上，而如果数据提供者造假呢？这在大数据时代变得更有害，因为，人们无法控制数据提供者和搜集者本人的偏见与过滤。拥有最完善数据库、最先接受“大数据”理念的华尔街投行和欧美大评级机构，却每每在重大问题上判断出错，这本身就揭示了“大数据”的局限性。
不仅如此，大数据时代造就了一个数据库无所不在的世界，数据监管部门面临前所未有的压力和责任：如何避免数据泄露对国家利益、公众利益、个人隐私造成伤害？如何避免信息不对等，对弱势群体的利益构成伤害？在有效控制风险之前，也许还是让大数据继续待在“笼子”里更好一些。
大数据的经济价值已经被人们所认可，大数据的技术也已经逐渐成熟，一旦完成数据的整合和监管，大数据爆发的时代即将到来。我们现在要做的，就是选好自己的方向，为迎接大数据的到来，提前做好准备。
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② 大数据是如何融入并改变我们的生活
大数据是如何融入并改变我们的生活
随着互联网以及各种智能设备的发展，人们的行为、位置、生理特征等等，无时无刻不在生成数据被这些设备所采集，然后通过网络源源不断的传输，在计算机上将有型的数据转化为无形的财富，融入人们的生活每个角落。
曾经有这样一个事情，美国明尼苏达地区有一男子向一家零售商店的店长投诉，称该公司最近给他十几岁的女儿邮寄婴儿服装和孕妇服装的优惠券。店长大方的向他道了歉。后来这个女孩的确怀孕了。可见大数据的无所不在，这家商店通过分析女儿购买无味湿纸巾和补镁药品的记录就猜到了。
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。衣、食、住、行，大数据都能派上用场。大数据海量、多变、多样，与传统数据不可同日而语。
百货行业精准的广告投放
对零售业来说，大数据来自于消费者在数字世界的痕迹——网购记录、社交网络的行踪的集合，它们为理解消费者的行为提供了依据。比如，在网上买了一些衣服，在之后的一段时间，网页两侧的广告栏里不断出现与购买的衣服类似的服装的广告。
美国的百货店Kohl’s，曾贴出告示，让消费者进入商店后用手机搜索Kohl’s的折扣信息。当我溜达到某个柜台时，一张刚才搜索过但没买的商品的折扣券就会发到我的手机上。这当然会让商店卖出商品的几率增加，因为消费者在消费现场更容易被促销广告打动；据统计，70%的人会更乐于在这时收到折价券。这样既不会对消费者造成困扰，又可以使销售量上升。
食品行业个性化的定制
大数据在食品行业的应用悄然兴起。于是Co.Design版块的可视化数据设计师格斯·文茨瑞克（Gus Wezerek）和作家马克·威尔逊（Mark Wilson）与一家食品业资讯公司Food Genius一起合作，研究了8万8千份菜单和5千9百万个菜品制作出了这份美国各州最有特色的食品图表。
图表显示出每个州最有特色、独一无二的菜品。图表中还体现出了各地区5大类特别的饮食爱好。Food Genius还可以告诉餐馆什么样的描述最吸引客人，可以提升价格。什么样的配料组合可以最大化利润
大数据寻找人们最爱的房屋
谷歌住房搜索查询量变化可对住房市场发展趋势进行预测，得益于大数据分析的成功运用。前些年，有机构根据搜索量，对于不同地区的美国人喜欢的房屋进行了统计，调查中也出现了一些让人意想不到的结果。
比如康涅狄格州滑雪度假屋的搜索超过了科罗拉多等州，佛罗里达“顶层公寓”的搜索量也高于纽约。这些数据可以帮助房屋中介和地产商们知道人们更愿意住什么样的房屋，便可以投其所好的推荐和建造。
大数据带来出行新体验
对于汽车巨头福特公司，大数据则是在图纸设计出来之前就发挥了作用。新产品开发团队想知道新款休旅车的后门应该做成手动打开还是还是脚踏电动后门。用传统方式调查，结果不明朗。于是福特团队从社交网络上搜集大量信息后发现，人们都喜欢电动后门，这就成了福特的决策依据。
