瀚思推出国内首个企业级大数据安全分析平台
DMS系统解决方案
DMS系统解决方案目录一、内容概述 (2)1.1 DMS系统概述 (3)1.2 DMS系统解决的问题 (3)二、DMS系统架构设计 (5)2.1 总体架构 (6)2.2 组件设计 (7)2.2.1 数据采集模块 (8)2.2.2 数据处理模块 (9)2.2.3 数据存储模块 (10)2.2.4 数据分析模块 (11)2.3 系统安全设计 (13)三、DMS系统功能实现 (14)3.1 数据采集与整合 (15)3.3 数据分析与挖掘 (17)3.4 数据可视化与应用 (18)四、DMS系统应用场景 (19)4.1 企业级数据管理 (21)4.2 电商平台数据管理 (22)4.3 金融行业数据管理 (24)4.4 政府机构数据管理 (25)五、DMS系统部署与实施 (27)5.1 部署环境准备 (28)5.2 系统安装与配置 (29)5.3 数据迁移与校验 (31)5.4 系统测试与上线 (32)六、DMS系统维护与升级 (34)6.1 系统日常维护 (36)6.3 系统升级与迭代 (38)七、总结与展望 (40)7.1 DMS系统优势总结 (41)7.2 未来发展趋势 (42)一、内容概述本文档旨在全面而深入地阐述DMS系统解决方案，通过详细分析其核心功能、应用场景、实施步骤及优势，帮助用户更好地理解和运用这一先进技术。
DMS系统，作为企业数字化管理的重要工具，其解决方案将围绕数据管理、安全保障、流程优化及业务协同等关键领域展开。
在本文档中，我们首先概述了DMS系统的基本概念和核心构成，让用户对其有一个清晰的认识。
我们将重点探讨DMS系统在数据管理方面的卓越表现，包括数据整合、数据存储、数据查询及数据分析等功能。
我们也将关注DMS系统在保障数据安全方面的强大能力，如数据加密、访问控制、审计日志等。
我们还详细解析了DMS系统如何助力企业优化业务流程，提升工作效率。
从自动化工作流到智能化报表，从权限管理到数据备份，DMS系统都能为用户提供全方位的支持。
国内哪些做大数据决策分析平台或公司比较有优势
国内哪些做大数据决策分析平台或公司比较有优势？大数据类的公司1、大数据决策平台，帆软。
帆软是商业智能和数据分析平台提供商，从报表工具到商业智能BI，有十多年的数据应用的底子，在这个领域很成熟，但是很低调。
像帆软的FineBI，可以部署自带的FineIndex（类cube,数据仓库），有数据缓存机制，可实现定量更新，定时更新，减少了数据仓库的建设维护。
还有FineDirect(直连)可直接连接数据仓库或数据库，主要针对Hadoop一类的大数据平台和实时数据分析的需求。
2、数据库，大数据平台类，星环，做Hadoop生态系列的大数据底层平台公司。
Hadoop是开源的，星环主要做的是把Hadoop不稳定的部分优化，功能细化，为企业提供Hadoop大数据引擎及数据库工具。
3、云计算，云端大数据类，阿里巴巴，明星产品-阿里云，与亚马逊AWS抗衡，做公有云、私有云、混合云。
实力不差，符合阿里巴巴的气质，很有野心。
4、大数据存储硬件类，浪潮，很老牌的IT公司，国资委控股，研究大数据方面的存储，在国内比较领先。
BI Hadoop的案例Hadoop是个很流行的分布式计算解决方案，是Apache的一个开源项目名称，核心部分包括HDFS 及MapReduce。
其中，HDFS是分布式文件系统，MapReduce是分布式计算引擎。
时至今日，Hadoop在技术上已经得到验证、认可甚至到了成熟期，同时也衍生出了一个庞大的生态圈，比较知名的包括HBase、Hive、Spark等。
HBase是基于HDFS的分布式列式数据库，HIVE 是一个基于HBase数据仓库系统。
Impala为存储在HDFS 和HBase中的数据提供了实时SQL查询功能，基于HIVE 服务，并可共享HIVE的元数据。
Spark是一个类似MapReduce的并行计算框架，也提供了类似的HIVE的Spark SQL查询接口，Hive是基于hadoop的数据分析工具。
