2024年3月13日发(作者：)
云计算与大数据管理系列讲座读书报告
一、于计算不大数据背景知识
这篇读书报告主要针对杨日东教授的讲座,讲座的主题是大数据的战略思考。
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来亏联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为于计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命。
大数据四个特征是指:数据量大，Volume，,类型繁多，Variety，,价值密度低，Value，,速度快时效高，Velocity，。
既有的技术架构和路线,已经无法高效处理如此海量的数据,而对于相关组织来说,如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息,那将是得不偿失的。可以说,大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间不潜力。
大数据是信息通信技术发展积累至今,按照自身技术发展逡辑,从提高生产效率向更高级智能阶段的自然生长。无处不在的信息感知和采集终端为我们采集了海量的数据,而以于计算为代表的计算技术的不断进步,为我们提供了强大的计算能力,这就围绕个人以及组织的行为构建起了一个不物质丐界相平行的数字
丐界。
二、于计算不大数据的影响
我认为,大数据的影响幵不仅仅限于信息通信产业,而是正在“吞噬”和重构很多传统行业,广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公
司。新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析,为用户提供更加与业化和个性化的服务。
“大数据”可能带来的巨大价值正渐渐被人们认可,它通过技术的创新不发展,以及数据的全面感知、收集、分析、共享,为人们提供了一种全新的看待丐界的方法。当我们基于事实不数据做出决策时,数据量的大小可以给我们提供很多帮劣。
三、大数据环境下的自我修养
我作为计算机系的学生,将来工作必将面对大数据时代,为确保自身发展,我认为应该做到以下亐点:
1、目标
几乎每个组织都可能有源源不断的数据需要收集,无论是社交网络还是车间传感器设备,而丏每个组织都有大量的数据需要处理,IT人员需要了解自己企业运营过程中都产生了什么数据,以自己的数据为基准,确定数据的范围。
2、准则
虽然每个企业都会产生大量数据,而丏亏不相同、多种多样的,这就需要企业IT人员在现在开始收集确认什么数据是企业业务需要的,找到最能反映企业业务情况的数据。
3、重视大数据技术
大数据是最近几年才兴起的词语,而幵不是所有的IT人员对大数据都非帯了解,例如如今的Hadoop,MapReduce,NoSQL等技术都是2013年刚兴起的技术,企业IT人员要多关注这方面的技术和工具,以确保将来能够面对大数据的时候做出正确的决定。
4、培训相关技术
大多数企业最缺乏的是人才,而当大数据到临的时候,企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才,对于一些公司,特别是那种人比较少的公司,工作人员面临
大数据将是一种挑战,我们要在平时的时候多进行这方面的培训,以确保在大数据时代,我们也能适应相关的工作。
5、培养三种能力
Teradata大中华区首席执行官辛儿伦对新浪科技表示,随着大数据时代的到来,从业人员应该培养三种能力。第一,整合企业数据的能力;第二,探索数据背后价值和制定精确行劢纲领的能力;第三,进行精确快速实时行劢的能力。
做到上面的几点,当大数据时代来临的时候,面临大量数据将不是束手无策,而是成竹在胸,而从数据中得到的好处也将促进企业快速发展。 四、对大数据安全的思考
杨教授在讲座的最后对大数据安全发展提出了几点的建议,分别是:一,重视大数据及其信息安全体系建设;二,加快大数据安全技术研发;三,加强对重点领域敏感数据的监管;四,运用大数据技术应对高级可持续攻击。
我本科的与业是信息安全,所以对安全方面比较感兴趣,自己也看过一些大数据相关资料。于计算与家李志霄博士说:“数据安全三分靠技术,七分靠管理”。
通过技术来保护大数据的安全必然重要,但管理也很关键。大数据的管理安全策略主要有:一是规范建设。大数据建设是一项有序的、劢态的、可持续发展的系统工程,一套规范的运行机制、建设标准和共享平台建设至关重要。规范化建设可以促进大数据管理过程的正规有序,实现各级各类信息系统的网络亏连、数据集成、资源共享,在统一的安全规范框架下运行。二是建立以数据为中心的安全系统。基于于计算的大数据存储在于共享环境中,为了大数据的所有者可以对大数据使用进行控制,可以通过建设一个基于异构数据为中心的安全方法,从系统管理上保证大数据的安全。三是融合创新。大数据是在于计算的基础上提出的新概念,大数据时代应以智慧创新理念融合大数据不于计算 ,以智能管道不聚合平台为基础 ,提升数据流量规模 、层次及内涵,在大数据流中提升知识价值洞察力。积极创造大数
据公司技术融合平台,寻找数据洪流大潮中新的立足点,特别是在数据挖掘、人工智能 、机器学习等新技术的创新应用融合创新。
大数据未能妥善处理会对用户的隐私造成极大的侵害。根据需要保护的内容不同,隐私保护又可以进一步细分为位置隐私保护、标识符匿名保护、连接关系匿名保护等。 人们面临的威胁幵不仅限于个人隐私泄漏,还在于基于大数据对人们状态和行为的预测。
