大数据面临确权和筛选挑战

微软高级安全执行官在2012年RSA大会主题演讲中,探讨了可信计算的过去和未来,云中大数据的风险以及云在未来将更好地保护数据的理念. Scott Charney是微软可信计算部门公司的副总裁,他借RSA大会机会表示,自著名的http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/9598.html">比尔盖茨提出微软系统性的工作即将安全融入其所有的产品和过程中到现在,已有十年时间了. 他称赞了可信计算在降低微软软件漏洞.减少可利用漏洞数量和创建网络上端到端信任机制方

本文讲的是大数据面临的挑战:当大数据遭遇云计算,据IDC的报告,未来十年全球大数据将增加50倍.仅在2011年,我们就将看到1.8ZB(也就是1.8万亿GB)的大数据创建产生.这相当于每位美国人每分钟写3条Tweet,而且还是不停地写2.6976万年.在未来十年,管理数据仓库的服务器的数量将增加10倍以便迎合50倍的大数据增长. 毫无疑问,大数据将挑战企业的存储架构及数据中心基础设施等,也会引发云计算.数据仓库.数据挖掘.商业智能等应用的连锁反应.2011年企业会将更多的多TB(1TB=1000

文章讲的是人们将面临大数据无法进行预测分析挑战,你是否认为大数据时代会有足够多的信息来支持建立强大分析,其实不然.有的情况中即便大量数据也不能保证基本预测的正常运行.多数时间,我们没有做到更多的事,所以只能默默承受这事实坚持最基本的.这是为什么我们要讨论当面临大数据不能预测分析未来的挑战时的情况. 场景一 以某家航空公司制造商举例,事物很少却有大量数据就难找到有意义的模式.运行的飞机每小时产生数据可达千兆字节,发动机在不同条件下操作,分析操作数据好处很多.像是预测性维护,对于分析行为来说或许困难

文章讲的是大数据执行的机遇.挑战与应对,如今,我们生活在一个大数据时代,大数据深刻影响着社会生活的方方面面.大数据应用到人民法院的执行工作当中,给执行工作带来了诸多机遇,但机遇往往是与挑战并存,如何充分发挥大数据对人民法院执行工作的推动作用,我们需要对大数据执行研究好.结合好,做好应对. 2014年底,最高人民法院正式开通具有案件管理.网络查控.信息公开.信用惩戒等功能的执行指挥系统.该系统的开通,标志着我国法院执行由此迈进了大数据执行时代.然而,大数据受其固有特征的影响,在给法院执行工作带来利

本文讲的是数据库大会:大数据来了 机遇与挑战共存,2012年4月13日,由IT168(ITPUB.IXPUB.ChinaUnix)主办的2012中国数据库技术大会(DTCC)在北京隆重召开.大会第二天,北京人大金仓信息技术股份有限公司首席科学家王珊教授发表了主题为"Big Data时代数据库的机遇.挑战与应变"的精彩演讲. 大数据时代的到来,数据带来了爆炸式的增长,数据设备使真实世界能够被数字化处理,数据由量的积累而产生了分析处理价值. 王珊表示,大数据的来源主要来自互联网公司Face

第一个挑战是大数据对人性假设的挑战. 管理学自诞生开始,就以人为对象,以人性假设为前提不断演化出各种理论.第一个提出科学管理理论的泰勒假设人是"经济人",后来梅奥假设人是"社会人",西蒙则构造了"决策人假设".自西蒙之后,又有了各种各样新的理论:战略管理.营销管理.人力资源管理等,基本都是以西蒙的假设为预设. 社交媒体的诞生,意味着人不再是抽象的假设,而是一种基于大数据的画像.依据社交媒体里个体行为留痕的数据,就可以对个体进行画像.可以认为,大数

"大数据"无疑是当下的热门术语,提及数据分析必谈大数据,这是对大数据和数据分析的双重误解,面对一个流行概念本身所许诺的前景和它所代表的商业利益,学界应保持高度的真诚和怀疑.本文发表于<广告大观(理论版)>2013年03期,作者结合多年的数据分析经验,就大数据面临的风险和现存问题做一个说明,并希望从大数据本身的特性出发讨论它对业界和科学研究的影响,希望能引发更多思考和讨论.--刘德寰[1] 李雪莲[2] "大数据"成为2012年的关键词汇,被认为将会带来生

本文讲的是英特尔凌琦:大数据带来的机遇和挑战,2012年7月13日消息,2012第二届大数据世界论坛今天在北京开幕.本次论坛邀请了Forrester Research资深分析师曹宇钦 .IDC中国高级分析师周林等权威第三方咨询机构;微软亚太研发集团首席技术官孙博凯.赛仕软件中国总经理刘政.甲骨文大中华区技术总经理喻思成.Splunk亚太及日本区域副总裁刘文熙等业界主流厂商高层;以及支付宝首席商业智能官车品觉等来自金融.电信.电子商务.制造业等重点应用行业的用户嘉宾等都将与会于业内专业人士面对面探

大数据将挑战企业的存储架构及数据中心基础设施等,也会引发云计算.数据仓库.数据挖掘.商业智能等应用的连锁反应.2011年企业会将更多的多 TB(1TB=1000GB)数据集用于商务智能和商务分析:到2020年,全球数据使用量预计暴增44倍,达到35.2ZB(1ZB=10亿TB). 大数据面临的挑战 对于海量的数据信息,如何对这些数据进行复杂的应用成了现今数据仓库.商业智能和数据分析技术的研究热点.数据挖掘就是从大量的数据中发现隐含的规 律性的内容,解决数据的应用质量问题.充分利用有用的数据,废弃