大数据的问题及解决方法

一、如何克服大数据安全问题?

预防内部威胁

无论是简单的粗心还是心怀不满的员工，企业面临的主要数据安全挑战之一就是无数的内部安全风险。 为了避免这种情况，对员工进行密码培训、使用公共WiFi访问数据的风险以及注销未使用的计算机从长远来看可以使您的组织受益，并防止任何内部威胁。

访问控制机制

克服主要数据安全挑战的另一种方法是访问控制机制。 通常，访问控制由操作系统或应用程序提供，可以限制对信息的访问，并且如果系统或应用程序受到损害，通常会暴露信息。 一个好的方法是使用加密来启用访问控制策略授权的解密，而不是保护数据的常用方法。

监控和分析

应对主要数据安全挑战的最佳解决方案之一包括实时监控和分析工具，用于在发生网络入侵时检测它们警报。 然而，这可能会产生大量的网络数据。

主要目标是描绘大型网络上当前正在发生的情况。 您的组织也可能没有资源来分析和监控生成的反馈，例如真正的威胁和误报。 作为解决方案，使用大数据分析来改善网络保护。 此外，还可以挖掘您的安全日志以发现异常的网络连接，这可以更轻松地确定实际攻击与误报。

利用新技术应对大数据增长

对于大数据，最大的挑战之一是如何处理数据本身并适应组织适应其持续增长也就不足为奇了。 必须注意的是，IT系统中的数据量不断增加，应对大数据增长的最佳解决方案是实施新技术。

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二、大数据目前存在什么问题?数据存储问题：随着技术的不断发展，数据量已经从TB级增长到PB级、EB级，如果仍然采用传统的数据存储方式，会给大数据分析带来很多不便，这就需要使用。 动态数据处理技术，即数据处理不定期，数据和性能要求定期变化。 此外，传统的结构化数据库无法直接存储大量数据。 人们需要为大数据找到合适的数据存储模型，这也是此时必须解决的大问题。
资源调度问题分析：大数据产生的时候，数据量是很难计算的，这是大数据的一大特点，不确定性。 因此，我们需要建立动态响应机制，对有限的计算和存储资源进行适当的配置和调度。 此外，如何以最低的成本得到最理想的分析结果也是需要考虑的问题。
专业分析工具：在开发数据分析技术时，传统的软件工具已经不再适用。 目前人类技术尚未成熟，距离开发出能够满足大数据分析需求的通用软件还有一定距离。 如果不能解决这些问题，大数据的发展将在不久的将来进入瓶颈，甚至可能导致一段时期的停滞，不再发挥促进经济增长的作用，就会变得吃饭困难。
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