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1、大数据概念：大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
2、大数据简介：“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。
早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。
不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。
美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。
此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
且中国物联网校企联盟认为，物联网的发展离不开大数据，依靠大数据可以提供足够有利的资源。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。
《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
3、大数据的领域：大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。
大数据培训资料大数据培训资料=====================一、背景介绍---------------------在当今数字时代，海量的数据被、处理和分析。
大数据技术正成为企业和组织获得关键业务洞见和决策支持的重要工具。
本章将介绍大数据的背景和概念，以及其在不同行业中的应用。
1.1 大数据的定义和特点大数据是指规模庞大、复杂多样、处理速度快的数据集合。
它具有以下特点：- 规模庞大：大数据主要是针对海量数据而言，通常以TB（1TB = 1024GB）或PB（1PB = 1024TB）为单位。
- 复杂多样：大数据包含结构化数据（如关系型数据库、Excel 表格等）和非结构化数据（如文本、图像、声音等）。
- 处理速度快：大数据需要使用高性能的计算机系统和并行处理技术来实时或准实时地处理和分析数据。
1.2 大数据的应用场景大数据技术在各个行业都有广泛的应用，包括但不限于以下领域：- 金融：大数据可以分析客户行为、风险评估和金融市场变化，辅助决策和高频交易。
- 零售：大数据可以帮助零售商了解顾客购买行为和偏好，进行精准营销和库存管理。
- 制造业：大数据可以优化供应链管理、设备维护和质量控制，提高生产效率和产品质量。
- 物流：大数据可以优化物流路线规划、车辆调度和配送时间，提高运输效率和降低成本。
- 医疗保健：大数据可以分析病患数据和疾病模式，提供个性化医学诊断和治疗方案。
二、大数据技术概述---------------------本章将介绍大数据技术的主要组成部分和相关技术，以及它们的作用和应用。
2.1 大数据存储和处理技术- 分布式存储：Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Amazon S3等。
- 分布式计算：Hadoop MapReduce、Apache Spark等。
- 列式存储：Apache HBase、Apache Cassandra等。
- 内存计算：Apache Ignite、Redis等。
大数据课程汇报资料大数据课程汇报资料如下：一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今时代的重要特征。
大数据技术能够对海量数据进行高效处理、分析和挖掘，为企业决策提供有力支持。
本课程旨在介绍大数据技术的基本概念、应用场景和相关技术，帮助学生掌握大数据分析的基本技能。
二、大数据概述1.大数据的定义与特征大数据是指数据量巨大、类型多样、处理速度快的数据集合。
它具有4V特点：体量（Volume）、速度（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。
2.大数据应用场景大数据在金融、医疗、电商、交通等领域有着广泛的应用。
通过大数据分析，企业可以更好地了解客户需求，优化产品设计，提高生产效率，降低运营成本。