说到出行一定离不开地图，位于纽约的Citimap开发的社交地图为该领域带来新的活力，它展示的是一个基于社会关系的地图，用户可以在Citimap APP上创造自己的地图并与朋友分享，情侣可以创造他们的幽会地点，买手们可以创建购物地图，美食爱好者可以创造美食地图等等。与O2O相比，这样的地图数据更鲜活，更有针对性。
可以说我们正在经历着大数据的时代，是一次重大的时代转型，其信息风暴正在变革着人们的生活、工作和思维。在这场革新中我们会遇到困难，比如数据安全，隐私问题。但随着各项制度的明确，政府的推动和企业的自律，相信在我们未来的生活中，感受到更多的是大数据为我们生活带来的便捷和舒适。
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③ 怎么用大数据看智慧城市发展情况
市民打开电脑或手机就可以知道哪里的停车场有空位，附近哪个洗手间最干净，甚至可以查询到各个景区及游乐场即时游客人数以决定自己的出行计划 ...这样的智能生活，可能不久就可以实现在您所处的 智慧城市 。
IBM 早在2009 年就提出智慧地球(Smarter Planet) 概念，其特征有四个方面：
信息无所不在。基于云计算、物联网、移动互联网、大数据等基础信息架构，不间断地通过信息终端和信息服务，信息需求者可按需随时获取，从而增强环境的友好性，提高城市管理的效率和科学性。
融合。智慧城市的本质是融合，以信息融合为基础的城市运行系统之间的交融协作，从而达成有效的服务和管理。
以人为本。以人为本是智慧城市建设的精髓，智慧城市核心是构筑面向市民的泛在的、机会均等的城市服务。
优化资源配置。通过信息技术与其它资源要素优化配置并共同发生作用，从而减少城市的资源消耗和浪费。
目前全球约有1000 多个城市正在推动 智慧城市 建设，其中亚太地区约占51%，以中国为首。从2013年初拉开序幕以来， 智慧城市 的发展势头现在已如火如荼。2013年国家试点总数达193个，工信部公布试点名单也多达140多个，目前太原、广州、徐州、临沂、郑州等已初步完成设计，中国 智慧城市 建设已由概念转为具体落实，将开始进入高速发展期，且将在2015 年全面完成数字城市框架设计，一个城市建设需要80-100 亿元，预期2015 年将年更将推动 600-800 智慧城市 建设，计划投入超过1 兆元人民币。以建设项目来看，大数据战略研究领域包括城建、环境、教育、医疗等。
智慧医疗
智慧医疗是通过打造健康档案区域医疗资讯平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到资讯化。目前中国智慧医疗市场正朝向移动化发展，一个中等规模城市50 年累积的资料量就达10PB(Petabyte，约1024TB)，且数据信息以各种资料型态(如图片、文字、视频、音频等)分散在不同的资料库，这类非结构或半结构化数据无法用传统的资料库方式撷取分析，Hadoop 等Open Flow等巨量处理架构技术也逐渐受到企业重视，此外透过云端的数据量日趋庞大，加上智慧城市资料撷取大多透过手机、平板等移动通讯接收传递， 4G 以上的传输技术成为基本架构需求，也因此中国在实现智慧城市的前提下，完善其城市网路基础建设成为首要课题。
智慧医疗目前以美国及日本最为先进，主要分为三种方式，分别为远程医疗、疾病管理、药物管理。市调机构预期2015 年将有超过50%的手机用户使用移动医疗应用，如智慧胶囊、智慧护腕、智慧健康检测产品将会广泛应用，借助智慧手持终端和感测器，有效地测量和传输健康资料。
智慧交通
