降低大数据合规风险的三个要点_光环大数据培训
光环大数据数据分析培训 数据分析的基本方法论
光环大数据数据分析培训数据分析的基本方法论在目前讲解数据分析的文章里，大多数会忽略数据分析本身的目的。
这会导致我们在执行时，会出现动作变形的情况。
以终为始，才能保证不会跑偏。
个人的理解上，数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题并得出结论。
其中有两个重点词语：量化和业务。
首先讲下量化。
量化是为了统一认知，并且确保路径可回溯，可复制。
统一认知后，才能保证不同层级，不同部门的人在平等话语权和同一个方向的背景下进行讨论和协作，才能避免公司内的人以「我感觉」「我猜测」来猜测当前业务的情况。
路径可回溯可复制指的是，通过量化后的结果，许多优化的方法是可以被找到原因并且可以被复制的。
同样是转化率优化，用A方案和B方案，谁的效果会比较好和具体好多少，都是可被预测的。
要想做到量化，需要做到三点：建立量化体系，明确量化重点和保证数据准确性。
1.1建立量化体系建立量化体系，主要是根据「指标设计方法」，设计业务的「核心指标+拆解指标+业务指标」，最后落地成全公司通用的「指标字典」和「维度字典」。
这种工作一般是由数据分析师或数据PM来担任完成。
通过这种方式，我们就能初步建立面向全公司全面而系统的量化分析框架，保证日常分析可以做到「逐层拆解，不重不漏」。
1.1.1指标设计方法讲到指标设计方法，大家可能觉得，之前听过了产品设计方法，程序开发方法，指标这种东西也有设计方法么？确实有，指标设计是一套以准确和易懂为准则，集合统计学和业务效果的方法论。
准确是指能够准确满足衡量目的，易懂是指标算法能直观显示好与坏，并且指标的算法也能够通俗易懂。
这两者很多时候需要有所抉择，准确是第一位的。
举个例子：当我们想衡量一个群体收入的差异性时，用方差还是用基尼系数？方差好懂，但不能显示两个极端的差异性多大。
基尼系数算法不好懂，但能准确描述这个问题。
具体到指标设计，我们需要使用一些常用的统计学工具：以顾客质量分析为例：概况是我们看下顾客的平均支付金额，或者支付中位数，来了解顾客概况。
光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容
光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？随着人工智能技术在个人财务管理、公共记录、客户体验以及学习新事物等平台的发展，这种行业转移将变得更加普遍。
人工智能工程师和开发人员将致力于打造由算法驱动的人工智能，人工智能的发展会越来越好，因此参加人工智能培训课程进而转行人工智能行业是非常好的时机。
光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？课程一阶段PythonWeb学习内容：PythonWeb内容实战学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX 技术完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。
课程二阶段PythonLinux学习内容：PythonLinux实战开发学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。
完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。
课程三阶段文件与数据库学习内容：文件与数据库实战开发学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。
课程四阶段Python基础学习内容：Python基础实战开发学习目标：熟练掌握Python基础开发，掌握函数与控制、Python数据库开发。
完成项目：设计高级石头剪刀布游戏、计算器程序设计开发。
课程五阶段Python进阶开发学习内容：Python进阶实战开发学习目标：熟练使用经典开发与爬虫设计，熟练掌握买面向对性开发及并发原理。
完成项目：智能电子购物车项目、异步即时聊天室项目、Python超级爬虫编写。
课程六阶段Django编程开发学习内容：Django编程实战开发学习目标：熟练掌握Django框架设计、了解Django工作机制、熟练应用Django框架。
克服大数据的五大挑战_光环大数据培训
克服大数据的五大挑战_光环大数据培训光环大数据作为国内知名的人工智能培训的机构，只聘请专大数据领域尖端技能的精英讲师，确保教学的整体质量与教学水准，全面提升学员技术能力，毕业后就能高薪就业！当企业组织在部署实施其大数据计划遇到挑战时，往往会感到灰心。
关于大数据，当前对于其相关技术的缺乏、其安全性、数据的不可预测性、不可持续的成本，以及需要特别针对大数据项目制定相关商业案例的需求等等问题，都可能导致企业的大数据项目陷入困顿。
但是，鉴于大数据所具备的改革企业业务的强大能力，当前的企业组织克服这些挑战，并积极的实现大数据项目的价值是至关重要的。
云服务可以帮助企业实现其目标。
在本文中，我们将为广大读者朋友们分析企业在实施大数据项目时所面临的最大挑战，并还将详细解释如何在云中有效克服这些挑战。
现如今，企业管理者们几乎每天都不可避免的会看到诸如“大数据”或“云服务”这样的字眼。
为了确保在当今的市场上具有竞争力，企业必须做出明智的业务决策，这些业务决策将产生真正的结果，无论这些结果是帮助增加企业的营收，留住客户还是提高产品的质量。
