为什么要保证大数据安全性？大数据工程师的这个苦恼你不懂

大数据分析的见解对企业非常有价值。然而，每一个新的数据流都会产生一个新的潜在攻击向量，使得传统的外围防御措施过时，使组织容易受到攻击。过去，数据安全主管和数据科学家必须在分析和安全之间做出选择，但现在他们别无选择，尤其是在严格的隐私规定下。那么，企业如何克服这一点，确保高质量的数据分析不受安全因素的影响呢?

1、为什么要保证大数据安全性——如何查看数据

大数据对企业的影响难以量化。它帮助许多人制定了路线图，以提高效率，并为客户改进服务和产品。通过收集这些大型数据集，企业在做出业务决策时不再需要依赖直觉。相反，通过使用大数据分析，他们可以获得洞察力，查看模式，建立联系，并以实际的方式理解人类的行为交互。对于今天的组织来说，数据科学已经成为当今数字时代商业运作的关键。

因此，大数据处理和安全应该作为更广泛的商业数字战略的一部分来讨论，而不是作为一个独立的、封闭的实体来讨论。

2、为什么要保证大数据安全性——但为什么要保护数据?

企业要实现货币化，就需要从大数据中获取价值。因此，创造的价值越多，数据就越敏感。这就是问题所在，因为网络犯罪分子想要获取这些信息以获得更多的经济利益。数据分析员和工程师有责任像保护组织的安全团队一样保护这些信息，特别是考虑到组织今天收集的大多数数据都是敏感的个人信息。网络攻击者知道这些数据的价值，企业需要了解数据的威胁，并且损失的成本很高。

3、为什么要保证大数据安全性——确保数据安全

首先，尽早保护您的数据，这看起来很明显，但企业通常不会这样做。如果敏感数据在偏移量收集时受到保护，则共享未受保护的信息的风险较小。第二种方法是只有在绝对必要时才取消对数据的保护。如果个人或应用程序需要以纯文本格式查看受保护的敏感数据，请仅在必要时查看。这又回到了始终保护数据的原则。从历史上看，数据以其原始形式更容易分析和处理，但在现代数据安全领域应该避免。有一些解决方案可以实现安全的数据处理和分析，而对业务运营的影响很小。

通过采用这种“以数据为中心”的安全策略，企业可以在大数据分析环境中保护敏感信息，而不影响在现有应用程序和系统中使用数据的能力。在不禁止或限制对某些包含敏感信息的数据集的访问的情况下，遵守法规要求还可以提供额外的好处。

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