『壹』 九次方大数据助力政府释放大数据资产价值
九次方大数据助力政府释放大数据资产价值
大数据已经成为时代趋势。尤其是政府大数据资源，需要自由流动，政府大数据的加速流动能创造巨大的效益，促进经济增长。
在我国，政府部门掌握着全社会量最大、最核心的数据，各大企业在日常经营活动中，也产生、搜集到大量数据，但这些数据在更多情况下处于“沉睡”状态。
自2014年 3 月“大数据”首次出现在《政府工作报告》中以来，国务院常务会议一年内 6次提及大数据运用。在2015年 6 月 17 日的国务院常务会议上，李克强总理再次强调“我们正在推进简政放权，放管结合、优化服务，而大数据手段的运用十分重要。” 7 月 1 日， 国务院办公厅印发了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》，强调了推进政府和社会信息资源开放共享，有序开放政府数据，方便全社会开发利用。
政府大数据公开，对于我国转变经济增长方式、推进“互联网+”行动计划、实现国家制造业30年发展目标有战略意义。
而作为国内大数据领域佼佼者的九次方大数据，正在紧紧抓住当前的发展机遇，深耕大数据，帮助政府释放大数据的资产价值，实现政府数据公开、流通与共享。
一、瞄准政府大数据，“管道战略”初具雏形
2009年，麦肯锡首次提出了大数据的概念；2013年，中国大数据起步元年；2014年开始，企业纷纷看好大数据产业，先行战略部署和试水大数据项目。
而早在2010年，一直和数据打交道的王叁寿就灵敏而精准地判断出大数据所蕴含的巨大的商业价值，他立即决定投身于大数据金融行业创业，“九次方大数据”因此应运而生。
彼时，国内大数据之势未起；而如今的九次方大数据已经成长为国内屈指可数的大数据公司。
经过5年沉淀，九次方大数据平台汇集分析了40多个产业链、8000多个行业、40000多个细分市场、500多个城市、5600个区县、2500个高新园区、30多万条街道、12万个写字楼的1500万家企业。
然而这些成就还远远不够。
一直在不断创新商业模式的九次方大数据公司总裁王叁寿想到，如果把数据平台做强做大，能否像建设石油管道一样，可以源源不断地创造盈利？
目前，我国大数据行业整体市场规模中，大数据基础建设占64.53%，大数据软件市场规模占25.47%，应用市场规模占10%。大数据基础建设是发展大数据产业的重中之重。
正是基于这样一种市场判断，王叁寿将当前的大数据行业发展阶段看做是城市建设自来水管道系统的时期。
这比喻意味着，每个城市只建一套自来水供水系统，不会再建第二套。同理，如果参与了政府大数据基础体系的建设，抓住了这个先机，就可以赢得大数据市场的第一步。而在基础建设完成后，政府也将会享用到源源不断的“自来水”。
因此，九次方大数据的战略，是要快速布局每一个城市建立大数据的“供水系统”，通过积极铺设“管道”，抢占先机。
事实证明，这样高瞻远瞩的“管道战略”是成功且无法复制的。
当前，九次方大数据已经和贵州省贵阳市、山东潍坊市政府、青海省政府、天津市滨海新区等20多家地方政府成为政府数据公开合作伙伴，并且同山东省济宁市、浙江省金华市、江苏省苏州市、内蒙古包头市等6家地方政府合资成立了大数据公司。通过将当地政府多个部门数据进行整合，进行数据商业化应用开发。同时，九次方大数据积极搭建各地征信大数据平台，利用互联网大数据挖掘技术采集互联网全部与企业相关的信用指标。
通过大力推动与地方政府的合作，九次方大数据已逐步将这种模式复制到全国各地。目前已经有20多个省市在与九次方大数据合作，共同建设开发省市辖区的大数据平台，逐步实现政府数据公开。
这表明，九次方大数据不仅在国内拥有领先的大数据技术应用实力，而且，已经成功地将“管道战略”实施起来，成为产业引领者。
二、发展前景广阔，B轮融资引追捧
2015年8月，九次方大数据B轮融资启动，吸引了来自全国各地的80多家风投机构竞相角逐。本次B轮募集资金量为6亿元人民币，主要用来研发技术、推进与政府和企业合作、加速扩大业务规模。
备受投资机构青睐的火爆程度与九次方大数据本身的快速发展是离不开的。
王叁寿的战略是：“天下武功，唯快不破”。面对众多的投资机构，他再次阐释，“目前的大数据行业就像当年的互联网行业，占据先机，快速铺设管道，谁拿到了这个自来水管道建设权，谁就是未来的数据之王，这正是九次方现在的战略目标。”