中国网络安全供应商50强
前言自2015年10月，《中国网络安全企业50强》（以下简称“50强”）首次发布以来，安全牛就一直在筹划《50强》的第二次发布，并于今年3月初正式启动调查工作。
经过三个多月的调研、审核及评定工作之后，于今日凌晨正式发布。
本次调查从近500家安全企业中筛选出150家候选企业，通过公开资料收集、调查表填写、电话会议及当面沟通等形式获得基础资料。
再由专业调查人员结合技术专家及行业资深人员组成的调查委员会，根据本次的调查指标和方法论进行审核、打分和评比，最终评选出50家网络安全公司，调查数据基于2015年全年度的数据和信息。
本次《50强》调查，取消了传统、新兴企业和大型企业网安部门之分，统一进行排名。
并且，在榜单的最后，还特别推荐了在各个安全新兴领域，最具有发展潜力的20家初创企业。
入选这个名单的初创企业，还将优先进入到今年中国互联网安全大会的“创新沙盒”中做候选。
值得关注的是，经统计，本次榜单中的50强企业，在2015年企业安全业务的销售总收入约为180亿元，较为客观真实地反映了中国网络安全自由市场的真实规模。
本榜单全文于2016年6月21日由安全牛微信和网站平台首发，并将面向全球发布英文版，为国内外相关行业和机构了解中国网络安全企业的基本状况提供借鉴与参考。
中国网络安全企业50强一、50强榜单50强矩阵图（注：本图为矩阵图，与传统的数轴、象限图不同，本矩阵图的横轴的走向为从右往左，即左上角为最重要的位置，更为符合国内的阅读习惯。
左上角出现的企业，意味着在规模和影响力两大指标体系中均处于高端。
）50强综合排名：01.华为主要业务领域：防火墙、入侵检测/入侵防御、统一威胁管理、抗DDoS、VPN、云WAF。
02.启明星辰主要业务领域：防火墙、网络隔离、入侵检测/入侵防御、统一威胁管理、抗DDoS、数据库安全、数据防泄漏、漏洞扫描、SOC&NGSOC以及评估加固和安全运维服务。
03.深信服主要业务领域：防火墙、统一威胁管理、上网行为管理、VPN、移动终端安全等。
Transwarp Data Hub一站式大数据综合平台白皮书
星环信息科技（上海）有限公司Transwarp Data Hub (TDH) 企业级一站式大数据综合平台012015 TRANSWARP 星环科技大数据时代的来临为众多企业带来了更多全新的发展机遇。
星环科技基于Apache Hadoop 为企业开发了一站式大数据综合平台Transwarp Data Hub （简称TDH ）， 通过提供从数据存储、分布式计算、数据分析挖掘以及数据可视化的整套支持，帮助企业建立一个统一的数据和计算平台。
企业用户可以在星环科技TDH 一站式大数据综合平台上采集、存储、分析、搜索、挖掘海量数据及其内在价值。
TDH 一站式大数据综合平台涵盖：TDH 一站式大数据综合平台是国内首个内嵌Apache Spark 计算框架的大数据平台软件， 也是国内外领先的高性能大数据分析平台。
TDH 包含四个组成部分： Transwarp Hadoop 基础版、TranswarpInceptor 分布式内存分析引擎、Transwarp Hyperbase 分布式实时数据库和Transwarp Stream 流处理引擎。
一站式数据存储平台： TDH 通过内存计算技术、高效索引、执行计划优化和高度容错的技术，使得一个平台能够处理从GB 到PB 的数据，并且在每个数量级上都能提供比现有技术更快的性能； 企业客户不再需要混合架构，不需要孤立的多个集群。
TDH 可以伴随企业客户的数据增长而动态不停机扩容，避免MPP 或传统架构数据迁移的棘手问题。
一站式资源管理平台： TDH 在统一存储上建立资源管理层，提供企业用户统一的计算资源管理、动态资源分配、多部门之间的资源配置和动态共享等功能，使多部门多应用可以灵活地在统一平台上平滑运行。
一站式数据分析平台： TDH 支持批处理统计分析、交互式SQL 分析、在线数据检索、R 语言数据挖掘、机器学习、实时流处理、全文搜索和图计算，为企业客户提供广泛的计算支持能力，客户无需切换平台或架构即可完成复杂的任务。