而大数据分析项目则是实现这些目标的关键因素。
IDG公司将大数据定义为“企业从各种来源所收集的大量数据信息，包括来自企业应用程序/数据库的交易数据、社交媒体数据、移动设备数据，非结构化数据/文档，机器生成的数据等等。
”IDG称：各种各样的高容量、高传输速度的数据信息资产可以为企业提供更好的见解，帮助企业做出业务决策。
“大数据使企业能够更深入地了解自己的业务，并实时制定战略决策。
事实上，据IDG 的《大数据和分析调研报告》称：有1/3的受访者表示，由于他们的所在企业实施了大数据项目，使得其决策质量得到了提高，有助于更好地进行规划和预测。
但是，就如同任何新兴技术一样，由其所带来的挑战也是并存的。
第一大挑战是海量的数据量和传输速度。
实时变化的海量数据意味着企业现有的工具和方法都将不再奏效。
企业还要需要考虑数据的来源：在某些情况下，大数据来自于数百万个地方——这些来源包括：客户、传感器、网站和社交媒体。
大数据培训_大数据应用方向思考_光环大数据培训
大数据培训_大数据应用方向思考_光环大数据培训光环大数据作为国内知名的大数据培训机构，讲师都是实战专家，有十几年的软件开发经验和5年以上的实战经验，在业内口碑非常不错。
关于师资质量这点非常重要，大家可以去了解一下。
优秀的大数据培训机构能让自己能和大数据行业前沿的项目、主流的技术接触，这对你的学习成长非常的重要。
大数据+时代，就选光环大数据！一、警惕大数据过热1.1 过热产生盲目性国内大数据的宣传早已过热，很多区县级政府也在考虑成立大数据局，政府对大数据热几乎没有抵抗力，企业没有紧跟就对了，在大数据高潮中反省政府的大数据行为、冷静一下头脑是有益的，毕竟大数据应用是一个经济问题，一窝蜂地大数据会使人犯“大炼钢铁”一类的错误。
1.2 大数据应用效益存在问题大数据培训越来越火，大数据产业蓬勃发展。
大数据最积极的推动者是政府，但是政府工作如何从大数据应用中获益一直没有清晰的答案，有效的大数据应用集中于互联网企业和金融领域并非政府工作，迄今一本像样的政府大数据应用案例都编写不出来，这种情况下推力政府大数据应用会带有很大的盲目性，这是技术导向而不是问题导向，技术导向必然会造成浪费。
1.3 大数据不是包治百病的神药现在对大数据的宣传已经远远胜过对城市问题的探讨，问题还没搞清药方就先开出来了，大数据药方再灵也不可能解决自己都没有诊断清楚的问题。
任何技术都有其长处和短处，大数据也是一样，都有其能解决与不能解决的问题，各地政府首先要明确要问题是什么，然后再审视大数据技术能否发挥作用，不能反过来先定大数据再去找问题，政府工作明确目标永远比搞清技术更重要。
二、大数据源自互联网的推动2.1 大数据是如何产生的?大数据培训越来越火，大数据产业蓬勃发展。
任何有社会影响力的新名词都不是望文生义可以解释的，这些名词都被赋予了成语含义，“大数据”便是其一。
历史上超大规模的数据很多却不被称为大数据，是因为单纯数据量增长并没有形成巨大社会影响力。
面临三大风险 破解大数据安全现实课题_光环大数据人工智能培训
面临三大风险破解大数据安全现实课题_光环大数据人工智能培训当今，社会信息化和网络化的发展导致数据爆炸式增长，全球数据量大约每两年翻一番，这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。
大数据时代已经到来，大数据渗透到各个行业领域，逐渐成为一种生产要素发挥着重要作用，成为未来竞争的制高点。
然而，大数据掀起新一轮生产率提高和生活方式改变的同时，随之而来的是安全挑战，这是我们必须破解的重大现实课题。
大数据隐患，面临三大风险问题数据生命周期安全问题。
伴随着大数据技术和应用的快速发展，在大数据生命周期的各个阶段、各个环节，越来越多的安全隐患逐渐暴露出来。
比如，大数据传输环节，除了存在泄漏、篡改等风险外，还可能被数据流攻击者利用，数据在传播中可能出现逐步失真等。
又如，大数据处理环节，除数据非授权使用和被破坏的风险外，由于大数据的异构、多源、关联等特点，即使多个数据集各自脱敏处理，数据集仍然存在因关联分析而造成个人信息泄漏的风险。
基础设施安全问题。
作为大数据汇集的主要载体和基础设施，云计算为大数据提供了存储场所、访问通道、虚拟化的数据处理空间。
因此，云平台中存储数据的安全问题也成为阻碍大数据发展的主要因素。
在云计算安全方面，云安全联盟2016年发布的云安全十二大威胁中，“数据泄露”高居榜首。
美国国家标准技术研究院指出安全是公共云计算面临的最大障碍，潜在风险包括：一是云计算环境复杂，产生了比较大的受攻击面；二是多租户共享计算资源，增加了网络和计算基础设施的风险，一个用户的数据和应用可能在无意中暴露给其他用户；三是公共云计算通过互联网交付，用户的应用和数据面临来自网络和暴露接口的威胁；四是用户失去了对系统和数据在物理和逻辑上的控制。
个人隐私安全问题。
在现有隐私保护法规不健全、隐私保护技术不完善的条件下，互联网上的个人隐私泄露失去管控，微信、微博、QQ等社交软件掌握着用户的社会关系，监控系统记录着人们的聊天、上网、出行记录，网上支付、购物网站记录着人们的消费行为。
制约大数据发展的三个因素_光环大数据培训机构
制约大数据发展的三个因素_光环大数据培训机构通过对大数据产业链的分析，我们可以看到，在大数据产业链的各个生产环节中，各大公司都已开占位，随着高性能计算机、海量数据的存储和管理的流程的不断优化，技术能够解决的问题终将不会成为问题。
