徐州大数据高层论坛

㈠ 徐州一中日新大数据平台在哪登陆

学校官网。徐州一中罩庆位于江苏省徐州市区，是国家级示范性高级中学、首批江苏省四星级普锋闷扰通银旦高中，该学校的新大数据平台需要在学校官网进行登陆，大数据平台是一种通过内容共享、资源共用、渠道共建和数据共通等形式来进行服务的网络平台。

㈡ 提速新基建 华云数据受邀参加5G、大数据产业高质量发展论坛

2020年9月28日，由合肥市高新区管委会主办的“智链生态圈——解码新基建 提升新动能”5G、大数据产业高质量发展论坛顺利召开。华云数据作为中国云计算独角兽企业、数字新基建领跑者受邀参会，与中国电信、科大国盾量子、龙芯中科等省内新基建代表企业一起探讨5G时代下新基建发展机遇以及如何赋能企业数字化转型，并就数字新基建下云计算的应用发表主题演讲。

华云数据解决方案中心高级顾问李纪亨在演讲中指出，在未来万物互联的智能世界，云、AI、5G，数据以及算力将成为新生产工具、新生产资料和新生产力，是未来经济的基础设施。预计到2025年，“新基建”细分产业规模中，5G、云计算、大数据中心产业规模将达90000亿元人民币。

“新基建”的提出让“上云”变成刚需，传统政企机构“上云”潮再次掀起。李纪亨坚定认为，云计算已经成为IT基础设施的主导者，云计算在成本、稳定性、安全和效率层面已经远超传统IT。行业公开数据表明，企业上云后综合成本下降一半，稳定性有10倍以上提升，安全性更是提升50倍。

近年来，华云数据以推动中国行业数字化转型为己任，致力于帮助政企客户采用云计算、大数据提升IT能力，实现业务变革。目前，凭借定制化私有云、混合云服务,华云数据在政府金融、国防军工、教育医疗、能源电力、交通运输等十几个行业打造了行业标杆案例，客户总量超过30万。

李纪亨以智能制造云为例，华云数据基于企业级云平台为中国最大的包装集团劲嘉集团构建了“智能包装”、“工业物联网”等业务，通过二维码和物联网接入技术为企业提供面向消费者的数字化服务，扫一扫二维码便可以实现产品原产地、生产日期等信息的溯源。

通过工业物联网私有云平台的建设，劲嘉集团数据中心IT资源利用率提升了70%-80%，基础设施成本降低了40%，监控大屏故障自动化识别率提高了60%，大大提升了运维效率、系统稳定性以及业务的连续性。

信创产业是“新基建”的重要抓手，为“新基建”全面构筑安全之基。华云数据积极推动信息技术应用创新与数字基建紧密融合，并在安徽落地了信创云数据中心项目，推动政府和企业用户加快数字化进程，引领经济发展，为推进长三角一体化贡献力量。

李纪亨介绍，作为2020年长三角地区重大新基建项目，“华云信创云数据中心”已于今年8月底在安徽省合肥市高新区正式开工奠基。该数据中心以信息技术应用创新为标准打造，总投资10亿元人民币，占地面积为68.9亩，总建筑面积约8.2万平方米，将建设11栋数据中心及相关配套设施，并于2021年正式投产，可为党政、金融、教育、医疗等用户提供近万个机柜的计算和存储能力。

数字新基建兼具稳增长、惠民生和促转型等多项意义，正成为我国推动经济高质量发展的战略基石和关键支撑。李纪亨最后表示，华云数据愿意与产业界各方合作伙伴携手积极 探索 、共同创新，为新型基础设施建设贡献智慧和力量。同时，充分发挥自身云计算、大数据等领域的优势，加快数字化赋能和智能化升级，助力安徽贯彻国家 “新基建”的决策部署，驱动安徽经济新一轮的内生性增长和高质量发展。

㈢ 大数据到底安不安全

在2017数博会“第三届中国大数据安全高层论坛”上，国家密码管理局副局长何良生发表专了以“大属数据传输和存储中的加密保护 ”为主题的演讲。

何良生在演讲中指出：

1、大数据是潜力巨大的战略资源。

2、大数据是发展的核心关键技术。

3、我们产业支撑能力不断提升，特别是适应于云的设备取得不断进展，为大数据中的密码应用提供了有力的支持。

4、大数据的健康发展，需要高效可靠的体系保障，对密码管理提出了更高的要求，需要我们共同努力来进行攻关。

大数据，不存在安全不安全的问题，关键在于数据的加密和传输保管使用

㈣ 智博会历史

2018年2月，受全国人大常委会委托，重庆市人大常委会组织部分在渝人大代表就重庆市改革发展和大数据应用与发展等情况开展了集中视察相关大数据企业，为即将召开的十三届全国人大一次会议作准备。