信息安全步入智能时代
信息安全步入智能时代作者：郭涛来源：《中国计算机报》2017年第29期7月25日，瀚思宣布完成B轮1亿元融资，同时还推出了融入深度学习和AI的新一代企业级智能安全平台。
成为下一代安全的领导厂商，瀚思距离这个梦想又近了一步。
马云说：“梦想还是要有的，万一成功了呢？”现在，许多创业公司都在亲身实践这句话。
2014年，大数据安全厂商瀚思成立，其“数据驱动安全”的梦想开始萌芽，而当时很多人对大数据安全这一概念还一头雾水。
3年多后，“数据驱动安全”已经不是瀚思的一家之言，而成了整个行业的共识，也是所谓下一代安全的核心。
7月25日，瀚思宣布完成由国科嘉和基金和IDG资本领投、南京高科等A轮投资方继续跟投的B轮融资，融资金额为1亿元，同时还推出了融入深度学习和AI的新一代企业级智能安全平台。
成为下一代安全的领导厂商，瀚思距离这个梦想又近了一步。
迈入成长期在过去3年中，瀚思收入的年均增长率达到500%。
瀚思已经从初创阶段进入了快速成长期。
今年3月，美国网络安全市场研究公司Cybersecurity Ventures公布了2017年第一季度网络安全全球500强榜单，瀚思成功入围，不是因为公司的规模，而是因为其先进的理念、技术实力和创新能力。
一年前，瀚思每天分析10亿条数据，而现在分析的数据量增加了5倍。
这让瀚思确信，它坚持的“数据驱动安全”这条路是对的。
基于大数据的智能威胁检测和安全态势感知平台成了行业用户不可或缺的安全平台。
Gartner的数据显示，2016年，25%的大型企业已经采用至少一种大数据安全解决方案，并在使用后6个月内可以看到积极的效果。
到2020年，60%的企业信息安全预算将会分配在快速检测和响应上，而非被动防御。
从成立到现在，瀚思一直按照既有的节奏前进，并不急于求成，在技术和方案上把大数据安全的底子打牢，充分发挥自身在大数据分析、深度学习方面的专长，同时在金融、政府等领域深耕。
从一年前的A轮3000万元融资到这次的1亿元B轮融资，瀚思的努力得到了投资人、市场和用户的认可。
《全场景安全赋能数字化转型》白皮书
《全场景安全赋能数字化转型》白皮书作者：霍娜来源：《中国信息化周报》2018年第50期数字化转型是时下最热的话题，它极大地改进了企业沟通和经营的方式，但也给企业带来了新的安全风险。
2018年12月20日，瀚思科技与Gartner联合发布《全场景安全赋能数字化转型》白皮书。
数字化转型带来新的安全挑战目前大部分信息都以数据形式存储或传输，这也使得数据保护愈发重要。
传统的安全方案已沿用数十年，对于当今不断变化的安全威胁局面已不再有效。
瀚思科技产品副总裁周奕告诉记者，数字化转型会带来更大的信息安全、业务安全风险。
在他看来，数字化转型促进了企业的业务发展，同时也给信息安全带来了巨大挑战。
敏感的数字信息逐渐增多，而试图窃取、暴露或操纵这些信息的网络攻击也在不断发展，信息的完整性面临着严峻挑战。
所有行业都会受到影响，不管是医疗、金融还是零售业，一旦数据防护出现问题，企业将会蒙受巨大的经济和名誉损失。
随着网络犯罪集团的增多以及国家秘密网络活动的扩散，网络攻击的数量和复杂程度都在不断上升。
不仅外部攻击增加，企业内部和网络边界的威胁也在增长之中。
内部威胁可能源自一位可靠的内部员工，也可能源自伪装成合法用户的攻击者，因为其攻破了网络边界，窃取了认证信息，并且植入了恶意软件。
为了应对内外部威胁，企业需要一款全面的安全分析解决方案，作为其网络边界、网络安全和内部威胁的基石。
在《全场景安全赋能数字化转型》白皮书中Gartner提出：“针对高级安全分析的变化和创新持续加速，因此，截至2018年，25%的安全检测产品将会整合不同形式的机器学习技术。
”瀚思联合创始人、CEO高瀚昭介绍，瀚思致力于通过简单的方法解决复杂的安全问题，其利用全场景安全分析平台帮助客户发现内外部威胁，进行优先级排序，监控网络活动，开启威胁追踪，实现合规目标等，让客户能够毫无压力地在数据化的潮流中破浪前行。