3.大数据技术发展历程大数据技术的发展经历了从数据采集、存储、处理到应用的过程。
随着技术的进步，大数据处理的效率不断提高，应用场景也日益丰富。
三、大数据技术体系1.大数据采集与存储大数据采集是指从各种数据源中采集数据的过程。
常用的数据采集工具包括Logstash、Flume等。
数据存储技术包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据库（如HBase、MongoDB）和列式存储（如Parquet、ORC）等。
2.大数据处理与分析大数据处理主要包括批处理和流处理两种方式。
批处理常用技术有MapReduce、Spark等，流处理常用技术有Storm、Flink等。
数据分析常采用的数据分析工具包括Hadoop、Hive、Pandas等。
3.大数据挖掘与机器学习大数据挖掘是从海量数据中发现有用知识的技术。
常用的挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
机器学习是人工智能的一个重要分支，通过训练模型对数据进行预测和分析。
常用的机器学习算法包括线性回归、决策树、神经网络等。
4.大数据可视化与智能应用数据可视化是将数据以图形或图表的形式展示，帮助用户更好地理解数据。
常用的可视化工具包括Tableau、Power BI等。
大数据考试职称系统研发-中级 教材一、大数据法律法规、政策性文件、相关标准1.1法律法规1.1.1民法典中隐私权和个人信息保护有关内容原文概述1）隐私权基本权利《中华人民共和国民法典》（以下简称“民法典”）第一千零三十二条规定：“自然人享有隐私权。
任何组织或者个人不得以刺探、侵扰、泄露、公开等方式侵害他人的隐私权。
隐私是自然人的私人生活安宁和不愿为他人知晓的私密空间、私密活动、私密信息。
”此条款确立了隐私权作为自然人基本权利的法律地位，并明确了隐私权的核心内容及其保护范围。
2）隐私权具体保护民法典在保护隐私权方面，进一步细化了相关保护措施。
例如，第一千零三十三条规定了侵害隐私权的具体行为，包括：“ （一）以电话、短信、即时通讯工具、电子邮件、传单等方式侵扰他人的私人生活安宁；（二）进入、拍摄、窥视他人的住宅、宾馆房间等私密空间；（三）拍摄、窥视、窃听、公开他人的私密活动；（四）拍摄、窥视他人身体的私密部位；（五）处理他人的私密信息；（六）以其他方式侵害他人的隐私权。
”这些规定为隐私权的司法实践提供了具体指导。
3）个人信息保护关于个人信息保护，民法典第一千零三十四条规定：“自然人的个人信息受法律保护。
个人信息是以电子或者其他方式记录的能够单独或者与其他信息结合识别特定自然人的各种信息，包括自然人的姓名、出生日期、身份证件号码、生物识别信息、住址、电话号码、电子邮箱、健康信息、行踪信息等。
个人信息中的私密信息，适用有关隐私权的规定；没有规定的，适用有关个人信息保护的规定。
”此条款明确了个人信息的定义及其与隐私权的关系，为个人信息保护提供了法律基础。
4）处理个人信息原则民法典在个人信息处理方面，确立了一系列原则。
例如，第一千零三十五条规定：“处理个人信息的，应当遵循合法、正当、必要原则，不得过度处理，并符合下列条件：（一）征得该自然人或者其监护人同意，但是法律、行政法规另有规定的除外；（二）公开处理信息的规则；（三）明示处理信息的目的、方式和范围；（四）不违反法律、行政法规的规定和双方的约定。
大数据在各领域方面应用的资料大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合，通过对这些数据进行分析和挖掘，可以获得有价值的信息和洞察。
随着计算机技术和互联网的快速发展，大数据已经成为各个领域的重要资源，广泛应用于商业、医疗、金融等各个领域。
在商业领域，大数据应用广泛。
通过对消费者行为数据的分析，企业可以了解消费者的需求和偏好，从而进行精准营销和个性化推荐，提升用户体验和销售额。
同时，大数据还可以帮助企业进行供应链管理、风险控制等方面的优化，提高运营效率和降低成本。
在医疗领域，大数据的应用也非常重要。
通过对患者的病历、基因数据、药物反应等大数据的分析，可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的选择，提高医疗水平和效率。