我们认为，真正会制约或者成为大数据发展和应用瓶颈的有三个环节：第一、数据收集和提取的合法性，数据隐私的保护和数据隐私应用之间的权衡。
任何企业或机构从人群中提取私人数据，用户都有知情权，将用户的隐私数据用于商业行为时，都需要得到用户的认可。
然而，目前，中国乃至全世界对于用户隐私应当如何保护、商业规则应当如何制定、触犯用户的隐私权应当如何惩治、法律规范应当如何制定等等一系列管理问题都大大滞后于大数据的发展速度。
德勤认为，未来很多大数据业务在最初发展阶段将会游走在灰色地带，当商业运作初具规模并开始对大批消费者和公司都产生影响之后，相关的法律法规以及市场规范才会被迫加速制定出来。
可以预计的是，尽管大数据技术层面的应用可以无限广阔，但是由于受到数据采集的限制，能够用于商业应用、服务于人们的数据要远远小于理论上大数据能够采集和处理的数据。
数据源头的采集受限将大大限制大数据的商业应用。
第二、大数据发挥协同效应需要产业链各个环节的企业达成竞争与合作的平衡。
大数据对基于其生态圈中的企业提出了更多的合作要求。
如果没有对整体产业链的宏观把握，单个企业仅仅基于自己掌握的独立数据，无法了解产业链各个环节数据之间的关系，对消费者做出的判断和影响也十分有限。
在一些信息不对称比较明显的行业，例如银行业以及保险业，企业之间数据共享的需求更为迫切。
例如，银行业和保险业通常都需要建立一个行业共享的数据库，让其成员能够了解到单个用户的信用记录，消除担保方和消费者之间的信息不对称，让交易进行的更为顺利。
然而，在很多情况下，这些需要共享信息的企业之间竞争和合作的关系同时存在，企业在共享数据之前，需要权衡利弊、避免在共享数据的同时丧失了其竞争优势。
光环大数据 10个小Tips开启你的大数据之旅
光环大数据 10个小Tips开启你的大数据之旅如果你的公司正着手开启你的大数据分析之旅，不要烦恼：你不是一个人，这条船上大有人在。
但是你需要加倍努力才能赶上数据分析的领头羊们。
近来2015Teradata合作伙伴大会、2015SAS数据分析大会和CAO(首席分析官)峰会相继举办，而这篇文章是从这些行业大会的讨论中总结出来的十个小窍门。
1.避免华而不实现在企业可以从传感器、智能手机中获取比以前多得多的数据，但相应的做出成果的压力也就更大了。
陷入热潮特别是一些闪亮的新技术宣传热潮是很容易的。
但是靠大数据技术真正获得成功却不是易事，仅仅掌握某项技能是不足以让成功一蹴而就的。
今天的大数据领导者们已经在数据分析行业工作长达十年甚至更久，他们有成功的基础。
ThinkBig创始人RonBodkin说：“很多时候，落伍者仅仅关注‘银弹’(注：银弹喻指一种极端有效的解决方案)，他们希望自己能够掌握一种技术从而各种问题均迎刃而解。
这当然是痴人说梦。
”他的公司已经在去年被Teradata收购。
2.不要盲目崇拜数据据说数据已成为一种新“货币”并展现了自身价值。
这样说可能有点夸大其词。
数据公司应该只收集其需要的数据来解决业务问题即可，而不是像一头贪婪嗜财的巨龙一样大量囤积数据。
麦肯锡消费市场分析中心的首席营运官MattAriker说“数据本身能够成为一种竞争优势，当然你也可能让分析毫无意义。
我已经老了，我在宝洁公司开始分析师生涯。
那时我们会花费12周来分析两周的促销活动。
你真的很需要思考这样几个问题：那些高质量的问题究竟是什么意思，你该如何来整合结构化和非结构化数据以及整理总结你的流程化分析问题的方法。
否则你将一无所获。
3.首先考虑商业案例一些公司在数据分析之初，会收集所有能到手的数据，然后全部放入自己的数据池中，妄想可以有一种有魔力的算法让自己一键获得业务解决方案。
但是他们往往难以有所收获。
Bodkin说“人们往往有这样的误解：数据科学家们的工作就是在周一到办公室之后说‘我又可以无所限制地做些什么有趣的事呢?’而据我所知，没有什么公司会拿出巨额预算进行无限制的数据探索。
如何避免大数据分析失败_光环大数据培训
如何避免大数据分析失败_光环大数据培训大数据和分析方案可以改变游戏规则，为您提供洞察力，帮助您打破竞争，创造新的收入来源，更好地为客户服务。
大数据和分析方案也可能产生巨大的错误，导致浪费大量资金和时间，更不必说会流失一些有才华的技术专家，他们已经厌倦了在这种管理不善的环境中工作，令他们沮丧。
如何避免大数据分析失败呢?从基本的业务管理角度来看，有一些最佳做法是显而易见的：一定要有公司最高层管理人员的支持，确保所需的全部技术投资获得足够的资金，并引入具有专业知识的人才和/或提供良好的培训。
如果你没有先解决这些基础问题，那么没有什么比这更重要了。
假设您已经解决了这些基础问题，大数据分析的成功与失败之间的区别在于如何处理大数据分析的技术问题和挑战。
您可以做以下几点来确保大数据分析的成功。
1. 慎重选择您的大数据分析工具许多技术上的失败源于公司购买和实施的产品，这些产品经过实践证明是非常糟糕的，完全不适合公司想要实现的目标。
任何供应商都会用“大数据”或“高级分析方法”这些词来描述他们的产品，试图利用这些术语来大肆宣传。
但产品的质量和效率以及侧重点，都有很大的不同。
因此，即使你选择了一种技术上很强的产品，但它可能不是你真正需要的产品。
几乎所有大数据分析工具都需要具有的一些基本功能，例如数据转换和存储架构(如Hadoop和Apache Spark)。
但是，在大数据分析领域也有多个细分领域，所以您必须为您的技术战略实际涉及的这些细分领域购买产品。
这些细分领域包括流程挖掘、预测分析、实时解决方案、人工智能和商业智能控制面板。