此前不久，国务院总理李克强于8月19日主持召开国务院常务会议，会议通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》，强调了“推动政府信息系统和公共数据互联共享，消除信息孤岛”。这意味着我国大数据产业发展将迎来顶层设计，企业帮助政府搭建数据公开平台拥有了明确的政策支持和绿色通道。
九次方大数据在此政策利好下，拥有了更加巨大的盈利空间。由于在我国大数据领域已占据核心位置，2015年九次方大数据已经正式受邀参与到了国家工信部编制大数据产业“十三五”规划工作当中。此次融资，正是九次方大数据着手实施下一步铺设城市大数据管道的新起点。
结语
大数据产业的发展，将极大地改变我国政府的管理模式。九次方大数据通过自身独特优势，力促政府释放大数据资产价值，有力地促进政府数据公开，使数据共享成为可能，从而提升政府的社会治理能力和公共服务能力。
依托大数据产业发展，以政府为主导的数据交易将更好地满足人民日益增长的精细化、科学化管理，从而更好地促进经济发展，改善民生。在可以预见的未来，政府大数据将成为核心资产，有助于培育经济新引擎。
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『贰』 什么是大数据
大数据指的就是尽可能的把信息收集统计起来进行分析，来分析你的行为和你周边的人的行为。大数据的核心价值在于存储和分析海量数据，大数据技术的战略意义不在于掌握大量数据信息，而在于专业处理这些有意义的数据。
『叁』 大数据是什么
大数据是什么意思呢?
如果从字面意思来看，大数据指的是巨量数据。那么可能有人会问，多大量级的数据才叫大数据?不同的机构或学者有不同的理解，难以有一个非常定量的定义，只能说，大数据的计量单位已经越过TB级别发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB级别。
最早提出“大数据”这一概念的 是全球知名咨询公司麦肯锡，它是这样定义大数据的：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型以及价值密度低四大特征。
研究机构Gartner是这样定义大数据的：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流转优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。若从技术角度来看，大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据，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”。
『肆』 保护大数据安全的10个要点
一项对2021年数据泄露的分析显示，总共有50亿份数据被泄露，这对所有参与大数据管道工作的人来说，从开发人员到DevOps工程师，安全性与基础业务需求同等重要。
大数据安全是指在存储、处理和分析过于庞大和复杂的数据集时，采用任何措施来保护数据免受恶意活动的侵害，传统数据库应用程序无法处理这些数据集。大数据可以混合结构化格式(组织成包含数字、日期等的行和列)或非结构化格式(社交媒体数据、PDF 文件、电子邮件、图像等)。不过，估计显示高达90%的大数据是非结构化的。
大数据的魅力在于，它通常包含一些隐藏的洞察力，可以改善业务流程，推动创新，或揭示未知的市场趋势。由于分析这些信息的工作负载通常会将敏感的客户数据或专有数据与第三方数据源结合起来，因此数据安全性至关重要。声誉受损和巨额经济损失是大数据泄露和数据被破坏的两大主要后果。
在确保大数据安全时，需要考虑三个关键阶段:
当数据从源位置移动到存储或实时摄取(通常在云中)时，确保数据的传输
保护大数据管道的存储层中的数据(例如Hadoop分布式文件系统)
确保输出数据的机密性，例如报告和仪表板，这些数据包含通过Apache Spark等分析引擎运行数据收集的情报
这些环境中的安全威胁类型包括不适当的访问控制、分布式拒绝服务(DDoS)攻击、产生虚假或恶意数据的端点，或在大数据工作期间使用的库、框架和应用程序的漏洞。