此外，大数据还可以用于疫情监测和预测，帮助公共卫生部门进行疾病防控工作。
金融领域也是大数据应用的重要领域之一。
通过对金融市场数据的分析，可以帮助投资者进行投资决策，提高投资收益率。
同时，大数据还可以用于风险评估和反欺诈等方面，提升金融机构的风控能力和安全性。
在城市规划和交通领域，大数据也起到了重要的作用。
通过对城市人口、交通流量等大数据的分析，可以帮助城市规划者进行城市规划和交通优化，提高城市的可持续发展和居民的出行体验。
在农业领域，大数据也有广泛的应用。
通过对气象数据、土壤数据等大数据的分析，可以帮助农民进行农作物的种植和管理，提高农作物的产量和质量。
同时，大数据还可以用于农产品的溯源和质量监控，保障食品安全。
在能源领域，大数据也发挥着重要的作用。
通过对能源消耗数据的分析，可以帮助能源供应商进行能源供应和分配的优化，提高能源利用效率和节能减排。
除了以上几个领域，大数据还在教育、媒体、政府等各个领域都有广泛的应用。
通过对学生学习数据的分析，可以帮助教育机构进行个性化教育，提高教学质量。
通过对媒体用户数据的分析，可以帮助媒体机构进行精准广告投放，提高广告收入。
通过对政府数据的分析，可以帮助政府进行决策和公共服务的提供。
《大数据导论》课程期末复习资料《大数据导论》课程讲稿章节目录：第1章大数据概述（1）大数据的概念（2）大数据的特征（3）大数据的数据类型（4）大数据的技术（5）大数据的应用第2章大数据采集与预处理（1）大数据采集（2）大数据预处理概述（3）数据清洗（4）数据集成（5）数据变换（6）数据规约第3章大数据存储（1）大数据存储概述（2）数据存储介质（3）存储系统结构（4）云存储概述（5）云存储技术（6）新型数据存储系统（7）数据仓库第4章大数据计算平台（1）云计算概述（2）云计算平台（3）MapReduce平台（4）Hadoop平台（5）Spark平台第5章大数据分析与挖掘（1）大数据分析概述（2）大数据分析的类型及架构（3）大数据挖掘（4）大数据关联分析（5）大数据分类（6）大数据聚类（7）大数据分析工具第6章大数据可视化（1）大数据可视化概述（2）大数据可视化方法（3）大数据可视化工具第7章社交大数据（1）社交大数据（2）国内社交网络大数据的应用（3）国外社交网络大数据的应用第8章交通大数据（1）交通大数据概述（2）交通监测应用（3）预测人类移动行为应用第9章医疗大数据（1）医疗大数据简介（2）临床决策分析应用（3）医疗数据系统分析第10章大数据的挑战与发展趋势（1）大数据发展面临的挑战（2）大数据的发展趋势一、客观部分：（单项选择、多项选择）（一）、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是（）A.MongoDBB.HBaseC.CassandraD.DB2★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统参考讲稿章节：3.7附1.1.1（考核知识点解释）：目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等另外，NewSQL数据库。
最新自考本科02316大数据技术资料引言本文档旨在提供最新的自考本科大数据技术资料（课程编号：）。
大数据技术是当前信息时代中非常关键的一项技术，为各行各业的数据处理与分析提供了有力支持。
通过研究本课程，您将能够深入了解大数据技术的原理、应用和最新发展。
本文档将为您提供研究大数据技术所需的相关资料和资源。
课程大纲大数据技术资料包括以下内容：- 数据管理和存储技术- 大数据处理和分析- 大数据挖掘和机器研究- 大数据可视化和交互- 大数据安全与隐私保护- 大数据应用案例分析相关资料与资源以下是一些相关的资料和资源，可供您参考和研究：1. 《大数据技术导论》教材：该教材详细介绍了大数据技术的基本概念、原理和应用场景，适合初学者入门使用。
2. 《大数据处理与分析》教程：该教程介绍了大数据处理和分析的常用技术、工具和方法，可帮助您实际运用大数据技术解决问题。
3. 《大数据挖掘与机器研究》参考书：该参考书介绍了大数据挖掘和机器研究的理论和算法，适合深入研究和研究。
4. 大数据平台和工具：Hadoop、Spark、NoSQL数据库等是当前主流的大数据处理和分析平台和工具，您可以根据实际需求选择合适的平台和工具来研究和应用。