大数据分析是信息安全的解决之道安全已经成为了一个大数据分析问题。
中国网络安全供应商50强
前言自2015年10月，《中国网络安全企业50强》（以下简称“50强”）首次发布以来，安全牛就一直在筹划《50强》的第二次发布，并于今年3月初正式启动调查工作。
经过三个多月的调研、审核及评定工作之后，于今日凌晨正式发布。
本次调查从近500家安全企业中筛选出150家候选企业，通过公开资料收集、调查表填写、会议及当面沟通等形式获得基础资料。
再由专业调查人员结合技术专家及行业资深人员组成的调查委员会，根据本次的调查指标和方法论进行审核、打分和评比，最终评选出50家网络安全公司，调查数据基于2015年全年度的数据和信息。
本次《50强》调查，取消了传统、新兴企业和大型企业网安部门之分，统一进行排名。
并且，在榜单的最后，还特别推荐了在各个安全新兴领域，最具有发展潜力的20家初创企业。
入选这个的初创企业，还将优先进入到今年中国互联网安全大会的“创新沙盒”中做候选。
值得关注的是，经统计，本次榜单中的50强企业，在2015年企业安全业务的销售总收入约为180亿元，较为客观真实地反映了中国网络安全自由市场的真实规模。
本榜单全文于2016年6月21日由安全牛微信和平台首发，并将面向全球发布英文版，为国外相关行业和机构了解中国网络安全企业的基本状况提供借鉴与参考。
中国网络安全企业50强一、50强榜单50强矩阵图（注：本图为矩阵图，与传统的数轴、象限图不同，本矩阵图的横轴的走向为从右往左，即左上角为最重要的位置，更为符合国的阅读习惯。
左上角出现的企业，意味着在规模和影响力两大指标体系中均处于高端。
）50强综合排名：01.华为主要业务领域：防火墙、入侵检测/入侵防御、统一威胁管理、抗DDoS、VPN、云WAF。
02.启明星辰主要业务领域：防火墙、网络隔离、入侵检测/入侵防御、统一威胁管理、抗DDoS、数据库安全、数据防泄漏、漏洞扫描、SOC&NGSOC以及评估加固和安全运维服务。
03.深信服主要业务领域：防火墙、统一威胁管理、上网行为管理、VPN、移动终端安全等。
史上最全的数据来源和数据分析平台
史上最全的数据来源和数据分析平台引言概述：在当今信息时代，数据已成为企业决策和发展的重要依据。
然而，面对海量的数据和复杂的分析需求，企业往往感到困惑。
为了解决这一问题，出现了许多数据来源和数据分析平台。
本文将介绍史上最全的数据来源和数据分析平台，帮助企业更好地利用数据进行决策。
一、数据来源平台1.1 开放数据平台开放数据平台是指提供各种公开数据的平台，包括政府数据、企业数据、科研数据等。
通过开放数据平台，企业可以获取各种领域的数据，如人口统计数据、经济指标数据、气象数据等。
这些数据可以为企业决策提供重要参考，帮助企业了解市场趋势、调整产品策略等。
1.2 社交媒体平台社交媒体平台是指各种社交网络和在线社区，如Facebook、Twitter、LinkedIn 等。
这些平台聚集了大量用户生成的数据，包括用户个人信息、兴趣爱好、社交关系等。
通过分析社交媒体数据，企业可以了解用户需求、进行精准营销、改进产品等。
同时，社交媒体平台也是企业与用户进行互动和沟通的重要渠道。
1.3 传感器和物联网平台传感器和物联网平台是指通过各种传感器设备收集数据，并通过互联网进行传输和处理的平台。
这些平台可以获取各种环境数据、设备数据、运输数据等。
通过分析传感器和物联网数据，企业可以实时监测设备状况、优化生产流程、提升物流效率等。
传感器和物联网平台为企业提供了更全面和准确的数据来源。
二、数据分析平台2.1 商业智能平台商业智能平台是指通过数据分析和可视化技术，帮助企业发现数据中的规律和趋势，提供决策支持的平台。
商业智能平台可以对各种数据进行分析，包括结构化数据、非结构化数据、实时数据等。
通过商业智能平台，企业可以进行数据挖掘、预测分析、报告生成等，帮助企业发现商机和优化业务流程。
2.2 机器学习平台机器学习平台是指通过机器学习算法和模型，对数据进行自动化分析和预测的平台。
机器学习平台可以处理大规模的数据，学习数据中的模式和规律，并利用这些模式和规律进行预测和决策。
