Desafíos, valores y estrategias de afrontamiento en la era del big data

Retos, Valores y Contramedidas en la Era del Big Data

Con el rápido desarrollo de Internet móvil, Internet de las Cosas, computación en la nube, etc., y el desarrollo de la videovigilancia , terminales inteligentes, tiendas de aplicaciones, etc. Rápidamente popularizados, la cantidad de datos globales se ha disparado. En este contexto, los operadores de telecomunicaciones se enfrentan al dilema de "aumentar sin aumentar los ingresos" y al mismo tiempo ampliar sin cesar la capacidad de su red; mientras que algunas empresas que adoptan un modelo de "toma de decisiones basada en datos" pueden aumentar su productividad entre un 5% y un 6%. Por ello, es necesario realizar un estudio en profundidad de los desafíos, valores y estrategias pragmáticas de respuesta de la Era Big Data.

1 Características básicas de la era del Big Data

Según las estadísticas, en 2010 se generaron más datos a partir de Internet que en todos los años anteriores juntos y no solo la cantidad de datos; A medida que proliferan las estructuras de datos, las estructuras de datos también están evolucionando. Gartner predice que en 2012, los datos semiestructurados y no estructurados, como documentos, tablas, páginas web, audio, imágenes y vídeos, representarán alrededor del 85% de los datos de la red global; además, toda la arquitectura de la red enfrentará cambios revolucionarios; . ¡Como resultado, ha llegado la llamada era del big data!

En la era del big data, generalmente se cree que existen las siguientes cuatro características, conocidas como las características de las "Cuatro V":

(1) Volumen grande. El tamaño de los datos ha crecido de TB (1012 bytes) a PB o incluso ZB, lo que puede denominarse masivo, enorme o incluso excesivo.

(2) Diversificación (Tipo Variable). Hay muchos tipos de datos, y cada vez más son información de datos semiestructurados y no estructurados, como páginas web, fotografías, videos, imágenes e información de ubicación.

(3) Velocidad Rápida. Los flujos de datos son a menudo flujos de datos de alta velocidad en tiempo real y, a menudo, requieren un procesamiento rápido y continuo en tiempo real. Las herramientas de procesamiento también están evolucionando rápidamente y pueden estar involucradas la ingeniería de software y la inteligencia artificial;

(4) Valor Alta y Baja Densidad. Tomemos como ejemplo la videovigilancia de seguridad. En el flujo de vigilancia continuo, el flujo de datos de gran valor puede durar sólo uno o dos segundos, la información de imagen más valiosa puede descubrirse en los "puntos muertos" de la videovigilancia integral de 360°; .

2 Desafíos que enfrenta la era del Big Data

(1) Las capacidades de ancho de banda de los operadores y su adaptabilidad a las inundaciones de datos enfrentan desafíos sin precedentes. El equipo efectivo de "final" también enfrenta nuevos desafíos.

(2) Las características de las "cuatro V" del big data han provocado cambios esenciales en el almacenamiento, transmisión, análisis, procesamiento, etc. El rápido crecimiento del volumen de datos plantea desafíos a la tecnología de almacenamiento; al mismo tiempo, requiere el apoyo de capacidades de transmisión de información de alta velocidad y capacidades de análisis y procesamiento rápidos de datos valiosos de baja densidad.

(3) En la avalancha de datos masivos, las conversaciones y transacciones en línea aumentan día a día, y las amenazas a la seguridad son más graves y las capacidades organizativas, las herramientas criminales, el modus operandi y el ocultamiento de los piratas informáticos de hoy en día; Los niveles son pisos aún más altos, generalmente APT (amenaza persistente avanzada, amenaza persistente avanzada).

(4) En el entorno de big data, a través de un análisis en profundidad de los datos de los usuarios, es fácil comprender el comportamiento y las preferencias de los usuarios, e incluso los secretos comerciales de los usuarios corporativos deben prestarse total atención a los aspectos personales. cuestiones de privacidad.

(5) Las características básicas de la era del big data determinan que existe un enorme margen para la innovación en tecnología y modelos de negocio, que desempeñarán un papel clave en el desarrollo sostenible.

(6) Las características básicas y los desafíos de seguridad de la era del big data plantean nuevos desafíos para la formulación de reglas por parte del gobierno y el papel de las autoridades reguladoras.

