剖析中取得的见地关于企业来说是很有价值的。可是，每个新数据流都会创立一个新的潜在进犯向量，然后使传统的外围防护办法变得过期，并使安排简单遭到进犯。在以往，数据安全主管和数据科学家不得不在剖析和安全之间做出挑选，可是现在别无挑选，特别是在严厉的隐私法规出台的状况下。那么，企业怎么战胜这一点，并确保高质量的数据剖析不受安全要素的影响呢？

　　大数据对企业的影响无法容易量化。它协助许多人拟定了路线图，以进步功率以及为他们的客户改进服务和产品。经过搜集这些大数据集，企业在拟定事务决议计划时不再需求依托直觉。与其相反，经过运用大数据剖析，他们能够以实在的办法取得见地，检查办法，树立联络，并了解人类的行为交互。关于当今的安排而言，数据科学已成为当今数字年代事务运营的要害。

　　在曩昔的十年中，大数据已成为大事务，到2023年，大数据剖析市场规模将到达1030亿美元。大数据无处不在，它们在内部布置数据中心、云端，以及来自传感器和设备的流媒体，使它成为一切运用、存储或传输数据的安排具有价值的产品。

　　由于安排已开端将许多数据转移到规范规模之外，而没有意识到衔接到云核算和物联网设备等数字根底设备，因而这种衔接网络现已失控。灵敏数据不只广泛企业的在线网络，并且广泛协作伙伴、供货商和其他第三方。许多企业面对的问题是，假如灵敏数据发送给第三方，则不能确保他们会维护此要害信息。这将创立杂乱的衔接网络，使灵敏数据面对严峻危险。并且，考虑到在曩昔12个月中有78%的安排阅历了网络进犯，因而数据安全性再也不容忽视。

　　因而，大数据的处理和安全应该作为更广泛的商业数字战略的一部分来评论，而不是将安全视为一个独立的、关闭的实体。

　　为了让企业从大数据剖析中取得价值，它需求完结货币化，因而，发明的价值越多，数据就越灵敏。这便是问题所在，由于网络罪犯期望获取这些信息以取得更多的经济利益。在2019年的前6个月，全球大约41亿份数据记载经过网络进犯被曝光或被盗。数据剖析师和工程师有职责像维护安排的安全团队相同维护这些信息，特别是考虑到现在安排搜集的大部分数据都是灵敏的个人信息。网络进犯者知道这些数据的价值，企业也需求了解数据面对的要挟，并且其丢失价值昂扬。

　　有才干修复新的网络要挟并不是企业只关怀的问题，由于他们需求恪守职业法规和数据隐私法，需求维护灵敏数据。假如不恪守规则，企业将面对或许高达数百万美元的高额罚款。欧洲通用数据维护法规为企业在维护灵敏客户数据时所预期的状况供给了先例，可是假如信用卡信息走漏，那么需求遵照PCI DSS法规。这仅仅是两个比如，由于依据安排的运营地址或信息触及的目标，需求恪守多种法规。正由于如此，安排正在寻求处理跨监管合规问题的处理方案，一起维护全体数据。

　　为了维护杂乱的在线环境以及驻留的数据，最好施行根据两个准则的以数据为中心的安全策略。首要，尽早维护数据，这看起来很明显，可是一般不是企业惯例履行的。假如灵敏数据在偏移量搜集之时就得到了维护，那么以无维护办法同享信息的危险就较小。第二个是仅在肯定必要时撤销维护数据。假如个人或使用程序需求以纯文本格式检查受维护的灵敏数据，则仅在必要时才进行检查。这回到了一直维护数据的准则之上。从历史上看，数据以其原始办法更易于剖析和处理，可是在现代数据安全范畴应防止这种状况。有一些处理方案可完结安全的数据处理和剖析，而对企业运营的影响很小。

　　企业应该出资于运用令牌化的处理方案，由于这将经过剖析一个灵敏数据元素与一个非灵敏等价物（称为令牌）来确保剖析过程中的数据。经过符号要害信息，数据剖析师能够提取见地，而不用冒着露出个人秘要数据的危险。这消除了安全处理方案的首要问题之一，这些处理方案企图在根底设备周围构建隔离墙，而不是维护灵敏数据。

　　经过选用这种“以数据为中心”的安全策略，企业能够在大数据剖析环境中维护灵敏信息，而不会影响在现有使用程序和体系中运用数据的才干。恪守法规要求还能够带来额定优点，而不会制止或约束对某些包含灵敏信息的数据集的拜访。

　　数据有或许促进或损坏安排的事务。大数据只需在真实遭到维护的状况下，才或许成为一个巨大的东西。

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