详解SaaS解决方案
详解SaaS解决方案目录一、SaaS解决方案概述 (3)1.1 SaaS的定义 (4)1.2 SaaS的优势 (4)1.3 SaaS的应用领域 (6)二、SaaS解决方案的架构 (8)2.1 前端界面 (10)2.2 后端服务器 (11)2.3 数据库 (13)2.4 安全性 (15)三、SaaS解决方案的实施步骤 (16)3.1 需求分析 (17)3.2 方案设计 (19)3.3 实施与部署 (20)3.4 测试与上线 (20)3.5 维护与升级 (23)四、SaaS解决方案的客户支持 (24)4.1 技术支持 (25)4.2 售后服务 (26)4.3 用户培训 (28)4.4 账户管理 (29)五、SaaS解决方案的市场趋势 (30)5.1 全球市场概况 (32)5.2 地区市场概况 (33)5.3 市场增长趋势 (35)六、SaaS解决方案的竞争优势 (36)6.1 成本效益 (38)6.2 灵活性和可扩展性 (39)6.3 无需本地维护 (40)6.4 自动更新和维护 (41)七、SaaS解决方案的风险及应对策略 (42)7.1 安全风险 (44)7.2 法律法规风险 (45)7.3 市场竞争风险 (47)7.4 技术风险 (48)八、SaaS解决方案的未来发展 (49)8.1 新技术应用 (51)8.2 新业务模式 (53)8.3 行业融合 (54)九、结论 (56)9.1 SaaS解决方案的价值 (57)9.2 企业如何选择合适的SaaS解决方案 (59)一、SaaS解决方案概述随着云计算技术的快速发展，软件即服务（Software as aService，简称SaaS）已成为企业级应用市场的主流模式。
SaaS解决方案是一种基于云平台的专业软件服务，它将应用程序以服务的形式提供给用户，使用户无需购买和维护复杂的硬件设备和软件系统，只需通过网络访问即可使用。
SaaS解决方案具有灵活性高、可扩展性强、维护成本低等优势，为企业提供了便捷、高效、安全的软件应用体验。
大数据分析系统项目方案
大数据分析系统项目方案目录一、项目概述 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (5)1.3 项目范围 (5)二、需求分析 (7)2.1 数据源分析 (8)2.2 数据处理需求 (9)2.3 分析功能需求 (10)2.4 系统性能需求 (12)三、技术选型 (13)3.1 大数据平台选择 (14)3.2 数据处理工具选择 (16)3.3 数据分析算法选择 (17)3.4 系统架构选择 (18)四、项目实施计划 (20)五、项目风险管理 (21)5.1 技术风险 (22)5.2 运营风险 (23)5.3 法律风险 (25)六、项目预算 (26)6.1 人力成本 (27)6.2 物资成本 (29)6.3 其他成本 (30)七、项目收益预测 (31)7.1 数据增值收益 (33)7.2 业务提升收益 (34)7.3 资金回报收益 (35)八、项目评估与监控 (36)8.1 项目评估指标 (37)8.2 项目进度监控 (38)8.3 项目质量监控 (39)8.4 项目风险监控 (41)九、项目沟通与协作 (42)9.1 内部沟通机制 (43)9.2 外部协作机制 (44)十、项目总结与展望 (46)10.1 项目成果总结 (47)10.2 项目经验教训 (48)10.3 项目未来展望 (50)一、项目概述随着信息技术的快速发展，大数据分析逐渐成为现代企业不可或缺的核心竞争力。
本项目旨在构建一个高效、稳定、智能化的大数据分析系统，为企业提供全方位的数据支持，助力企业决策更加科学、精准。
本项目的核心目标是实现数据采集、存储、处理和分析的全流程管理，充分挖掘数据的潜在价值，为企业提供有价值的洞察和解决方案。
通过本项目，企业可以更好地了解市场趋势、优化业务流程、提高运营效率，从而在激烈的市场竞争中保持领先地位。
数据采集：实现多种数据源的数据采集，包括企业内部数据、外部数据等，确保数据的全面性和准确性。