5. 在线课程和教学视频：MOOC平台（如Coursera、edX）和YouTube等网站上有许多与大数据技术相关的在线课程和教学视频，您可以根据自己的研究需求选择合适的课程进行研究。
总结本文档为您提供了学习最新的自考本科大数据技术资料所需的相关内容和资源，希望能够帮助您学习和掌握大数据技术的基本原理和应用。
祝您在学习过程中取得良好的成果！。
大数据技术基础1. 参数检验是指对参数平均值、方差进行的统计检验，其中t检验是通过t分布理论推断差异发生的概率来判断两个样本或样本与群体的平均值差异是否显著的方法。
2.新型数据质量管理的方法和工具中，关联图是对原因-结果、目的-手段等关系复杂而相互纠缠的问题的表述，在逻辑上用箭头把各要素之间的因果关系连接起来，从而找出主要因素的方法。
3. 云平台分为公有云、私有云以及混合云。
公有云指第三方提供商为用户提供的云，一般可通过互联网使用，可能是免费或低成本的，其核心属性是共享资源服务。
4.多源数据融合工具NiFi是Apache公司的产品，适合初学者不需要编写代码。
5. 大数据决策是以大数据为主要驱动的决策方式。
6. 数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持7. 大数据应用向前发展的主要瓶颈是数据价值挖掘过程中的隐私监管。
8. 存储区域网络是采用网状通道技术，是通过交换机等连接设备将磁盘阵列与相关服务器连接起来的高速专用子网。
9. Python语言的函数中lambda用来定义匿名函数10. Echarts侧重于数据统计图表化层面，即使用传统的统计性图表来表示数据，用户可以通过其看到历史数据的统计和解读。
11. 视频的全局运动特征中，通过将视频帧划分为许多互不重叠的小块后，描述每个子块内像素运动矢量的是块运动特征12.在执行HDFS的读写过程中，首先使用分布式文件系统调用的是数字节点DataNode。
13. 许多网站和网络服务提供相应的应用程序接口API，允许请求结构化格式的数据。
API的大部分数据都是JSON或XML格式，对于JSON格式的数据，可以使用Python中的json模块来解析JSON。
14. 描述性时序分析指通过直观的数据比较或绘图观测来寻找时间序列中蕴含的发展规律，其操作简单易懂且直观有效，通常是时间序列数据分析的第一步。
15. NoSQL主要用于存储非结构化数据16. 音调（或称音高）是声音听起来调子高低的程度。
专业技术人员大数据培训资料在当今数字化的时代，大数据已经成为了各行各业创新和发展的重要驱动力。
对于专业技术人员来说，掌握大数据相关的知识和技能是提升自身竞争力、推动业务发展的关键。
以下将为您详细介绍专业技术人员大数据培训的相关内容。
一、大数据的概念与特点大数据，简单来说，就是规模极其庞大的数据集合。
但它不仅仅是数据量大，还具有以下几个特点：1、数据类型多样包括结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如 XML 文档）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
2、数据处理速度快能够在短时间内对大量数据进行获取、存储、分析和处理。
3、数据价值密度低海量的数据中，有价值的信息可能只占很小的一部分，需要通过有效的分析手段来挖掘。
4、数据真实性难以保证由于数据来源广泛，可能存在错误、缺失或重复等问题。
二、大数据的应用领域大数据的应用已经渗透到了众多领域，为企业和社会带来了巨大的价值。
1、商业智能与市场营销通过对消费者行为数据的分析，企业可以更精准地进行市场定位、产品推荐和营销策略制定，提高客户满意度和销售额。
2、医疗健康利用医疗大数据，医生可以更准确地诊断疾病、制定治疗方案，医疗机构可以优化资源配置，提高医疗服务质量。
3、金融行业在风险管理、欺诈检测、投资决策等方面，大数据分析发挥着重要作用，帮助金融机构降低风险、提高收益。
4、交通物流通过对交通流量、物流信息的实时监测和分析，优化交通路线规划、提高物流配送效率。
5、制造业实现智能制造，优化生产流程、预测设备故障、提高产品质量。
三、大数据技术架构要处理和分析大数据，需要一套完整的技术架构，主要包括以下几个层次：1、数据采集层负责从各种数据源获取数据，包括传感器、网络爬虫、数据库抽取等。