在决定购买任何大数据分析产品或存储平台之前，您需要先了解真正的业务需求和问题，然后选择那些能有效解决这些具体问题的产品。
例如，由于编译庞大的数据集很复杂，您会选择认知大数据产品，例如采用人工智能分析方法来分析非结构化数据。
但是，您不会将认知工具用于分析结构化和标准化数据，因此您可以选择众多分析产品中的一个来实施，以更合理的价格产生实时高质量的洞察力，电信公司(沃达丰)大数据的全球流程负责人，来自以色列的埃斯波西托(Exposito)说道。
企业实施大数据的三个问题和五大关键_光环大数据培训
企业实施大数据的三个问题和五大关键_光环大数据培训很多正在实施大数据的企业或机构并不成功，为什么?他们实施大数据都存在共同的问题，最为典型和严重的是三个问题是刚刚过去的2016年，是大数据从概念到务实落地的一年。
在过去的一年内，互联网行业、电信行业、金融行业、房地产行业、汽车行业、娱乐行业、教育行业、零售行业、能源行业、医药行业、政府机关等都在不同程度的接触和实施大数据。
很多正在实施大数据的企业或机构并不成功，为什么?他们实施大数据都存在共同的问题，最为典型和严重的是三个问题是：问题1:业务部门没有清晰的大数据需求和规划很多企业业务部门不了解大数据，也不了解大数据的应用场景和价值，因此难以提出大数据的准确需求。
由于业务部门需求不清晰，大数据部门又是非盈利部门，企业决策层担心投入比较多的成本，导致了很多企业在搭建大数据部门时犹豫不决，或者很多企业都处于观望尝试的态度，从根本上影响了企业在大数据方向的发展，也阻碍了企业积累和挖掘自身的数据资产，甚至由于数据没有应用场景，删除很多有价值历史数据，导致企业数据资产流失。
因此，这方面需要大数据从业者和专家一起，推动和分享大数据应用场景，让更多的业务人员了解大数据的价值。
问题2：企业内部数据孤岛严重企业启动大数据最重要的挑战是数据的碎片化。
在很多企业中尤其是大型的企业，数据常常散落在不同部门，而且这些数据存在不同的数据仓库中，不同部门的数据技术也有可能不一样，这导致企业内部自己的数据都没法打通。
如果不打通这些数据，大数据的价值则非常难挖掘。
大数据需要不同数据的关联和整合才能更好的发挥理解客户和理解业务的优势。
如何将不同部门的数据打通，并且实现技术和工具共享，才能更好的发挥企业大数据的价值。
问题3：组织架构未能有效支撑大数据实施很多企业或机构在实施大数据的时候，只是简单的建立大数据技术部门，仅从技术、算法角度考虑。
企业往往不能科学的考虑大数据团队内部应该招聘和培养哪些方面的人才。
大数据分析师如何应对数据分析中的数据不合规风险
大数据分析师如何应对数据分析中的数据不合规风险随着大数据时代的到来，数据分析在各个行业中起到了至关重要的作用。
大数据分析师作为关键角色，负责处理和解读大量的数据以为企业决策提供支持。
然而，数据分析过程中经常会遇到数据不合规的风险，这给数据分析师提出了新的挑战。
本文将探讨大数据分析师如何应对数据不合规风险，以保证数据分析的准确性和可靠性。
一、了解数据合规性的重要性在进行数据分析之前，大数据分析师首先需要了解数据的合规性对于数据分析的重要性。
数据合规性是指数据的来源、采集、存储和使用是否符合相关法规和政策的规定，包括但不限于隐私法律、数据保护法规和行业准则等。
数据不合规可能导致法律风险、声誉损失和数据泄露等问题，严重影响企业的正常运营。
因此，大数据分析师应该将数据合规性作为数据分析的首要问题，确保数据的合法性和安全性。
二、建立数据合规管理制度为了应对数据不合规风险，大数据分析师需要建立完善的数据合规管理制度。
这包括明确数据采集、存储和处理的规范流程，指定专门的人员负责数据合规管理，并配备相应的技术和工具来确保数据的合规性。
此外，还应定期进行数据合规风险评估，及时发现和解决数据合规问题，以降低数据不合规的风险。
三、加强数据隐私保护数据隐私保护是数据合规的重要方面。
大数据分析师应该采取必要的措施确保个人数据的隐私和安全。
首先，需要对敏感数据进行加密处理，确保数据不会被未经授权的人访问到。
其次，需要建立访问控制机制，限制对数据的使用权限，只允许有必要的人员访问敏感数据。
此外，还应加强对数据采集和使用的透明度，及时告知数据所有者数据的处理方式和用途，增强数据所有者对数据隐私的信任。
四、建立风险识别和应对机制针对数据不合规风险，大数据分析师需要建立风险识别和应对机制。
首先，应该具备丰富的数据分析技能，能够灵活运用各种分析工具和算法，准确识别数据中的潜在问题和风险。
其次，需要建立数据监控系统，及时监测和检测数据异常情况，发现数据不合规风险。
大数据培训公司 光环大数据_大数据时代亟待信息分类分级保护
大数据培训公司光环大数据_大数据时代亟待信息分类分级保护光环大数据培训，拥有强大的教研团队，根据企业需要的技术、融合新的技术开发课程。
光环大数据理论理论+实战相结合的教学方式，学员边学习边参加实战项目，既能学到全面的技能知识，同时也具备了项目开发经验，毕业自然好找工作！随着企业对数据信息的挖掘和利用能力的不断提升，大数据的商业价值逐渐显现，更加受到了互联网公司的重视，互联网公司相继成立了负责数据业务的部门，专司对数据信息的收集、使用或交换工作。
然而，海量数据集合而成的“大数据”带来的不仅仅是机遇，往往也会伴随着较大的安全风险问题。
信息的非法获取、泄露及交易扰乱了社会秩序和经济秩序，干扰了人们的正常工作、学习和生活，也给大数据产业的健康有序发展造成了阻碍。