随后，代表们围绕拟提出的全团建议进行了讨论发言，并对建议的进一步修改提出了意见建议。重庆大数据智能化发展需要得到国家部委的支持，其中建议之一就是在重庆举办智博会。

2018年3月3日，重庆代表团全体会议通过建议提交大会，到获得党中央、国务院正式批复

2018年5月，经党中央、国务院同意将中国重庆国际汽车工业展与中国（重庆）国际云计算博览会合并，并更为现名；决定智博会从2018年起，每年在重庆市举办一届。

2018中国首届智博会将于2018年8月23日至25日在重庆国际博览中心举行，智博会以“智能化：为经济赋能，为生活添彩”为主题，定位于“国际化品牌、国家级标准、专业性盛会”，通过“会”“展”“赛”及“系列活动”，为全球智能产业相关行业组织、企业和专家学者搭建集产业盛会、前沿展示、赛事路演、交流研讨、智能体验于一体的交流合作平台。

(4)徐州大数据高层论坛扩展阅读：

设立智博会的意义：

举办首届中国国际智能产业博览会，是落实《新时代人工智能发展规划》，加速中国人工智能产业发展的一个重要举措。携手努力，争取把“智博会”打造成为人工智能科技成果发布平台、产业聚集平台和投融资对接平台，促进智能产业资源共享共用和高效应用，推动人工智能产业智能化发展。

同时，“智博会”在重庆举办也将有力地促进人工智能创新要素在中国西部地区的聚集，有助于重庆找准着力点，促进产业升级。以智能产业带动西部大开发，支撑“一带一路”和长江经济带发展。

㈤ 大数据的现实意义

问题一：大数据的现实意义 举个例子 你在某宝买了件内衣 马云就能知道你的胸围 你的嗜好（蕾丝还是）你的住址 电话 姓名等等一系列问题

问题二：大数据有哪些重要的作用 主要由以下三点作用：
第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。

问题三：大数据真的有意义么 研究表明，大数据是继传统IT之后下一个提高生产率的技术前沿和信息服务业发展的重要推动力。大数据的使用将成为未来提高竞争力、生产力、创新能力以及创造消费者盈余的关键要素。
大数据应用能够发挥重要的经济作用，不但有利于私人商业活动，更有利于国民经济和公民。数据可以为世界经济创造重要价值，提高企业和公共部门的生产率与竞争力，并为消费者创造大量的经济剩余。
大数据及其开发利用能够催生新的产业形态，拓展成为战略性新兴产业的重要组成部分。大数据的生产、整合、开发利用具有广泛的高附加值，可以形成和应用于各行业的关键发现，大数据的有效利用可以创造巨大的潜在价值，许多行业和承担业务职能的组织可以利用大数据提高人力、物力资源的分配和协调能力，减少浪费，增加透明度，并促进新想法和新见解的产生。
在当下这个信息爆炸的时代，大数据是未来的趋势。ITjob官网有关于大数据应用实例的文章和介绍，很多论坛和贴吧也有关于大数据的讨论，你可以去具体了解下大数据在生活中的应用。以及未来的发展前景，再来思考有没有意义。

问题四：什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据 空谈数据没有太大意义，要看数据的主要方向是什么。1、从技术应用方向来说，我们的数据主要做传播指导；2、数据研究过程中我们的数据主要来自互联网的公共数据（媒体数据、自媒体数据、企业自营的媒体数据），通过数据解决用户洞察问题、传播效果问题、竞争情报获取的问题，3、我们主要是在大数据的维度上的研究上，我们的维度更多更宽广，维度的多少决定了效果。

问题五：何谓大数据?大数据的特点,意义和缺陷. 大数据技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
特点：
1.数据量大；
2.数据类型多；
3.数据处理实时性强；
4.数据真实性。
意义：大数据的意义在于通过对大量数据进行分析从而对核心价值进行预测。
缺陷：对处理能力要求高，存在隐私安全问题。