2、数据存储层用于存储大规模的数据，常见的技术有分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL 数据库（如 MongoDB、Cassandra）等。
3、数据处理层进行数据的清洗、转换和计算，常用的框架有Hadoop MapReduce、Spark 等。
大数据云计算技术资料在当今数字化的时代，大数据和云计算技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。
从智能手机中的各种应用到企业的运营管理，从科学研究到娱乐产业，大数据和云计算的身影无处不在。
那么，究竟什么是大数据云计算技术？它们又是如何发挥作用的呢？大数据，简单来说，就是海量的数据。
这些数据的规模之大，已经超出了传统数据处理技术所能应对的范围。
它们来源广泛，可能来自于社交媒体的帖子、电子商务网站的交易记录、传感器收集的信息等等。
大数据的特点不仅在于数量巨大，还在于其多样性、高速性和价值密度低。
多样性意味着数据的类型繁多，包括结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如 XML 文档）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
高速性则表示数据产生和流动的速度非常快，需要及时处理和分析。
而价值密度低则是说在大量的数据中，真正有价值的信息可能只是一小部分，需要通过有效的方法进行挖掘和提取。
云计算则是一种基于互联网的计算方式，它提供了灵活、可扩展的计算资源和服务。
用户不再需要自己购买和维护昂贵的硬件设备，而是可以根据需求从云服务提供商那里租用计算能力、存储空间和软件应用等。
云计算具有按需自助服务、广泛的网络访问、资源池化、快速弹性和按使用量计费等特点。
大数据和云计算技术是相辅相成的。
云计算为大数据的存储和处理提供了强大的基础设施支持。
由于大数据量太大，传统的本地存储和计算能力往往无法满足需求，而云计算平台可以提供几乎无限的存储空间和强大的计算能力，使得对大数据的处理变得更加高效和可行。
例如，一家大型电商企业每天都会产生海量的交易数据、用户行为数据等。
如果依靠自身的服务器来存储和处理这些数据，不仅成本高昂，而且难以应对数据量的快速增长和复杂的分析需求。
通过使用云计算服务，企业可以轻松地扩展存储和计算资源，快速分析数据，从而更好地了解用户需求，优化商品推荐，提高运营效率。
在大数据的处理过程中，云计算的分布式计算和存储技术发挥了重要作用。
例：新媒体“成人礼”：大数据下谁能突出重围？大数据时代基于用户画像的精准营销大数据给机器学习带来了本质影响吗从大数据看全球VR未来增长趋势大数据应用系统的消息驱动架构大数据时代：光网络下一站是什么？大数据时代的块数据思维首席数据官：大数据技术催生的高管新职位大数据影响广告营销的技术因素四部美剧教你看懂大数据DaaS：大数据作为服务，会给企业带来什么？基于贝叶斯生存分析的《冰与火之歌》人物死亡率分析大数据工具，在数据科学家眼中是怎样的存在？从2016年魔力象限看全球大数据厂商风起云涌百度大数据告诉你如何用营销抓住旅游者当互联网医疗遇上大数据分析数据到智能数据，这是一个关于狼与狗的思辨大数据安全“暗礁”多立法滞后审核松是症结大数据如何驱动数字化营销取得成功大数据向安全领域发起严峻挑战Intetix Foundation（英明泰思基金会）由从事数据科学、非营利组织和公共政策研究的中国学者发起成立，致力于通过数据科学改善人类社会和自然环境。
通过联络、动员中美最顶尖的数据科学家和社会科学家，以及分布在全球的志愿者，我们创造性地践行着我们的使命：为美好生活洞见数据价值。
在大数据时代，各行各业都迎来了空前的机遇。
通过利用多元的数据，科学家，高管，产品经理，营销人员等可以制定更明智的计划和决策，探索新的优化方式，并实现突破性的创新。
但是，如果没有适时建立起保障数据安全和加密的系统，大数据也可能意味着大问题。
大数据安全的各个维度为了建立全面的大数据安全系统，企业与组织的管理者必须解决以下几个方面的问题：数据来源——为了充分利用大数据的优势，要对各类型的数据物尽其用，这其中包括结构化数据（各类应用和数据库，如企业ERP、财务系统等）和非结构化数据（各种不同类型的文件，如办公文档、文本、图片等）。
