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大数据时代,如何提升数据资产管理价值?

2018-05-23 16:34 推荐: 浏览: 41 views 字号:

摘要: 大数据是伴随着信息数据爆炸式增长和网络计算技术迅速发展而兴起的一个新型概念。根据麦肯锡全球研究所的定义,大数据是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、多样的数据类型和价值密度...

大数据是伴随着信息数据爆炸式增长和网络计算技术迅速发展而兴起的一个新型概念。根据麦肯锡全球研究所的定义,大数据是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、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

 

大数据能够帮助各行各业的企业从原本毫无价值的海量数据中挖掘出用户的需求,使数据能够从量变到质变,真正产生价值。随着大数据的发展,其应用已经渗透到农业、工业、商业、服务业、医疗领域等各个方面,成为影响产业发展的一个重要因素。

而对数据资产管理就变得非常重要了。

数据资产管理通过集中整合企业内外部数据,建立标准化的数据管理体系,并面向业务运营提供数据服务能力作为支撑,既降低了企业数据使用的成本,又提高了以数据指导管理决策的效率。同时,数据资产管理的深化为整个大数据产业的良性发展奠定了基础。数据资产成为企业的核心战略资产,为数据交易市场提供了广阔的发展空间,高质量的数据又反过来促进大数据应用及后续商业价值的实现。

大数据产业的繁荣带动对数据资产管理需求的升级。一方面,数据加工的复杂度和速度要求增加,另一方面,数据交换、转让、租赁、交易等创新模式出现。企业不断暴露出系统烟囱化、数据碎片化、管理标准缺乏、价值变现困难等问题,传统的数据管理方式已经很难适应大数据时代的需要。

那么,如何提升数据资产管理价值呢?

随着云计算、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术得到了快速发展与深度应用,正引领社会进入智能时代。新时代所有组织的运转核心,是由系统和数据构成的“大脑”。没有“大脑”的组织,将成为管理、运营和发展上的“低能儿”。

传统意义上的数据处理离不开软件的支持,每次处理数据大概都需要使用至少三次软件,这对人力物力都是一种极大的浪费。而系统和数据构成的“大脑”可从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。

这些海量数据通过“大脑”的专业的算法和数据分析,在数据之间建立起联系,以图谱的形式从而帮助企业在业务发展角度进行助力和推动。随着大数据产业发展的不断深入,企业对大数据的需求已经不再停留于对历史数据的处理和分析,越来越多的企业开始实时动态处理及监控数据,数据可视化便出现了。

网络数据态势可视化技术作为一项新技术,是网络安全态势感知与可视化技术的结合,将网络中蕴涵的态势状况通过可视化图形方式展示给用户,并借助于人在图形图像方面强大的处理能力,实现对网络数据异常行为的分析和检测。

这种方式充分结合了计算机和人脑在图像处理方面的处理能力的优势,提高了对数据的综合分析能力,能够有效的降低误报率和漏报率,提高系统检测效率,减少反应时间。并且这种可视化方法对于有些显示有明显特征的异常行为,还具有一定的预测能力。安全态势可视化系统的目的是生成网络安全综合态势图,以多视图、多角度、多尺度的方式与用户进行交互。

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