预计未来5 年内，中国将在200 个以上大中型城市建立城市交通指挥中心。智慧交通系统行业报告中提到从市场容量和未来发展看，智慧交通系统行业重点发展领域为城市和高速公路智慧交通。目前在中国从事智慧交通工程咨询和设计的有西门子，阿特金斯、柏诚、奥雅纳等，国际性的中国企业却并不多。在单项产品提供方面，除停车设施等生产制造略显复杂的工艺产品，其他精密性的智慧交通设备如摄像机、超声波检测器、交通信号机等走出国门的实力还有待加强。而在施工与系统集成方面，国内还多数依赖于援建工程。
数据是智慧城市重要资产
智能城市的推进战略应该是以实用性为目标，运用大数据分析技术推进高水平决策和高水平应用。城市大数据的建设需要政、企、民三者合作，政府在数据管理和开放中起主导作用，促进企业发展，确保信息安全，更好地为市民提供服务。 然而，一个不容忽视的现象是，目前许多城市数据相对孤立，不向外界开放。致使这些数据未能得到充分的利用，其实用价值由此大打折扣。目前数据不开放的原因，一方面是信息安全问题，担心数据泄密;另一方面是管理问题，需要打破政府行政管理的条块分割。只要这两方面能够得到有效解决，开放数据就不是问题。 目前在大数据开放方面，美国已制定完整的数据开放计划，欧盟、澳大利亚、新加坡等国家也都制定了相应的开放计划。而我们国家进度比较缓慢，也相对比较落后。
“信息孤岛”现象正成为制约当前国内智慧城市发展的一大瓶颈。 开放数据是数据挖掘的重要来源，只有开放数据，才能使智慧城市的数据收集更全面，才能让数据更好地服务于智慧城市建设。 没有大数据，智慧城市就是一个空架子。
④ 大数据背景下的公共性价值建构如何完成
大数据背景下的公共性价值建构如何完成
在信息无所不在的大数据时代，我们每一个人都是公共领域和媒介空间中的一员，唯有做到共建共享，协商合作，互利互助，才能在“善治”和坚守中维系好我们共有的公共家园。
美国学者阿尔文托夫勒很早就在《再造新文明》一书中预言：世界正迎来第三次浪潮的冲击。今天，随着移动通讯技术、物联网、云计算、智能搜索引擎等技术的融合与创新，我们正迎来一个信息消费的大数据时代。
当前，网络化生活催生的信息消费习惯，正将个体的私域与公域无缝链接。从时政资讯到娱乐科技，从商业消费到政治参与，我们正按照自己的信息消费习惯、内容偏好和行动逻辑，在定制和消费大量文字、图片、视频、多媒体等信息数据的同时，正不断制造和推衍出一个个“数据王国”。实践表明，越是当我们频繁借助手机移动终端、社会化软件抑或是自媒体通讯工具，进行信息的浏览获取、信息的交互共享以及电子商务平台的资源整合应用等，我们越是在无形之中共同编绘起一张张“信息图谱”和“数据网络”。正因如此，大数据时代的预言家维克托迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中指出：“大数据开启了一次重大的时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。”
面对“万物皆联网、无处不计算”的大数据时代，我们似乎正从被动式的web2.0的“推时代”快速过渡到主动而为的web3.0的“拉时代”。我们知道，传统意义上的“推时代”，注重的是个体借助某个媒介讯息平台，以附属的参与性角色推动着信息的交互共享和频繁更迭。相反，进入“拉时代”的最显著特征在于，每个人都是信息的生产与再生产的关键中心，个体已从附属的参与性角色转化为主动而为的信息生产性角色。
随着个体信息中心的生成，每个人都可以借助手中的自媒体平台和社会化软件，自由开启手中信息的“核按钮”，成为信息的策源地和信息发射终端。于是，大数据时代我们总会看到这样的情形发生：一方面是大数据时代开启的自助式信息服务平台，快捷、海量、多样性、前沿性的信息资料渗透到我们生活的方方面面，为我们的知识获取、资源整合、现实转化与应用等带来极大的便利和效益；另一方面是面对碎片化、歧义化、复杂化、多元化的信息资料和数据流，各式各样的信息终端和发声管道，让我们很难辨识信息的真伪和虚实，各种谣言和人为故意扭曲的“小道消息”，充斥着虚拟公共领域和媒介网络，这些多点面、多中心、多渠道的不同信息“版本”和信息源，极有可能在瞬间颠覆公共秩序、挑战社会的伦理底线，进而引发连锁反应的公共危机。