由于所涉及的架构和环境复杂性，大数据安全面临着许多挑战。在大数据环境中，不同的硬件和技术在分布式计算环境中相互作用。比如：
像Hadoop这样的开源框架在设计之初并没有考虑到安全性
依赖分布式计算来处理这些大型数据集意味着有更多的系统可能出错
确保从端点收集的日志或事件数据的有效性和真实性
控制内部人员对数据挖掘工具的访问，监控可疑行为
运行标准安全审计的困难
保护非关系NoSQL数据库
这些挑战是对保护任何类型数据的常见挑战的补充。
静态数据和传输中数据的可扩展加密对于跨大数据管道实施至关重要。可扩展性是这里的关键点，因为除了NoSQL等存储格式之外，需要跨分析工具集及其输出加密数据。加密的作用在于，即使威胁者设法拦截数据包或访问敏感文件，实施良好的加密过程也会使数据不可读。
获得访问控制权可针对一系列大数据安全问题提供强大的保护，例如内部威胁和特权过剩。基于角色的访问可以帮助控制对大数据管道多层的访问。例如，数据分析师可以访问分析工具，但他们可能不应该访问大数据开发人员使用的工具，如ETL软件。最小权限原则是访问控制的一个很好的参考点，它限制了对执行用户任务所必需的工具和数据的访问。
大数据工作负载所需要的固有的大存储容量和处理能力使得大多数企业可以为大数据使用云计算基础设施和服务。但是，尽管云计算很有吸引力，暴露的API密钥、令牌和错误配置都是云中值得认真对待的风险。如果有人让S3中的AWS数据湖完全开放，并且对互联网上的任何人都可以访问，那会怎么样?有了自动扫描工具，可以快速扫描公共云资产以寻找安全盲点，从而更容易降低这些风险。
在复杂的大数据生态系统中，加密的安全性需要一种集中的密钥管理方法，以确保对加密密钥进行有效的策略驱动处理。集中式密钥管理还可以控制从创建到密钥轮换的密钥治理。对于在云中运行大数据工作负载的企业，自带密钥 (BYOK) 可能是允许集中密钥管理而不将加密密钥创建和管理的控制权交给第三方云提供商的最佳选择。
在大数据管道中，由于数据来自许多不同的来源，包括来自社交媒体平台的流数据和来自用户终端的数据，因此会有持续的流量。网络流量分析提供了对网络流量和任何潜在异常的可见性，例如来自物联网设备的恶意数据或正在使用的未加密通信协议。
2021年的一份报告发现，98%的组织感到容易受到内部攻击。在大数据的背景下，内部威胁对敏感公司信息的机密性构成严重风险。有权访问分析报告和仪表板的恶意内部人员可能会向竞争对手透露见解，甚至提供他们的登录凭据进行销售。从内部威胁检测开始的一个好地方是检查常见业务应用程序的日志，例如 RDP、VPN、Active Directory 和端点。这些日志可以揭示值得调查的异常情况，例如意外的数据下载或异常的登录时间。
威胁搜寻主动搜索潜伏在您的网络中未被发现的威胁。这个过程需要经验丰富的网络安全分析师的技能组合，利用来自现实世界的攻击、威胁活动的情报或来自不同安全工具的相关发现来制定关于潜在威胁的假设。具有讽刺意味的是，大数据实际上可以通过发现大量安全数据中隐藏的洞察力来帮助改进威胁追踪工作。但作为提高大数据安全性的一种方式，威胁搜寻会监控数据集和基础设施，以寻找表明大数据环境受到威胁的工件。
出于安全目的监视大数据日志和工具会产生大量信息，这些信息通常最终形成安全信息和事件管理(SIEM)解决方案。
用户行为分析比内部威胁检测更进一步，它提供了专门的工具集来监控用户在与其交互的系统上的行为。通常情况下，行为分析使用一个评分系统来创建正常用户、应用程序和设备行为的基线，然后在这些基线出现偏差时进行提醒。通过用户行为分析，可以更好地检测威胁大数据环境中资产的保密性、完整性或可用性的内部威胁和受损的用户帐户。
未经授权的数据传输的前景让安全领导者彻夜难眠，特别是如果数据泄露发生在可以复制大量潜在敏感资产的大数据管道中。检测数据泄露需要对出站流量、IP地址和流量进行深入监控。防止数据泄露首先来自于在代码和错误配置中发现有害安全错误的工具，以及数据丢失预防和下一代防火墙。另一个重要方面是在企业内进行教育和提高认识。
框架、库、软件实用程序、数据摄取、分析工具和自定义应用程序——大数据安全始于代码级别。 无论是否实施了上述公认的安全实践，代码中的安全缺陷都可能导致数据泄漏。 通过在软件开发生命周期中检测自研代码及开源组件成分的安全性，加强软件安全性来防止数据丢失。