数据存储：构建高效的数据存储方案，确保海量数据的安全存储和快速访问。
影响大数据未来的三个改变
影响大数据未来的三个改变作者：郭涛来源：《中国计算机报》2015年第01期Ⅰ安全就是大数据的事传统信息安全的核心是一个“防”字，就像是为了保证安全给房间装上门、窗和锁。
门、窗和锁虽然是必可不少的安全装备，但是在大数据时代，您不觉得在房间里多安装一些“摄像头”会更加保险吗？北京瀚思安信科技有限公司（以下简称瀚思安信）就是一家专门做“摄像头”的大数据安全分析公司。
摄像头只是一个比喻，其实就是借助大数据工具，对企业内外部所有相关的数据进行分析，找出传统安全工具无法发现的安全漏洞，从而改善企业的安全状况。
从防御到侦测和响应IDC预测，到2020年，全球信息安全市场的规模将达到500亿美元，云安全、互联网安全和大数据安全是信息安全市场的三大支柱。
大数据安全就是通过分析的手段实现安全的智能化。
它是未来保证企业安全的重中之重。
传统的信息安全策略是基于签名和规则的安全模型，对已知的各种安全威胁进行防御。
但是在云计算、移动化等趋势出现后，传统的安全边界正在被打破。
早在两年前，Gartner就已经预言，安全的边界会越来越模糊，大数据将成为解决安全问题的关键所在。
“随着安全威胁的增多，以及安全攻击变得更有针对性，企业已经不能再依靠传统的安全设备的简单组合，就像门、窗和锁那样应对所有的安全攻击了。
”瀚思安信联合创始人董昕分析说，“利用大数据解决安全问题并不是纸上谈兵，而是已经有了实实在在的产品和解决方案。
”美国硅谷已经出现了很多从事大数据安全分析的公司。
在中国，瀚思安信冲在了前面。
信息安全1.0时代的特征是以防御为中心，它的基础是基于规则和身份验证的安全模型。
但是现在，传统的安全手段已经无法有效应对日益增长的高级可持续攻击和内部安全攻击。
现在已经步入信息安全2.0时代，其特征是以侦测和响应为中心。
现在也是大数据在安全方面真正发挥作用的时候了。
Gartner的数据显示，过去，企业将安全预算的90%投入在防御方面，而今后60%的安全预算将用于侦测与响应。
全场景安全分析赋能地产业数字化转型
全场景安全分析赋能地产业数字化转型作者：霍娜来源：《中国信息化周报》2019年第15期近日，国内大数据安全企业瀚思科技又传喜讯，成功签约国内知名地产公司碧桂园。
合作基于瀚思科技全场景大数据安全分析平台，通过将集团数百个业务系统数据聚合、关联，利用最新机器学习算法感知其中重大安全风险，建立事前预警、事中监测、事后快速响应机制，规避安全风险，帮助碧桂园建立统一的威胁管理平台赋能企业业务及应对各类威胁挑战，为其业务可持续发展提供技术支撑。
房地产作为国家经济的支柱产业，近年来呈爆发式增长，随着科技的发展以及数据的开放程度不断加深，对企业数据防泄漏、信息资产管理等提出了更高要求。
同时国家网络安全法以及欧盟“通用数据保护条例”（GDPR）等法规规范的颁布实施，将网络安全监管上升到法律層面，要求房地产公司安全防御从传统的点对点、端到端的堡垒型防护，向全方位、立体化、协同防御的纵深防护体系转变，实现安全管理体系运作能力。
“在没有部署全场景大数据安全平台之前，我们的信息安全体系运转高度依赖个人，导致安全事件无法实时发现，且违规检测率较低。
” 碧桂园信息安全部门负责人表示。
基于大数据实现安全智能关联分析引擎，对采集的实时数据基于规则、资产、统计关联方法进行分析，并将第三方漏洞、病毒扫描和入侵检测的漏洞信息整合到一起，形成基于资产和业务的漏洞信息库，以计算资产和业务风险。
有效将系统、人员、制度和流程结合，借助大数据技术完成由“被动安全防御”到“主动智能运维”的理念升级，帮助建立符合碧桂园需求的全网态势感知能力，让网络安全可知、可见、可控。
“瀚思科技全场景安全平台是我们推动信息安全工作的重要抓手，该平台可以帮助我们实时获取安全态势全貌，让集团安全团队可以多维度智能威胁分析，全方位风险评估，及时找出系统脆弱，帮助快速制定响应策略。