以最近牵动着全球亿万颗心的马航MH370航班搜救事件为例，人们在为飞机上来自13个国家的239人的生命安全祈福接力的同时，也以善意的持续关注，摇身一变成为“福尔摩斯”，争先恐后地传递和报道着失联飞机的最新进展。有人说飞机已经安全着陆，也有人说飞机不幸坠海失事，还有的说飞机遭到“自杀式”恐怖袭击，各种渠道的流言和“小道消息”满天飞。面对即时的信息播报和数据传递，各种花样翻新的传闻和谣言一次次挑战人们的敏感神经和承受能力。有人慨叹，在科技和资讯如此发达的时代，纵使全球多个国家以史无前例的规模和力度参与到搜救行列中来，却依旧难以确定飞机的最终下落。
然而，当我们在为生命的脆弱感慨和焦虑的同时，似乎更应该理性地停下来思考：在这个高科技催生的四通八达的大数据时代，我们在享受快捷便利的信息和数据之余，是否更应该为在无意之中成为谣言的“二传手”而心生自责，抑或是“个体自发式”生成的随意数据表达和信息传递，是否也在无形之中给人类自身带来无尽的麻烦和灾难。很显然，马航搜救事件中信息混乱和谣言满天飞的局面，在给失联飞机上的乘客家属带来心灵伤害的同时，也给搜救行动带来了无形的麻烦和困扰。
“破窗效应”理论早就告诉我们：如果一栋建筑物上的一扇窗户的玻璃被人打碎了，但又没有及时得到修复，于是那些看到“破窗”的人们便可能在无形之中受到心理暗示和纵容，去继续打碎更多的窗户玻璃。长此以往，“破窗”的诱导性或暗示性影响，会给人们造成一种杂乱无章、无规则底线的心理错觉，从而诱发各种非理性的群体极端化行为，使社会秩序和伦理底线遭到彻底的破坏和挑战。同样的道理，大数据时代，个体自发式的、随意性的、非理性的媒介讯息传播行为习惯，如果得不到及时的规避和管控，那么，人们自娱自乐式的谣言编造、情绪宣泄、数据歪曲传递等，只会日益加剧虚拟公共领域的信任裂痕，那些突破常规和道义底线的恣意传播行为，只会更加加剧公共空间的戾气和不安，并最终导致“破窗效应”的连锁反应，从而危害到我们每个人的切身利益。
由此可见，大数据时代，确立共有的公共规则和行为底线，倡导理性化舆论公共空间和虚拟公共新秩序成为现实逻辑使然。正如维克托迈尔-舍恩伯格给予我们的忠告：“尽管大数据的力量是那么耀眼，但我们必须避免被它的光芒诱惑，并善于发现它固有的瑕疵。”今天，面对来势汹汹的大数据时代，为了每一个社会共同体成员能够共同享有大数据带给我们的快捷与便利、知识与财富，我们就必须大力倡导公共性价值建构，以促进公共领域的善为责任担当，以维系公共媒介空间的公共秩序为己任，以期在公共现实生活实践中养成公共理性的行为习惯。一方面，要强化公共精神的培育和形塑，通过知识教育和心智模式重构，以引导人们超越狭隘的个体私域和自我利益，通过规则意识、底线意识、独立人格意识和公德意识的培育和熏陶，从而提高人们利他的思想境界和公民素养。另一方面，要建立和完善理性成熟的沟通对话和协商机制，通过打造反应灵敏、快捷高效、价值中立的多中心公共治理协商机构，以便第一时间对不合理的行为现象予以纠偏，以最大化地整合和凝聚社会共识。此外，还要强化“在场意识”，无论是个体、媒介运营商抑或是公共信息媒介平台，都要强化公共责任意识，以在场的行为意识和专业、敬业的精神强化信息的整合与分析，在最大化考量信息用户最直接利益关联的情形下，强化信息和数据的权威发布。
⑤ 掌握大数据时代信息安全主动权
掌握大数据时代信息安全主动权_数据分析师考试
截止2014年7月，世界上存储的数据如果印制成书，可覆盖美国58次，刻录成光盘可从地球延伸到月球6个来回，数据爆炸已经从文字概念变为一种社会现象。占有大数据资源并具备相应解释运用能力，已成为当前世界各国新一轮科技竞争和综合国力较量的重点。然而不正当开发利用数据资源，蓄意进行数据攻击破坏，以及大数据无所不在的“眼睛”和“于无声处听惊雷”的预测能力，正在形成一把无形利刃，对国家和军队信息安全提出严峻挑战。