这些数据的来源可谓是五花八门，像是企业资源规划系统，客户关系管理平台，视频文件，电子表格，社交媒体等皆可成为数据来源。
此外，还有更多的数据源纷至沓来。
你也许不知道明天新的数据源又会从何而来，但可以肯定的是，你会得到更丰富多样的数据源的帮助。
这些大数据源可能包含个人身份信息，支付卡数据，知识产权，健康档案等。
因此，需要对收集到的数据源进行保护以符合安全政策和规定。
大数据框架——无论是在Hadoop, MongoDB,NoSQL, Teradata,还是其他系统的大数据环境中都含有大量的可被操控的敏感数据。
但是它们不仅存在于大数据节点中，而且还分布于系统日志文件，配置文件，错误日志中等。
数据分析——借助数据分析可以使大数据最终转化为企业优化和创新的成果。
数据分析结果可以在商业智能仪表盘或数据分析报告中展示，并可按需查看。
对一些企业来讲，大数据分析可能是其最敏感的资产。
一方面，情报工作提供了关键的竞争优势；另一方面，如果情报落入别有用心之人手中，则会陷入巨大的竞争风险中。
因此，我们必须认识到对商业十分宝贵的大数据也会成为居心叵测之人的工具。
冷酷无情的网络罪犯或是心怀愤懑的系统管理员也许会利用大数据来快速收敛不义之财。
针对大数据安全的各个维度（以及各个维度中大量的数据分析成果、系统、服务等），建立有效的安全机制至关重要且充满挑战。
此外，由于与大数据环境相联系的广泛需求处于不断波动过程中，许多组织利用基于云技术的服务平台，以支持他们的大数据项目。
但是对于这些在云端运行的大数据环境的组织，安全管理的任务变得更加困难。
在云端，安全团队将可能面临供应商基础设施管理人员的威胁，曝光给云端其他组织的风险以及一系列附加风险。
传统加密途经的局限性虽然现在有很多加密产品，但是大数据加密所面临的真正的挑战在于大多数加密产品只能解决某一具体方面的问题。
例如，你可以在数据库中使用供应商提供的透明数据加密技术，但是当数据导出到大数据环境后会发生什么呢？另外，其他的数据来源和系统又怎么样？你还要知道供应商将秘钥存放在哪里，是否与数据存放在一起？虽然一些厂商提供了大数据加密功能，但是这些产品只能保护特定的大数据节点，而对与数据环境相契合的原始数据源或从数据环境得出的分析结果无能为力。
此外，这些大数据加密产品甚至不能保护所有与大数据环境相关的日志文件和配置信息。
最终，由于这些大数据安全措施彼此孤立，IT团队不得不处理繁多的秘钥和出台不同的管理政策。
这增加了管理工作量，也让大数据安全措施难以统一标准。
此外，在处理密集任务时，这些不统一的加密方式对大数据环境的性能也是一个大挑战。
通过伏尔米公司保卫大数据环境安全伏尔米公司对大数据安全问题的解决方法保障了各个组织能够使大数据分析带来的效益最大化——同时也使敏感数据的安全问题最小化，满足了合规部的需求。
伏尔米数据安全平台提供了信息粒度控制、强大的加密技术，以及组织需要用来保障大数据环境中敏感数据安全的综合保险——覆盖了大数据的来源、基础设施以及分析结果。
通过传递覆盖所有这些方面的唯一安全解决方案，伏尔米公司保障了安全部门可以通过集中控制来使效率和依从性达到最大化。
伏尔米公司数据安全平台提供了大数据加密、密钥管理以及访问控制的功能，以部分产品共享一个共同的、可扩展的基础设施为特征。
除此之外，这个解决方案通过访问用户、使用过程和应用程序的数据，可以生成安全情报。
保护大数据来源如同之前已经强调过的，为了争取大数据主动权，组织可以利用各类来自不同领域的数据，包括结构数据和非结构数据。
从数据库、系统日志、电子数据表和其他不同系统中得到的数据会注入到大数据环境中。
为了保障这些不同数据来源的数据安全性，组织可以用伏尔米公司提供的以下解决方法：伏尔米透明数据加密技术——这个产品加密文件并控制了文件系统的访问权限。
这个加密解决方案简单易行，因为它不需要对应用程序作出任何的改变。
伏尔米应用加密技术——通过这个产品，你可以在将应用程式加入数据库前，将其中特定的栏目加密。
通过加密特定的栏目，你可以保证特殊敏感的领域保持隐藏状态。
即使在该部分已经导入大数据环境且被处理后，加密项依然可以保持隐藏状态。
保卫大数据结构安全在大数据环境中，数据在无数的节点中被惯性的重复和迁移。
另外，敏感信息会被储存在系统的运行记录、配置文件、磁盘缓存及其他一些地方中。
伏尔米透明加密技术有效的保护了这些地方的数据，其中包括：传递加密、特权用户的访问控制和安全情报。