”碧桂园信息安全部门负责人提到，有效地将平台、人员、制度、流程有机结合起来，借助大数据技术实现信息安全运营工作的自动化。
挖掘大数据价值牢筑用户安全防线
挖掘大数据价值牢筑用户安全防线作者：CIO时代APP记者张学凤来源：《信息化建设》 2018年第5期人生本来是一座金矿，有待于自身去开采，一切都值得尝试。
而在瀚思科技创始人兼CEO高瀚昭看来，所谓价值，便是解决问题。
坚守初衷，逆向而生高瀚昭自1998年进入IT行业以来，已在IT领域摸爬滚打了十余年。
随着时代的发展，他开始意识到只靠厂商对抗安全的威胁，是不够的，安全厂商应该更多地与用户做一些配合，于是在2013年，他萌生了创业想法。
在他眼中，应该将产品与客户的环境相结合，而不只是去分析病毒，解决层出不穷的病毒问题，这件事永远滞后别人一步。
能否在领先的角度上，结合用户的环境发现可疑的事情，对于厂商而言，能否拿到一些威胁的样本做一些分析，发现问题，这便是初衷所在。
2013年，国外行业提出了从防御时代向侦测时代转变，但对于国内用户的接受度来说，还是有挑战的。
瀚思不断从业务场景切入，如诈骗、信息泄露，这些问题并无法代表产品的全面能力，针对一个点做得太深反而会忽视为用户呈现出整个企业内部所有关于应用、资产、人员的安全状况。
釜底抽薪，一切皆有可能据高瀚昭介绍，目前所有的信息安全公司均集中于一个单点的安全问题，如移动安全和防火墙等。
而瀚思致力于为用户提供完整的资产、身份、行为、应用等方面的全景图，这是用户特别需要的。
现在，瀚思这方面的能力在全世界都是领先的。
以交通为例，过去是交警大队等着报案才能发现问题，现在是整个城市的路况都有信息，能及时发现拥堵和事故，第一时间处理问题，很大程度上提高了效率，让交通规划有的放矢。
在整个企业中，每天所有人访问的全部敏感数据、每日的行为，大部分IT管理人员对这些数据不是很明确，以至于不能分析其中存在的问题，当把企业的全景图搭建起来后，便很容易判断出问题所在，可以针对性的解决问题。
这也是瀚思与大多数厂商的不同之处，从全量数据、前景图开始，一步一步梳理问题数据。
近几年，大数据技术和人工智能技术的成熟使这些成为了可能。
安徽瀚思智能科技股份有限公司介绍企业发展分析报告
Enterprise Development专业品质权威Analysis Report企业发展分析报告安徽瀚思智能科技股份有限公司免责声明:本报告通过对该企业公开数据进行分析生成，并不完全代表我方对该企业的意见，如有错误请及时联系;本报告出于对企业发展研究目的产生，仅供参考，在任何情况下，使用本报告所引起的一切后果，我方不承担任何责任:本报告不得用于一切商业用途，如需引用或合作，请与我方联系:安徽瀚思智能科技股份有限公司1企业发展分析结果1.1 企业发展指数得分企业发展指数得分安徽瀚思智能科技股份有限公司综合得分说明：企业发展指数根据企业规模、企业创新、企业风险、企业活力四个维度对企业发展情况进行评价。
该企业的综合评价得分需要您得到该公司授权后，我们将协助您分析给出。
1.2 企业画像类别内容行业软件和信息技术服务业-软件开发资质空产品服务空1.3 发展历程2工商2.1工商信息2.2工商变更2.3股东结构2.4主要人员2.5分支机构2.6对外投资2.7企业年报2.8股权出质2.9动产抵押2.10司法协助2.11清算2.12注销3投融资3.1融资历史3.2投资事件3.3核心团队3.4企业业务4企业信用4.1企业信用4.2行政许可-工商局4.3行政处罚-信用中国4.5税务评级4.6税务处罚4.7经营异常4.8经营异常-工商局4.9采购不良行为4.10产品抽查4.12欠税公告4.13环保处罚4.14被执行人5司法文书5.1法律诉讼（当事人）5.2法律诉讼（相关人）5.3开庭公告5.4被执行人5.5法院公告5.6破产暂无破产数据6企业资质6.1资质许可6.2人员资质6.3产品许可6.4特殊许可7知识产权7.1商标信息最多显示100条记录，如需更多信息请到企业大数据平台查询7.2专利7.3软件著作权7.4作品著作权7.5网站备案7.6应用APP7.7微信公众号8招标中标8.1政府招标8.2政府中标8.3央企招标8.4央企中标9标准9.1国家标准9.2行业标准9.3团体标准9.4地方标准10成果奖励10.1国家奖励10.2省部奖励10.3社会奖励10.4科技成果11土地11.1大块土地出让11.2出让公告11.3土地抵押11.4地块公示11.5大企业购地11.6土地出租11.7土地结果11.8土地转让12基金12.1国家自然基金12.2国家自然基金成果12.3国家社科基金13招聘13.1招聘信息感谢阅读:感谢您耐心地阅读这份企业调查分析报告。