传统网络安全防护模型及措施失效。传统网络安全防御体系以数据存储处理节点为中心，从网络边界开始由外向内实施检测、预警、保护和恢复等措施相结合的纵深防御。但在大数据背景下，网络结构发生边界模糊、中心离散、分层减少等重大变化，导致原本奏效的安全防护理念，出现了设备位置不确定、检测目标不明确、防护重点不突出、阻断策略不匹配等问题，防护效能严重降低。
情报窃取和网络攻击行为藏匿其中。由于大数据具有体量庞大和价值密度低等特点，使得在大数据中寻找蛛丝马迹更加困难。一旦他国利用大数据作为掩体，开展情报窃取和网络攻击活动，特别是经过精心预谋和周密组织，对特定对象实施长周期、低强度的连续缓慢攻击窃密行为，更难定位发现。
潜意识渗透策反活动更加隐蔽无形。当前，我国智能终端市场被苹果、三星等国外公司垄断，民用导航设备几乎全部采用美国GPS定位系统。这种状况易使他国采取隐蔽措施，让搜索引擎得出趋向性结论，使导航路线刻意经过某一地点，逐步进行心理暗示、推销政治意图。只要这个过程足够隐蔽缓慢，就不易被察觉，长期实施必将导致人的价值观变形、达到潜意识渗透的目的。网络空间与现实社会已经完全融合，整日泡在论坛里、醉心于博客的人，不知不觉便会将很多个人信息上传到网上，导致个人数据主动泄漏，这些数据的潜在价值不断刺激服务提供商收集、使用的欲望，严重威胁个人隐私安全。
大数据时代，我国拥有占绝对优势的原始数据资源，在较多领域存在领先机会，必须采取果断措施，大力推进数据开放共享和技术改革创新，掌握大数据时代信息安全主动权。
进行大数据立法并制定行业标准。信息安全问题的解决不仅有赖于技术领域的创新发展，技术规范的法律化也有重要现实意义。我国尚无云计算和大数据相关的法规和行业标准，亟须通过立法，对数据的使用目的、使用范围和使用期限等进行界定和责任划分，对数据采集权、使用权、所有权、收益权，以及个人隐私权等进行保护，开创数据合法有序利用的良好局面，规范信息资源市场秩序。
改革现行信息安全监督管理机制。我国多个信息安全监督和通信主管部门并存，数据资源的管理、开发和利用被分割成各自独立的领域，政策之间存在一定冲突和矛盾，不利于整体规划和协调推进大数据安全战略。应尽快建立统一领导、分工负责的监管机制，突破当前机构职能交叉重叠和执行依据互不统一的问题，不断强化和充实监管能力，依法行政、有效监督大数据的开发利用。
构建端到端网络安全防护新模型。大数据时代网络攻击的种类更多、渠道更广、隐蔽性更强，基于传统网络安全防护模型的各种策略和技术设备大大失效。必须紧扣大数据时代网络和技术新特点，构建端到端模型：强化接入认证管理，利用密码保护克制数据污染，采取云威胁分析精确定位攻击窃密行为，主动感知、主动检测、主动防御，有效克服传统安全模型缺陷。
坚决推进关键软硬件技术自主可控。目前，我国已在自主CPU处理器和操作系统等方面取得重要突破，初步形成替代国外产品能力，应尽快着手进行试点应用，逐步实现整体替换。同时加大人才和资金投入，掌握大数据采集挖掘和分析处理核心技术，夺取新一轮科技竞争制高点。
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⑥ 工业大数据有哪些应用场景
1.加速产品立异
客户与工业企业之间的交互和买卖行为将发生大量数据，挖掘和剖析这些客户动态数据，可以帮助客户参加到产品的需求剖析和产品设计等立异活动中，为产品立异作出贡献。
2.产品毛病确诊与猜测
这可以被用于产品售后服务与产品改善。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品毛病实时确诊变为实际，大数据使用、建模与仿真技术则使得猜测动态性成为可能。
3.生产线的大数据使用