由于大数据的特性，传统的物理保护模式已经难以应对数据信息的非法获取、泄露和交易；同时，由于数据信息的权属存在争议、主体多元化等原因，导致法律边界较难界定，用户维权难等现实问题，笔者认为，这就需要我们从社会、法律、技术等多个层面对大数据进行研究，进而进行调整、保护和规范。
一、数据保护须先行互联网和大数据产业持续健康发展的前提，是必须保护好相关权利人(下称“数据信息权利人”)的合法权利，这样才能确保数据的稳定和质量。
同时，数据信息往往涉及到广大自然人、法人及其他组织的个人隐私和商业秘密，如果只顾商业价值而不保护数据信息权利人的权益及数据的安全，无异于竭泽而渔、饮鸩止渴。
数据的利用和保护存在一定的冲突：对数据权利人权益保障的越充分，对数据的使用和交换的限制就会越大。
如何平衡和协调二者之间的关系是现阶段比较重要的问题，笔者认为，在数据的使用和交换过程中，应当遵循先保护，再合理利用及共享发展的原则，尽可能平衡和兼顾促进发展与保障权益。
在权利人的权利和数据使用人的利益相冲突时，先保护“在先”权利人的合法权益不受侵害，通过对数据信息的获取、使用和共享给予一定的限制，并对相关行业和产业进行积极引导，为数据保护及使用提供法律和制度保障。
大数据应用须解决三大关键点_光环大数据培训
大数据应用须解决三大关键点_光环大数据培训大数据贵在应用。
当前，在国家层面，国务院出台《促进大数据发展行动纲要》;在地方层面，大数据被作为区域发展战略引擎;在企业层面，各类大数据概念公司方兴未艾、蓬勃发展。
我们独关注大数据应用，关注数据从哪里来、数据怎么用、成果谁买单，也就是数据来源、产品化和价值创造三个关键点。
一个好的大数据应用，从技术上可能很复杂，但从业务模式上应当简单、直白、管用。
我们还关注，是否存在若干"数据密集型"行业或领域，大数据应用在这些领域可能更容易开展。
在产业政策方面，我们关注作为新兴业态的大数据，过去屡试不爽的做法，如给地、给钱、给项目等，是否还会继续有效?大数据应用的三个关键点国务院《促进大数据发展行动纲要》(简称《大数据纲要》)将大数据定位为"新一代信息技术和服务业态"，赋予大数据"推动经济转型发展""重塑国家竞争优势""提升政府治理能力"的战略功能，并将数据界定为"国家基础性战略资源"。
在应用方面，《大数据纲要》在公共领域提出许多发展方向，如宏观调控科学化、政府治理精准化、商事服务便捷化、安全保障高效化、民生服务普惠化;在产业层面，主要按行业领域划分为工业大数据、新兴产业大数据、农业农村大数据、万众创新大数据，以及大数据产品体系和大数据产业链。
这些方向，只是大数据应用的潜力和空间，能不能应用起来，能不能发挥作用，还得看有没有可行模式和实际效果。
无论是在公共领域还是在产业层面，大数据应用都离不开数据来源、处理技术和方法、创造价值的模式，这是我们关注的重点。
概括来说，需要回答下面三个看似简单、却是关键的问题。
(一)数据从哪里来关于数据来源，普遍认为互联网及物联网是产生并承载大数据的基地。
互联网公司是天生的大数据公司，在搜索、社交、媒体、交易等各自核心业务领域，积累并持续产生海量数据。
如何有效应对大数据技术的伦理挑战_光环大数据培训
如何有效应对大数据技术的伦理挑战_光环大数据培训大数据技术是一把“双刃剑”，既可以为人类服务，也可能给人类带来麻烦。
近来，频繁的网络公司泄露个人信息事件引起广泛关注，也使人们意识到，正确认识和有效应对大数据技术带来的隐私伦理问题至关重要。
关注“算法”背后的隐私伦理大数据分析可以对人进行数据成像，在聚类、相关性分析以及数据整合的基础上刻画人的行为特征与倾向，在商业智能推荐、人的行为预测等方面具有广泛的应用前景。
中国社会科学院哲学研究所研究员段伟文认为，从现象上看，它是一种非常有效的分析工具，但如果使用这些技术的人动机不纯，就有可能带来不良后果。
从本质上讲，大数据带来的负面影响源于数据本身的特殊性，数据中隐含着人的各种信息，而这些信息很容易作为引导、说服与控制人类行为的工具。
这一本质特征往往会诱使商家和滥用权力者干预人的自主权和侵犯人的隐私权。
“在大数据技术背景下讨论隐私伦理问题，人们主要关注的是信息隐私方面的伦理问题，最集中地体现在数据的开放共享与个人信息保护两者如何平衡的问题上。
一般所说的大数据技术是一把‘双刃剑’，也主要是从这个意义上说的。
”北京师范大学哲学学院教授田海平表示，数据的开放共享只是大数据技术得以实现的一个方面。
除此之外，它还包括通过数字化技术获取和存储数据，通过大数据平台对海量数据进行深度挖掘、预测以及反馈等更为深度和实质性的数据占有与使用。
目前，这种获取和使用数据的方式，可以通过深度机器学习做到完全智能化。
就大数据的占有和使用方面而言，大数据技术加上机器学习，不仅在数据共享方面，而且在数据深度挖掘方面，把个人信息保护和数据权的确权问题都交给了“算法”，这是一个值得关注的、更为深层次的问题。
找寻技术和规范两方面原因技术自身的原因，也有制度规范等的原因。
江西财经大学马克思主义学院教授黄欣荣表示，大数据技术在推动人类社会发展的同时，也带来了数据采集权、保存权、使用权、知情权、所有权、删除权、隐私权等伦理问题。
深度解析制约大数据发展的三大因素_光环大数据培训
深度解析制约大数据发展的三大因素_光环大数据培训制约我国大数据发展的因素有哪些呢?1.优质可用数据缺乏很多人看到这点可能会感到奇怪。
这几年数据交易机构如雨后春笋，“数据变现”成为很多拥有数据积累的传统企业的新的生财法。
如图，2015年以来，各地加速建立大数据交易平台，数据交易市场异常火热。