问题六：什么是大数据，大数据为什么重要，如何应用大数据 读读这本书吧。。
驾驭大数据 驾驭未来
文/林海龙 虎嗅网友
大数据的流行，也引发了图书业大数据出版题材的升温。去年出版的《大数据》（涂子沛著）是从数据治国的角度，深入浅出的叙述了美国 *** 的管理之道，细密入微的阐释了黄仁宇先生”资本主义数目式管理“的精髓。最近人民邮电出版社又组织翻译出版了美国Bill Franks的《驾驭大数据》一书。
该书的整体思路，简单来说，就是叙述了一个”数据收集-知识形成-智慧行动“的过程，不仅回答了”what“，也指明了”how“，提供了具体的技术、流程、方法，甚至团队建设，文化创新。作者首先在第一章分析了大数据的兴起，介绍了大数据的概念、内容，价值，并分析了大数据的来源，也探讨了在汽车保险、电力、零售行业的应用场景；在第二章介绍了驾驭大数据的技术、流程、方法，第三部分则介绍了驾驭大数据的能力框架，包括了如何进行优质分析，如何成为优秀的分析师，如何打造高绩效团队，最后则提出了企业创新文化的重要意义。整本书高屋建瓴、内容恣意汪洋、酣畅淋漓，结构上百川归海，一气呵成，总的来说，体系完备、内容繁丰、见识独具、实用性强，非常值得推荐，是不可多得的好书！
大数据重要以及不重要的一面
与大多数人的想当然的看法不同，作者认为“大数据”中的”大”和“数据”都不重要，重要的是数据能带来的价值以及如何驾驭这些大数据，甚至与传统的结构化数据和教科书上的认知不同，“大数据可能是凌乱而丑陋的”并且大数据也会带来“被大数据压得不看重负，从而停止不前”和大数据处理“成本增长速度会让企业措手不及”的风险，所以，作者才认为驾驭大数据，做到游刃有余、从容自若、实现“被管理的创新”最为重要。在处理数据时，作者指出“很多大数据其实并不重要”，企业要做好大数据工作，关键是能做到如何沙里淘金，并与各种数据进行结合或混搭，进而发现其中的价值。这也是作者一再强调的“新数据每一次都会胜过新的工具和方法”的原因所在。
网络数据与电子商务
对顾客行为的挖掘早已不是什么热门概念，然而作者认为从更深层次的角度看，下一步客户意图和决策过程的分析才是具有价值的金矿，即“关于购买商品的想法以及影响他们购买决策的关键因素是什么”。针对电子商务这一顾客行为的数据挖掘，作者不是泛泛而谈，而是独具慧眼的从购买路径、偏好、行为、反馈、流失模型、响应模型、顾客分类、评估广告效果等方面提供了非常有吸引力的建议。我认为，《驾驭大数据》的作者提出的网络数据作为大数据的“原始数据”其实也蕴含着另外一重意蕴，即只有电子商务才具备与顾客进行深入的互动，也才具有了收集这些数据的条件，从这点看，直接面向终端的企业如果不电子商务化，谈论大数据不是一件很可笑的事？当然这种用户购买路径的行为分析，也不是新鲜的事，在昂德希尔《顾客为什么购买：新时代的零售业圣经》一书中披露了商场雇佣大量顾问，暗中尾随顾客，用摄影机或充满密语的卡片，完整真实的记录顾客从进入到离开商场的每一个动作，并进行深入的总结和分析，进而改进货物的陈列位置、广告的用词和放置场所等，都与电子商务时代的客户行为挖掘具有异曲同工之妙，当然电子商务时代，数据分析的成本更加低廉，也更加容易获取那些非直接观察可以收集的数据（如信用记录）。
一些有价值的应用场景
大数据的价值需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现，电子商务是一个案例，同时，作者也提到了车载信息“最初作为一种工具出现的，它可以帮助车主和公司获得更好的、更有效的车辆保险”，然而它所能够提供的时速、路段、开始和结束时间等信息，对改善城市交通拥堵具有意料之外的价值。基于GPS技术和手......>>

问题七：互联网大数据有哪些好处多 大数据是什么？为什么要使用大数据？大数据有哪些流行的工具？本文将为您解答。
现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。
通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。
大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。
以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此，实际上你可以在当天就获得真实的意图，至少是在数周内。
为什么使用大数据？
数据在呈爆炸式的速度增长。其中一个显著的例子来自于我们的客户，他们大多使用谷歌分析。当他们分析一个长时间段数据或者使用高级细分时，谷歌分析的数据开始进行抽样，这会使得数据的真正价值被隐藏。
现在我们的工具Clickstreamr可以收集点击级的巨量的数据，因此你可以追踪用户在他们访问路径（或者访问流）中的每一个点击行为。另外，如果你加入一些其他的数据源，他就真正的变成了大数据。
更完整的解析
大数据大数据并不仅仅是大量的数据。他的真正意义在于根据相关的数据背景，来完成一个更加完整的报告。举个例子，如果你把你的CRM数据加入到你网站的数据分析当中，你可能就会找到你早就知道的高价值用户群。她们是女性，住在西海岸，年龄30至45，花费了大量的时间在Pinterest和Facebook。
现在你已经被这些知识武装起来了，那就是如何有效的设定和获取更多高价值的用户。
类似Tableau和谷歌这样的公司给用户带来了更加强大的数据分析工具（比如：大数据分析）。Tableau提供了一个可视化分析软件的解决方案，每年的价格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允许你在数分钟内分析你的数据，并且可以满足任何的预算要求。
大数据是什么？
由于大数据往往是一个混合结构、半结构化和非结构化的数据，因此大数据变得难以关联、处理和管理，特别是和传统的关系型数据库。当谈到大数据的时候，高德纳公司（Gartner Group，成立于1979年，它是第一家信息技术研究和分析的公司）的分析师把它分成个3个V加以区分：
量级（Volume）：大量的数据
速率（Velocity）：高速的数据产出
多样性（Variety）：多种类型和来源的数据。
正如我们所说，大部分的企业每一天在不同的领域都在产出大量的数据。这里给出一组样本数据的来源及类型，他们都是企业在做大数据分析时潜在的收集和聚合数据的方式：
网站分析
移动分析
设备/传感器数据
用户数据（CRM）
统一的企业数据（ERP）
社交数据
会计系统
销售点系统
销售体系
消费者数据（例如益佰利的数据、邓氏商联的数据或者普查数据）
公司内部电子表格
公司内部数据库
位置数据（空间位置、GPS定位的位置）
天气数据
但是针对无限的数据来源，不要去做太多事情。把焦点放在相关的数据上，并且从小的数据开始。通常以2-3种数据源开始是一个好的建议，比如网站数据、消费者数据和CRM，这些会让你得到一些有价值的见解。在你最初进入大数据分析之后，你可以开始添加数据源来促进你的分析，并且公布更多的分析结果。
想要获得更多关于大数据细节的知识，可以去查阅 *** 的大数据词条。
大数据的好处
大数据提供了一种识别和利用高价值机会的前瞻性方法。如果你想，那么大数据可以提供如......>>