3 valores que aporta el big data

(1) Utilizar las características del big data y utilizar herramientas eficaces como la computación en la nube para extraer en profundidad el valor del tráfico y los datos puede ayudar los operadores implementan buenas operaciones de gestión del tráfico, reducen los riesgos de los oleoductos y aprovechan el poder de los oleoductos inteligentes "en la nube".

(2) Es particularmente importante dominar el efecto de la experiencia del usuario en un entorno multinegocio. Los hábitos de comportamiento y las preferencias de consumo de los usuarios pueden analizarse en profundidad y extraerse de datos masivos de usuarios para implementar marketing de precisión y redes. Optimización y control de los datos. La “llave de oro” para añadir valor.

(3) Dominar el almacenamiento, la clasificación, la minería, la invocación rápida y el soporte a la toma de decisiones de big data, y aplicarlo a la operación diaria, el mantenimiento y la transformación estratégica de la empresa para convertirse en un desarrollo sostenible y Mantener la ventaja competitiva de las tareas urgentes de la empresa y formas importantes.

(4) Hacer un uso completo del análisis y la extracción de big data puede ayudar a encontrar amenazas de seguridad altamente ocultas, como APT, y ayudar al departamento de seguridad de la información a encontrar formas efectivas de lidiar con nuevas amenazas de seguridad.

(5) Mediante el análisis, la extracción y la utilización de big data corporativos, se pueden reducir los efectos negativos del fraude y los datos erróneos, recuperar la evasión fiscal y la evasión fiscal, y estimular la productividad de las instituciones corporativas, etc. Ayude al gobierno a ahorrar dinero. Por ejemplo, el gobierno británico ahorra aproximadamente 33 mil millones de libras al año mediante este enfoque.

4 estrategias de respuesta en la era del Big Data

(1) La era del Big Data debería integrar el Big Data y la computación en la nube con el concepto de innovación inteligente para mejorar el valor del conocimiento en la avalancha. de big data implementar operaciones personalizadas eficientes en tiempo real, establecer un modelo de negocio efectivo de valor agregado y garantizar la respuesta a nuevas amenazas de seguridad como APT.

(2) La gestión del tráfico se ha convertido en un sentido común durante la transformación de los operadores de telecomunicaciones, es decir, basándose en canalizaciones inteligentes y plataformas de agregación, ampliar la escala del tráfico, mejorar los niveles de tráfico y enriquecer la connotación del tráfico son los elementos básicos. direcciones comerciales, y toma la liberación del valor del tráfico como objetivo básico. Se puede ver que la integración profunda de big data y la computación en la nube es muy consistente con este objetivo de gestión del tráfico. De hecho, algunos operadores han utilizado herramientas en la nube de big data Hadoop para gestionar y analizar los datos de los usuarios en la red, proporcionando un soporte eficaz para la operación y el mantenimiento diarios y la formulación de estrategias de mercado.

(3) Centrarse en las características básicas de la era del big data y fortalecer la innovación integral. Los gigantes de TI, incluidos IBM, EMC, HP, Microsoft, etc., han acelerado la adquisición de empresas relevantes de big data para integrar tecnología y encontrar nuevos puntos de apoyo en la avalancha de datos. Las aplicaciones innovadoras que implican nuevas tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han comenzado a mostrar beneficios.

(4) Integrar estrechamente el trabajo integral de innovación en la era del big data con el desarrollo de ciudades inteligentes. Con la ayuda de Internet móvil, la integración de big data y la computación en la nube, canales de operación inteligentes, etc., podemos establecer una plataforma inteligente, optimizar la asignación de recursos de la ciudad y avanzar hacia una ciudad verdaderamente inteligente.

(5) Utilice tecnología de procesamiento innovadora de big data para hacer frente a los ataques de seguridad de APT. Las principales características de los ataques de seguridad APT son fuertes capacidades de ocultación de un solo punto, rutas de espacio de ataque inciertas y canales de ataque inciertos. Al mismo tiempo, una vez que un ataque APT es invadido con éxito, permanecerá al acecho durante mucho tiempo y el tiempo del ataque. es persistente. En la actualidad, la solución de auditoría de flujo completo tiene potentes capacidades de detección en tiempo real y capacidades de seguimiento posterior al evento, y puede combinar las capacidades de análisis del personal de seguridad, el almacenamiento informático y las capacidades informáticas, lo que la convierte en una solución relativamente completa.