大数据我们常常说，大数据最高的层次就是要用数据来形成智慧，使得社会各方面可以运转起来。
做数据分析先要整合数据，这是我们通常的理念。
而数据本身我们可以从三个层面来看。
首先是“有没有”，就是数据交易问题。
目前，我国大数据需求端以互联网企业为主，覆盖面不广，在O2O趋势下，大型互联网厂商尝试引入外部数据支撑金融、生活、语音、旅游、健康和教育等多种服务。
然而在具体的领域或行业内，我国普遍未形成成型的数据采集、加工、分析和应用链条，大量数据源未被激活，大多数数据拥有者没有数据价值外化的路径。
比如，各医疗健康类应用收集了大量的数据，但没有像那样面向医药公司售卖数据。
与国外相比我国的政府、公共服务、农业应用基本缺位，电信和银行业更缺少与外部数据的碰撞。
另外，其实数据交易这件事本身就是一个悖论。
数据作为一种商品有一定的特殊性，我用了别人也可以用，没有任何消耗，可以在市场卖很多遍。
这就产生一个问题，你这个数据到市场卖，根据经济学观点它的价值是零，你卖给我我可以用更低的价格卖给别人，所以数据交易理论上来说也是不可行的。
其次是“好不好”，也就是数据质量问题。
大数据概念火了以后，很多机构觉得数据存起来就是宝，于是积攒了大量零碎数据放在那里，到底能发挥什么作用也未可知。
而在和许多真正想用数据做些事情的机构的合作中我们发现，即便是政府机构这样的权威数据持有方，也存在很多数据缺失、数据错误、噪音多各方面的问题。
当然这并不是说我们就不能做数据分析了。
我们常常在讲大数据就用大数据方法，小数据就用小数据方法，完美的数据是永远等不来的。
但这样会导致什么问题呢?在实际项目实施过程中，我们的数据科学家们不得不花费大量时间在数据清洗上，这其实是对本来就紧缺的数据人员的一种浪费。
从安全角度来管理大数据的基本措施_光环大数据培训
从安全角度来管理大数据的基本措施_光环大数据培训当从严格的安全角度谈论大数据时，人们必须注意两个主要问题。
第一是确保公司和该公司所持有的有关客户信息。
第二个是如何正确使用大数据技术在安全风险来临之前进行分解和分析。
保护大数据大多数企业已经在使用大数据进行研究和营销实践。
不幸的是，其中一些企业不了解基本原则，即安全性。
与其他每一个开发和发布的新技术一样，安全性是一个简单的事后考虑，但这却是一个重大问题。
随着越来越多的企业开始使用先进技术，需要更加强调在线业务安全。
否则，人们将面临大数据泄露失控，对许多企业造成严重的法律后果，并且他们的声誉遭受重大损害。
一个主要的大数据问题是缺乏组织。
随着业务所有者开始寻找其他方法来对从客户获得的信息进行分类，可以实施高级安全措施来帮助保护敏感数据。
部署大数据的安全措施在日志系统上，管理传统安全信息和事件管理(SIEM)系统的开销所需的输出需求对于许多IT部门来说太多了。
因此，大数据通常被视为某种节约，因为它可以用于帮助欺诈检测和其他主要问题。
但大数据本身不是答案，企业必须能够始终保护自己的系统和信息。
这是一个入侵检测系统（IDS）像Snort发挥作用。
通过跟踪系统中的弱点并查看可疑活动，入侵检测系统可以帮助加强企业的安全防御，并在问题变成高级安全风险之前解决问题。
风险和技术像任何新技术或实践一样，都会面临风险。
这些风险需要被识别和理解。
一旦企业了解这些风险，就可以采取措施来防止或克服这些风险。
这里有一些应该注意的风险。
•开源代码-大数据实现通常包括某种类型的开源代码。
这允许以前无法识别的后门进入系统。
•新的和未知的漏洞-大数据是许多企业所有者的一个新概念，因此，企业不知道他们在他们的系统中引入了额外的漏洞。
•身份验证问题-来自各个位置的用户身份验证和数据访问可能会受到正确监控和控制的问题。
•监管要求-未受培训的企业主很容易无法满足这些要求。
在首先进入大数据解决方案之前，请适当地培训自己和员工。
制约大数据发展的核心因素是什么_光环大数据培训
制约大数据发展的核心因素是什么_光环大数据培训大数据按照处理流程可以分为三步：大数据采集和清洗大数据存储和分析大数据展现和应用从以上这三个方面，我想谈谈制约大数据发展的几个核心问题。
一、大数据采集和清洗1.1 数据法规：用户隐私如何保护、商业规则如何制定、法律规范如何制定等等一系列法律法规都大大滞后于大数据科学的发展速度。
由于技术EXE所限，纸上谈兵TXT成为常态。
当前数据法律法规未明，采集方式八仙过海，预计未来很多大数据业务都将会继续游走在灰色地带，只有当商业运作初具规模并开始对消费者和企业产生影响之后，相关的法律法规才会被迫加速制定出来。
1.2 数据质量：由于大数据产业刚刚起步不久，目前在具体的某一领域或行业内，尚未有成型的数据采集、加工、分析和应用链条，大量数据源未被激活，包括政府在内的很多权威数据机构，普遍存在数据缺失、噪音多各方面的问题。
举个栗子，如果一个电商网站销售额的20%是与推荐系统相关的时候（亚马逊是35%Was Amazon’s recommendation engine crucial to the company’s success?），投入和产出是不成比例的，这也是很多小微企业难以为继的原因，技术上每1%的进步都需要100%的汗水和努力，1%的误差都会极大地影响企业的市场份额。
1.3 数据人才：去年我参加了「2016年中国大数据产业峰会」，当时清华大学的一名教授预言：未来 3 年，中国需要大约 180万大数据人才，但目前只有约 30万人。
作为国内TOP2的知名学府Tsinghua当然不会落后，2014年就开始了动作（清华大学培养跨学科交叉融合数据科学研究生），虽有些跟风的嫌疑，但至少是顺应发展。