现代化工业制作生产线装置有数以千计的小型传感器，来勘探温度、压力、热能、振荡和噪声。由于每隔几秒就收集一次数据，使用这些数据可以完成许多方式的剖析，包括设备确诊、用电量剖析、能耗剖析、质量事故剖析(包括违反生产规则、零部件毛病)等。
4.工业供应链剖析和优化
当时，大数据剖析已经是许多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手法。例如，电子商务企业京东商城，经过大数据提早剖析和猜测各地产品需求量，然后提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体会。
5.产品出售猜测与需求管理
经过大数据来剖析当时需求改变和组合方式。大数据是一个很好的出售剖析东西，经过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和改变、产品品类的商场受欢迎程度以及最常见的组合方式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。
6.生产计划与排程
制作业面临多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时便利的收集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，关于需求快速呼应的APS来说，是一个巨大的挑战。
关于工业大数据有哪些应用场景，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
⑦ 工业大数据应用在哪些方面
工业大数据应用在哪些方面？
1.加速产品创新
客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。
2.产品故障诊断与预测
这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。
3.生产线的大数据应用
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。
4.工业供应链分析和优化
当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
5.产品销售预测与需求管理
通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。
6.生产计划与排程
制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。
大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。
帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么?而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。
7.产品质量管理与分析
传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。
⑧ 大数据 信息化作战的制胜法宝
大数据：信息化作战的制胜法宝
大数据时代正向我们走来，大数据的广泛运用正在深刻影响和改变着人们的生产、生活和思维方式。目前，大数据在军事领域也得到广泛运用，各国都在积极推进有关大数据的军事研究开发项目。那么，大数据究竟在未来作战中会发挥什么作用？有哪些军事应用前景？将带来哪些军事变革？值得我们深入思考和探索。
让核心目标显形
美国的网络监控无处不在，只要你通过搜索引擎键入敏感词汇，很快就会被监视和锁定。有时一些看似并不相关的寻常词汇，也可能被情报人员盯上。