除此之外，通过伏尔米对Teradata数据库的保护，你可以获得最复杂的粒装置控制，来保护你在Teradata的敏感资产，同时使你可以在大数据投资中获得最大化的商业效益。
保卫大数据分析安全大数据输出有许多形式，包括按需仪表盘，自动化报告和即席查询。
这些输出经常包涵对于一个组织来说十分重要的知识产权，以及一个潜在的威胁。
为了向这些机密产业提供大数据分析，安全团队可以使用以下的解决方法：l 伏尔米透明数据加密技术——这项加密产品可以轻易地被设置在服务器上，同时可以加密大数据输出并监控和控制可以访问大数据的用户。
l 伏尔米应用加密技术技术——你可以通过这项加密产品保护由数据分析程序产生的特定领域。
正如许多颠覆性技术一样，经历了被“神化”、“妖魔化”的过程后，大数据已经开始被人们理智的看待。
它既不神秘莫测，也不虚无飘渺。
随着数据体量的不断增长，数据存储、计算和数据应用表现出了明显的变化。
底层的存储和计算架构越来越趋于分布式；中间层的数据分析的方式正从BI向以人工智能为代表的技术发展；而最上面的应用层则更加垂直于某些行业或应用场景。
另外，为了使结果和规律以更好的方式呈现出来，对于数据可视化技术的研究也快速得到业界关注，以期获得对于海量数据分析结果更加直观、精准展现的解决方案。
在百分点技术副总裁刘译璟看来，大数据技术的发展是信息化发展的自然延伸，是由应用驱动的信息化产品发展的必然产物。
“最早是谷歌在做搜索的时候，由于以前有的网页非常非常大，没有办法进行存储，也没有办法在这上面进行搜索，所以它衍生出自己的一套分布式存储与分布式计算这样一整套的架构来，这一整套架构就变成了现在大家知道的Hadoop生态。
”百分点技术副总裁刘译璟在接受记者的采访时刘译璟说道，通过近几年百分点与客户接触的过程中，他非常直观地感受到了企业对待大数据态度的变化。
“IT圈里也没几个人真正知道Hadoop是什么，然而现在，Hadoop集群已经被部署在几乎所有大型企业的IT系统中，成为企业数据平台的新常态。
”但是，现在的企业已经不再认为一套Hadoop就能够解决所有问题，而是评估哪种产品或者解决方案能够真正与自身具体的业务需求相结合，通过数据分析产生价值。
大数据不过是解决问题的一种正常的IT手段。
然而从基因图谱到太空探索，人类不断产生着越来越大的数据集，对于数据处理、管理和理解的极限能力无时无刻不在遭遇挑战。
谈及未来将对大数据起到推动作用的关键技术及发展方向时，刘译璟重申了“大数据只是信息化的自然延伸”这个观点。
他认为，信息化新技术的发展，一定会为整个大数据领域带来变革，并对以下三类技术表示重点关注：量子计算机有专家表示，“经典计算机正遇到摩尔定律的极限，而顶破天花板的正是量子计算。
”量子计算机最大的优势在于大幅缩短提取用户所需信息的时间，它可以在几天内解决传统计算机会花费数百万年才能处理的数据。
相对于将0和1组成的比特流转换成其他比特流的传统计算操作，量子计算是一种截然不同的计算方式。
它的神奇之处在于，它可以做到真正的并行计算与存储。
例如，一个数位的经典存储器可以存储两个数字0或者1，但在某一时刻这个数字要么是0要么是 1；而对于量子比特存储器来说，在同一时刻，它可以同时存储0和1，其存储和运行能力都成指数上升。
而且数据量越大，量子算法在时间复杂度上的优势就越明显。
大约三年前，中国科学技术大学量子光学和量子信息团队在国际上首次成功实现了用量子计算机求解线性方程组的实验，首次从原理上证明了这一算法的可行性。
“像IBM，谷歌，也都在探索和研究量子计算机技术。
一旦投入实际应用成为可能，相地这会对大数据，乃至整个信息产业带来一个巨大的变化”，刘译璟表示。
可见光通信对大量数据传输的巨大需求使当前现有的通信技术面临严峻挑战。
相关调查报告显示，按着现在移动设备呈指数级发展的趋势，预计2019年超过100亿部移动设备每月将会交换超过35万兆（10^18）比特的信息，然而这还仅仅是来自移动端的数据。
“可见光通信技术将极大的改变整个信息传输、存储和计算的方式。
大家可以想象，未来我们的手机都可以仅靠一束光就实现通话和数据传输，大大提升了传输速度和效率，整个存储和计算的规模也将不可估量。
”刘译璟这样评价。
高速率性是可见光通信的最大优势，也是业界普遍看好其前景的主要原因。
除此之外，高密度、低成本、高保密性都是其主要的技术优势。