由于数据人才稀缺，大多数数据企业没有数据价值外化、将数据变现的有效路径，只能躺在金矿上睡觉。
而在实际项目实施过程中，数据专家们不得不花费大量时间在数据清洗上，对原本就稀缺的数据人才其实是一种资源浪费。
大数据经典手册_光环大数据培训
大数据经典手册_光环大数据培训大数据经典手册，大数据学习不是一朝一夕就能完成的，最重要的就是要坚持，同时也要好学。
如果学习自控能力不足，还是早点报大数据培训班吧。
给大家介绍一下学习大数据的步骤。
1. 理解数据：单纯的、没有任何背景的数据是没有意义的，也容易让人误解。
数据需要有具体的背景才能说明问题。
数据就像是一种颜色，需要有一个具体的外观才能证明它的存在。
以红色为例，它需要一些具体的外观才能让我们看到，比如红色的汽车、红色的围巾、红色的领带、红色的鞋子或任何红色的东西。
同理，数据也需要和它的环境、内容、模型、方法以及它产生、发生、使用、修改、执行和终止的整个生命周期结合在一起。
我还没发现一个数据科学家和我谈数据的时候不提及像Hadoop、NoSQL、Tableau的技术或其它老牌供应商与流行语。
你需要与你的数据建立亲密的关系，你需要彻底地了解它。
问他人“你的”数据为何出现异常就像是问自己的妻子怀了谁的孩子一样荒谬。
我们在与联合国的合作以及确保学校远离爆炸的相关软件中具备一个独有的优势是：对底层数据的控制力。
当全世界在使用统计图表讨论这些数据时，我们是那些回家体验数据的人，让它融入我们的日常生活，这些数据的价值、细节和增值，是我们不能在其它地方找到的。
对于其它的项目和客户，我们也是同样对待的。
2. 理解数据科学家：不幸的是，“数据科学家”恰好是数据科学这个领域中最容易使人困惑和被误用的词之一。
有人将其联想为知晓世间所有事情的神秘预言家；有人认为他们仅仅是统计学家；少数人认为他们只是一些熟悉Hadoop 和 NoSQL的人；还有人认为他们就是一些会做简单测试或是在管理会议中使用很多晦涩难懂的数学和统计学术语的人。
甚至于，某些人眼中的可视化控制面板，在另一些人看来只是永无止境的ETL（Extract-Transform-Load，数据仓库技术）过程。
在我看来，数据科学家是一类比数据创造者少一些对科学的理解，比数据生成者少一点对数据的理解的人，而他们恰恰是知道如何把这两部分工作融会贯通的人。
遏制数据中心衰退的三点建议_光环大数据培训
遏制数据中心衰退的三点建议_光环大数据培训不是只有经济学家才能观察出，世界经济正面临着放缓衰退的势头；也不是只有那些天才或预言家才能断言，数据中心的预算也很有可能缩水。
不管数据中心的预算会不会缩水，未雨绸缪总是没错的。
行动起来，降低成本，这将是明智之举，Gartner公司的副总裁及研究员肯？麦基如是说。
早在去年，Gartner公司就提出了备战经济衰退的必要性。
从那时起，部分地区局势已经出现了明显恶化趋势。
“我们用来研究的依据（如专家已经预测到国内生产总值可能会出现经济衰退）已经恶化到一定程度，这一因素有力地说服我们，是时候准备为客户削减IT成本了！”麦基说到。
麦基建议聘用专业工作人员制定IT成本削减的措施，并任命一名高级核数师（或会计师团队）专职记录项目组的表现。
同时，每周召开例会向高级管理人员报告进展情况，与法律代表协商、咨询法律问题，使其在遇到可能会出现问题时，表现更加得心应手。
这些削减成本的措施，确保不会导致增加贵公司的法律责任的负担。
因此，现在是时候采取措施解决数据中心衰退的现象，问题是你应该在哪些方面削减成本？引入虚拟化数据中心成本最重要的是电，没有之一（包括使用计算设备和冷却系统的电力）。
虚拟化起到了关键的作用，可以减少整体用电量，因其减少了所需的电源和冷却的物理机器的数量。
承载虚拟机的单一物理服务器有时可代替两个、三个（有时更多）个未充分利用的物理服务器。
虽然一台利用率在80 %物理服务器的用电量超过利用率在20 %的物理服务器，但效能远远比20%的高得多，因为低利用率的服务器随附的四个磁盘驱动器，所以需要四个低效电源运行四个服务器，依此类推结果可想而知。
虚拟化也通过减少硬件的数量来节约成本，有些不必要的硬件往往成为累赘。
使用越少的服务器，那么当它们寿终正寝时，更换的次数也会随之变少。
幸亏有诸如微软和VMware等公司研制的先进虚拟机管理软件，让我们在设置和配置他们所花费的时间（以及相关的成本）远小于物理服务器管理。
利用大数据分析将保险业风险防控做到极致_光环大数据培训
利用大数据分析将保险业风险防控做到极致_光环大数据培训利用大数据分析将保险业风险防控做到极致互联时代，特别是移动互联网日渐普及之后，大数据的搜集变得更为方便和可行，大数据的应用价值受到了各行各业的关注，甚至大数据本身也成了一个专门产业。
保险作为基于大数法则运营发展的商业行为，对大数据的利用有着天然的倾向性。
笔者围绕风险防控这一经营实务，围绕核保、核赔这两大关键节点，探讨大数据分析在风险防控中的应用，分析优势性，指出限制性，并基于行业现状对大数据分析的发展提出建议。
保险业面临风险控制新挑战虽然风险防控是保险业发展过程中永恒的课题，但是随着经济社会的发展，新风险点层出不穷，恶意欺诈手段不断翻新，保险业风险防控受到的更为严峻的冲击。
具体表现为：1.行业竞争倒逼核保和理赔速度的提升，可能带来核保、核赔质量下降的负面影响。
从纯理论角度和最理想化的角度来讲，核保和核赔这两个环节是可以为保险公司屏蔽所有逆选择和道德风险的。
但付出的代价是用大量的人力对每个投保和理赔申请都进行大量的细致调查。