问题八：大数据时代,大数据概念,大数据分析是什么意思？ 世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从 *** 到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思？大数据概念什么意思？大数据分析什么意思？所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢？
一：大数据的定义。
1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
3、大数据应用，是 指对特定的大数据 *** ，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据 *** 和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才 能充分实现大数据的价值。 当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二：大数据的类型和价值挖掘方法1、大数据的类型大致可分为三类：1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
三：大数据的特点业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：1、是数据体量巨大数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;网络资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。2、是数据类别大和类......>>

问题九：举例说明大数据在哪些方面发挥着重要作用 大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。

问题十：为什么大数据如此重要 大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。
在维克托・迈尔-舍恩伯格及肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
根据 *** 的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，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”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。[1]
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
意义:
有人把数据比喻为蕴[4] 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。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提 *** 品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;
3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

㈥ 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。

特别说明：由于各方面情况的不断调整与变化，新浪网所提供的所有考试信息仅供参考，敬请考生以权威部门公布的正式信息为准。

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㈦ 2019(第四届)中国汽车与保险大数据产业高峰论坛在京成功召开

2019年11月13日上午，由中国汽车技术研究中心有限公司（以下简称“中汽中心”）和中国银行保险信息技术管理有限公司（以下简称“中国银保信”）共同主办，中汽中心数据资源中心、中国银保信业务三部共同承办，以“数智赋能 引领变革”为主题的2019（第四届）中国汽车与保险大数据产业高峰论坛在北京成功召开，500余名嘉宾代表参会。

高峰论坛由开幕致辞、专家论坛、创新成果发布会、主题峰会、创新成果展等组成。中汽中心党委书记、董事长、总经理安铁成和中国银保信党委副书记、总裁王哲为大会致开幕词，中汽中心副总经理吴志新主持会议。

中国工程院院士邬江兴，中国汽车工业协会常务副会长兼秘书长付炳锋，中国汽车工程学会专务秘书长张宁，中国人寿财产保险股份有限公司副总裁傅天明，人保金融服务有限公司总裁谷伟等领导专家出席大会并发表演讲。

中汽中心数据资源中心主任郑继虎和中国银保信业务三部总经理单鹏共同发布2019创新成果，创新成果包括“车联网数据交互应用生态平台”、“保险行业车型车价数据服务平台”、“车辆属性风险评价体系”、“智能网联汽车仿真云平台”、“《中国汽车与保险大数据发展报告(2019)》”和“中国汽车人机交互HMI评价体系”。中汽中心与中国银保信通过开展全方位、多层次、宽领域的合作，有效推动汽车与保险行业的高质量发展。

高峰论坛同期进行“新潜能、新融合、新价值、新技术、新发展、新应用”的六大主题峰会，并举办主题为“数据驱动、智库赋能、软件定义、前瞻引领”的创新成果展，促使产业融合向一体化纵深方向发展，共同擎画汽车产业与保险产业发展的宏伟蓝图。

中国汽车与保险大数据产业高峰论坛自2016年举办以来，始终秉承“构建汽车与保险大数据合作交流平台，共谋汽车与保险大数据创新发展”的宗旨。未来，论坛也将继续以战略性的高度、前瞻性的观点、全球化的视野，研讨汽车与保险大数据产业的热点话题和前沿技术，解决产业发展面临的共性关键问题。中汽中心和中国银保信将继续立足汽车与金融行业，为中国汽车产业高质量发展筑梦领航！