大数据关键技术有哪些?如何应对大数据安全问题?

在下述的内容中，小编将会对大数据的相关消息予以报道，如果大数据是您想要了解的焦点之一，不妨和小编共同阅读这篇文章哦。

一、大数据关键技术

(1)大数据采集技术：数据采集是通过RFID射频技术、传感器以及移动互联网等方式获得的各种类型的结构化及非结构化的海量数据，大数据采集一般分为大数据智能感知层和基础支撑层。

(2)大数据预处理技术：大数据预处理主要完成对已接收数据的抽取、清洗等操作。

抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。

清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

(3)大数据存储及管理技术：大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。

(4)大数据分析及挖掘技术：数据分析及挖掘技术是大数据的核心技术。主要是在现有的数据上进行基于各种预测和分析的计算，从而起到预测的效果，满足一些高级别数据分析的需求。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机实际数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。

(5)数据展现和应用：大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息挖掘出来，从而提高各个领域的运行效率。在我国，大数据重点应用于以下三大领域：商业智能、政决策和公共服务。

二、如何应对大数据安全

1、访问控制机制

另一种克服大数据安全挑战的方法是访问控制机制。通常，访问控制是由操作系统或应用程序提供的，这些操作系统或应用程序可能会限制对信息的访问，并且通常在系统或应用程序被破坏时公开信息。与通常的保护数据的方法不同，一种很好的方法是使用加密来实现访问控制策略授权的解密。

2、监控和分析

应对大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，以在网络入侵发生时发出警报。然而，这可能会导致大量的网络数据。

主要目标是提供一幅当前在大型网络上发生的事情的图片。您的组织可能也没有资源来分析和监控产生的反馈，如真实威胁和假警报。作为一种解决方案，使用大数据分析来改进网络保护。此外，您的安全日志可能会被挖掘出异常网络连接，这可以使您更容易地确定实际攻击与误报。

3、聘用具有大数据技能和专业知识的合适人员

如果你想成功地克服大数据安全挑战，你应该做的一件事就是雇佣具有大数据专业知识和技能的合适的人。这些人可能包括数据科学家和数据分析师。

为内部团队提供大数据培训的专业发展也可能是一个不错的选择。此外，培训自己的员工成为大数据分析师可能有助于避免在雇用其他员工时浪费时间和精力。此外，您可以放心，在获得如此独特的机会后，他们仍将忠于您的组织。另外，寻找大数据顾问对您的组织可能会很方便。

4、利用新技术管理大数据增长

对于大数据，最大的挑战之一就是如何处理数据本身并调整组织以适应其持续增长，这一点也不奇怪。您必须注意到，IT系统中的数据量不断增加，管理大数据增长的最佳解决方案是实施新技术。

有许多新技术可用于保护大数据，其中包括存储技术、商业智能技术和重复数据消除技术。存储技术用于构建大数据，而商业智能技术可以帮助分析数据以提供见解和发现模式。相反，重复数据消除技术可能有助于消除浪费空间和金钱的额外数据。

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