这在保险公司实际运营中是不可能的。
特别是在行业竞争越来越激烈的今天，为提升客户体验，保险公司的投保条件愈发宽松，核保核赔速度快，甚至免核保、免体检、快速赔付已经成为保险公司吸引客户的“标配”所在。
各家公司千方百计提高服务速度，核保核赔部门往往要承受客户和销售部门的双重压力。
在此情况下，虽然保险公司的保费收入有了较大增长，但是承受的风险冲击将明显增大。
公司管理层对业绩增长的期待，或多或少冲淡了本该固若金汤的风控意识。
2.互联网保险的发展，客观上增加了风险控制的难度。
如今，网络销售、移动互联网销售日益被保险公司所重视。
各种保险销售网站，成为了保险公司新的保费在这种情况下，材料真实性验证难度较大，信息不对称性更为突出，机会型欺诈风险增加。
异地出险的增加，也对理赔后续工作提出较高要求，容易出现保险服务流程衔接的空白。
在传统保险销售过程中，销售人员与客户面对面地沟通，其实也是一种了解客户的过程。
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降低大数据合规风险的三个要点_光环大数据培训
光环大数据人工智能培训认为，不管你是基础不牢固没有开发经验的小白，还是有工作经验还想不断提升自己的开发者们，对于想在这个行业有发展，并付诸了实际努力的人，在这样一个发展前景下，未来都是有无限可能的。
但是这个高速发展的行业可想而知竞争也是激烈的，不可避免的存在优胜劣汰，如果不努力就会被后来居上，光环大数据超专业系统的培训体系，全程项目实战式授课，行业大咖级讲师授课，千家企业联盟保你就业，这样的机构才配得上你的努力！
由于大数据众所周知，数据的数量和复杂性已大大增加，这与事务记录系统（SOR）的时代已不可同日而语。
来自新数据源的这些新型数据，加上企业组织将数据变成其他信息的种种方式，给隐私、安全和妥善保管方面的合规实践带来了独特的挑战。
律师迈克尔·R·奥弗列（MichaelR.Overly）早在2015年2月份在《CSO》杂志上的一篇文章中写道：“大数据合规方面的挑战，加上这越来越多的一堆乱糟糟的法律、监管、标准和合同义务，让人不知所措。
”奥弗列是富理达律师事务所（Foley&LardnerLLP）驻洛杉矶办事处的合伙人，主管技术交易及外包、隐私、安全和信息管理等业务。
奥弗列表示：“即便没有任何个人身份信息岌岌可危，企业还是有义务要落实适当的安全措施，保护其他高度敏感的信息，比如与其商业机密、营销活动、业务合作伙伴关系等方面有关的信息。
许多公司常常只关注法律、监管、标准和指引这片森林中的某一颗树或树枝，而没有认识到或者甚至没有看到其他附近的树及其关系，当然很少拉开适当的后退距离，冷静地分析一下，以便全面了解合规这片森林。
”
这片大数据合规森林涉及多个物种，驻留在其中的数据来自视频、照片、音频记录、机器和第三方厂商。
数据分析员执行数据清理和混合，以便获得业务领导人需要的基本分析结果。
在这个过程中，数据开始转换成新的数据形式。
数据不断演变成新的数据形式时，全部这些活动让公司很难执行合规工作。
奥弗列认为，公司想要应对大数据合规挑战，唯一的办法就是制定一套企业框架，以应对大数据合规。
这套框架要处理好诸多方面，除了数据外，还要兼顾数据驻留在其中的系统，谁可以访问这些系统，以及是否可以信赖这些数据是准确的数据。
大数据合规方面要考虑的另外问题包括：评估各种类型的大数据风险，评估知识产权的保护情况，以及向利益相关方和客户做出适当的法律透露和承诺。
企业在评估这些方面、制定政策时，应该向外面的法律顾问或审计人员寻求忠告，讨教最佳实践。
向IT管理员及领导大数据项目的其他人传达的讯息就是，现在考虑大数据合规，并为此采取措施不算太早。
你应该围绕大数据制定一套可灵活扩展的合规框架，确保所有利益相关方都了解它。
下面是大数据和分析管理员除保护系统和数据访问安全外还应该采取的三个步骤：
1、评估大数据合规工作
大多数公司很少开始制定大数据合规计划。
它们使用之前用于事务记录系统的数据保管、隐私和安全方面的IT准则，它们向利益相关方和客户发布年度隐私和安全报告。
遗憾的是，这其实并没有真正考虑到大数据和大数据转换的独特性。
如果公司决定销售数据，现在没有太多的政策针对这些数据的隐私、安全和
所有权。
在这一系列数据转换和改头换面中，企业组织必须确定在哪些点执行合规、如何执行以及为何执行。
2、评估贵企业如何保护文档的安全
在许多情况下，孤立的业务部门有纸张记录，但是它们也一直在实行数字化，增添这些记录。
其中一些信息是高度敏感的，包括患者健康记录和财务记录，可能还包括公司商业机密和专利设计。
可能已落实了标准的安全措施（包括限制进入房间、访问系统），但是如果你的大数据策略认为这种数据与其他记录系统或第三方数据结合起来很重要，该如何是好？开始越过拥有自己的合规规则的传统数据库之间的界线时，就需要重新考虑合规。
3、制定管理大数据合规的新策略
在关系数据库使用结构化数据的早期日子，很容易识别和检索敏感数据，因为数据搜索简单又直观。
大数据就不是这样，大数据是完全非结构化的，也不可预测，很难搜索按照监管准则需要保护的敏感数据。
这就是为何制定管理大数据合规的新策略很重要。
跟上大数据合规方面的最新进展
大数据合规涉及另外许多方面，包括专门针对大数据新涌现出来的合规措施。
IT 决策者及其他负责大数据的人士应该密切关注这些新方面的动向。
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