从看似不相关中找出相关性，这就是大数据的魅力。未来信息化战争中，“目标中心战”将是一种主要战法，此战法成功的关键又取决于对敌核心“目标”自身的识别、定位与锁定上，这也是困扰指挥员的难题。运用大数据有可能让未来战场更加透明，从而使这个难题迎刃而解。根据大数据的分析原理，每个目标，无论个人还是军事单位，都是数据的制造者，也都处在数据的包围之中。一旦成为大数据的锁定目标，就将“在劫难逃”。即使是深居简出的本·拉登，自认为与信息社会高度“绝缘”，但因周围的人不断产生数据信息，他也只能无所遁形了。
实现战争决策最优
在大数据时代，通过对海量数据信息进行分析挖掘，更加智能的计算机系统将可以辅助指挥员作出决策。基于大数据的计算机不仅能提供查询搜索功能，还将具备一定的“思考”能力，能够顺应形势变化搜集各种数据，筛选出有价值的信息，给出解决问题的建议。战时指挥员的工作，将变得越来越高效，只需从“大数据”给出的所有意见建议当中优选出最佳方案即可。
在大数据支持下，一些无人作战平台，如无人机、无人舰艇、作战机器人等，也将具有一定的“自我”决策能力。这些作战平台可以在计算机系统操控下，实现自主攻防。尤其是在与指挥网络失去联系而无法接收指令时，作战平台将可依托基于大数据的自身“智能”，迅速启动应急机制，自动识别判断目标性质、威胁等级，自主决定进行攻击或者启动自我毁灭程序。
私人定制——
使心理战的利箭更精准
楚汉相争，楚军在垓下为汉军所围。当夜，四面汉军皆唱楚歌，楚军军心震动，以为汉已尽得楚地、楚人，史称“四面楚歌”。这是一个典型的心理战战例。面对项羽麾下勇猛而著称的军队，汉军通过用楚地的歌曲唤起楚军的思乡之情，使其精神上濒临瓦解，无心恋战。
在大数据环境中，“数据脚印”可以清晰地还原每个人的心声。人们在信息空间当中的浏览、点击、搜索、购物、下载、上传、通话、微信、微博……所有的行为都有记录，最终都将会形成数据。于是你的性格特点、兴趣爱好等个性化特征都将不再是“隐私”。据此，心战专家就能够制作出现实版的“楚歌”，可以根据每个官兵个人的喜好和心理特点进行“私人定制”，采取更有针对性的措施，影响干预你的情绪和行为。这一切都可以在私人的网络空间中完成，比广播、传单等传统心战手段更具隐蔽性和诱惑性。
智能保障“送货上门”
美国有一家零售商，通过分析所有女性客户购买记录，制作了“怀孕预测指数”，并据此准确判断出哪位客户是孕妇，哪一天是她的预产期。可以提前将孕妇装、婴儿床等商品的优惠券寄给客户，并根据婴儿的成长周期定期向客户推介商品。凭借这项大数据技术，这家零售商开展的“送货上门”服务深受客户欢迎，商品销售额实现了快速增长。
供需矛盾在未来战场上将更加突出。大数据精准的预见功能使超前保障成为可能，这给战场保障带来了新的革命性机会。例如创建基于大数据的保障模式，让担负保障任务的部队，对平时与战时各个阶段、各种情况下的消耗、战损进行分析挖掘，就能够准确地预测出部队需求，合理调配使用各类保障资源，实现近乎智能化的精确保障。
变废为宝——
打响“数据保卫战”
“棱镜门”事件昭示人们，一场以大数据为核心的“超级情报战”已经打响，信息空间成为战场，数据成为战斗力的来源。以往情报特工、间谍都致力于机密信息的获取，这种情报战像宝库夺宝，关键在于破译密码，取得宝库的钥匙。基于大数据的情报战则转向了公共信息，利用大数据强大的分析功能，从看似寻常的数据中找出关系国家、军队重大决策的情报，像是垃圾堆里淘宝。因此，数据将越来越成为制胜的关键，谁能够控制和利用更多有价值的数据，谁就能够掌握作战的主动权，也就拥有更多更大的胜算。
大数据情报战无所不在、无孔不入，“数据保卫战”已经打响。一些现在看似不起眼或无用的数据，随着数据挖掘技术的创新，将来可能会变得至关重要。未来数据安全，必将上升至国家安全层面加以重视，必须从现在开始构筑好数据安全的顶级防护层。
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