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大数据分析是什么?优缺点是什么?大数据的优缺点

1、大数据分析的优点：能够准备得出可靠信息，有助于企业发展，已经找到自己的方向；缺点：信息透明化，大数据比你更了解你自己。大数据优点：（1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。（2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

2、大数据分析是一种处理海量数据的技术和方法，能够从中提取出新的见解、信息和价值。大数据所涵盖的数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多个方面。大数据分析所用到的技术手段除了大数据处理技术，还包括机器学习、深度学习、人工智能、数据挖掘、统计学、预测分析等等。

3、大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、真实性（Veracity）。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。

4、交易数据（TRANSACTION DATA）大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

5、大数据分析是对海量数据的专业分析。 这一分析过程涉及数据的收集、清洗、挖掘和解释，以实现数据的价值转化。 大数据技术的发展目标之一是提高处理大数据的效率，例如，通过语音识别技术加速报告生成。 此外，大数据分析还强调生成直观的可视化报告，以便于人工解读和分析。

利用大数据分析将保险业风险防控做到极致

1、利用大数据分析将保险业风险防控做到极致 互联时代，特别是移动互联网日渐普及之后，大数据的搜集变得更为方便和可行，大数据的应用价值受到了各行各业的关注，甚至大数据本身也成了一个专门产业。保险作为基于大数法则运营发展的商业行为，对大数据的利用有着天然的倾向性。

2、首先，技术创新是推动保险行业发展的重要力量。随着人工智能、大数据、区块链等技术的不断发展和应用，保险公司能够更精准地评估风险、定价产品，并提供个性化的保险解决方案。例如，利用大数据分析，保险公司可以根据客户的消费习惯、健康状况等因素，为其推荐最合适的保险产品。

3、保险数据的历史积累、采集维度、关联分析与实践应用日益成熟，由于大数据有利于提升保险企业对客户行为特征、风险和产品偏好的分析能力，为保险企业客户关系管理、风险识别与定价、营销策略分析、理赔欺诈风险防控提供了新的驱动力，成为保险业新一轮转型发展的“利器”。

大数据应用模式及安全风险分析有哪些??

大数据安全风险分析 随着大数据应用范围越来越广，对数据安全的需求也越来越迫切。由于云计算的特点是将数据外包给云服务商提供服务，这种服务模式将数据的所有权转移给了CSP，用户失去了对物理资源的直接控制[A1。

金融领域：- 风险管理：大数据技术可以对大规模数据进行实时分析和预测，帮助金融机构进行风险管理，例如，通过对用户的交易数据、信用评估等信息进行分析，预测潜在的风险，并提供相应的风险规避策略。

大数据应用安全策略包括整合工具和流程、防止APT攻击、用户访问控制、数据实时引擎分析。大数据（big data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据有五大特点，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性 （Veracity）。

同时，在利用安防大数据上，如何保护用户的隐私，也是一个非常重要的课题，目前主要采用数据脱敏的办法。当务之急就是将安防数据安全级别需要有明确的分级定义，不能一味强调安全而各自封闭，否则必将导致安防大数据分析成为无源之水。

大数据时代企业面临哪些风险

数据作为基础性战略资源的地位日益凸显，个人数据信息被严重过度采集。

总结大数据面临的三大风险问题如下 个人隐私问题凸显 例如大数据中的精准营销定位功能，通常是依赖于高度采集个人信息，通过多种关联技术分析来实现信息推广，精准营销。企业会掌握用户大量的数据，不排除隐私部分的敏感数据，一旦服务器遭到不法分子攻击导致数据泄露，很可能危及用户的隐私、财产甚至是人身安全。

主要面临同业竞争，当竞争对手利用大数据更快更准确的分析市场变化，并及时应对，自身企业就需要考虑如何同样有效的应对策略。如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。

聚焦大数据时代的漏洞分析与风险评估

聚焦大数据时代的漏洞分析与风险评估 在大数据时代中，新技术创新发展的历史机遇夹杂着安全风险与挑战扑面而来，对网络与信息安全保障提出了新的要求，对信息安全漏洞的挖掘分析和对网络安全风险的综合管控愈显重要和关键。近日，第八届信息安全漏洞分析与风险评估大会（VARA2015）召开。

大数据时代，新技术创新发展对网络与信息安全保障提出了新的要求，对信息安全漏洞的挖掘分析和对网络安全风险的综合管控愈显重要。

DCAS的核心能力，如数据资产梳理分析，通过多维度解析数据构成，自动揭示数据权限分布；安全能力差距分析，通过深度调研和环境检测，精准识别安全漏洞和不足；数据合规风险分析，帮助组织全面理解合规义务和风险；生命周期风险分析，全程跟踪数据生命周期，生成详尽的风险清单，为数据治理提供有力支撑。

有一些类似与网络信誉的数据源可以用来判定一个地址是否是安全的。有些数据源提供“是”与“否”的判定，有的还提供一些关于威胁等级的信息。网络安全人员能够根据他们能够接受的风险大小来决定某个地址是否应该访问。网络流量日志 有很多厂商都提供记录网络流量日志的工具。

大数据高危是指在大数据应用和处理过程中存在的各种安全威胁和隐患。在大数据时代，数据积累和分析的重要性越来越受到重视，但是大数据中存在着大量的敏感信息和个人隐私，如果安全控制不到位，将会给企业和个人带来不可估量的风险。大数据高危主要表现在数据泄露、数据篡改、网络攻击、身份盗用等方面。

安全风险评估和漏洞管理：定期进行安全风险评估，发现和修复系统中的安全漏洞和弱点。采取必要的安全措施，如更新和修补软件、使用防火墙和入侵检测系统等。这些是保护大数据时代隐私安全的一些常见方法和措施，但请注意，隐私保护是一个复杂的问题，需要综合考虑技术、法律和伦理等多个方面。