大数据平台数据治理项目建设方案
大数据平台数据治理项目建设方案目录一、项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)二、项目需求分析 (5)2.1 数据治理原则 (6)2.2 数据治理范围 (7)2.3 数据治理流程 (8)三、项目内容与任务 (10)3.1 数据治理架构设计 (11)3.2 数据质量提升 (12)3.3 数据安全保障 (13)3.4 数据资源管理 (14)3.5 数据治理机制建设 (16)四、项目实施计划 (16)4.1 项目时间表 (18)4.2 项目阶段划分 (18)4.3 项目责任分配 (19)五、项目资源保障 (20)5.1 人力资源保障 (22)5.2 物力资源保障 (23)5.3 资金保障 (24)六、项目风险与应对措施 (25)6.1 项目风险识别 (27)6.2 项目风险评估 (28)6.3 项目风险应对措施 (30)七、项目监控与评估 (30)7.1 项目进度监控 (31)7.2 项目质量评估 (33)7.3 项目效益评估 (33)八、项目总结与展望 (34)8.1 项目成果总结 (36)8.2 项目经验教训 (37)8.3 项目未来展望 (38)一、项目背景与目标随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为企业和社会发展的重要驱动力。
大数据平台作为汇聚、处理和分析海量数据的核心基础设施，其建设对于提升企业的数据驱动决策能力、优化业务流程、降低成本等方面具有重要意义。
我们面临着数据治理体系不完善、数据质量参差不齐、数据安全隐患等问题，这些问题严重制约了大数据平台的稳定运行和高效利用。
本项目的目标是构建一个统规范、安全的大数据平台数据治理体系，实现数据的标准化管理、自动化处理、智能化分析，为企业的决策提供有力支持。
建立完善的大数据平台数据治理体系，包括数据标准、数据质量、数据安全等各个方面；本项目的实施对于提升企业的数据治理能力和大数据平台的应用水平具有重要意义，将为企业的数字化转型和创新发展注入新的活力。
企业智能化决策系统与数据分析平台建设
企业智能化决策系统与数据分析平台建设随着信息化和科技的不断发展，企业也在逐渐重视利用数据分析技术来进行决策，推进企业管理的智能化。
而在这个方面，企业智能化决策系统和数据分析平台的建设就显得尤为重要。
一、企业智能化决策系统建设企业智能化决策系统是指通过人工智能、大数据分析等技术手段，对企业内部数据进行处理和分析，将分析结果直接呈现给企业管理人员，提供指导企业决策的信息系统。
企业智能化决策系统的建设需要依靠先进的技术手段，如人工智能、机器学习、云计算、大数据分析等。
通过大数据分析，企业管理人员可以清晰地了解到企业现状，制定相应的业务策略。
二、数据分析平台建设企业数据分析平台是指以企业数据为基础，在云计算、大数据分析等技术手段的支持下，对数据进行处理、分析和呈现的信息系统。
企业数据分析平台建设的目的是提高企业的竞争力和决策能力。
企业数据分析平台需要具备可扩展性、高并发性、高可靠性、易操作性等特点，此外还要能够将多种数据源融合分析。
最重要的是，数据分析平台需要具备强大的数据挖掘和业务模型的能力，能够满足企业不断变化的业务需求。
三、企业智能化决策系统和数据分析平台建设的实施企业智能化决策系统和数据分析平台建设的实施需要遵循一定的流程，包括需求调研、可行性分析、技术方案设计、开发实施、维护运营等多个阶段。
其中，技术方案设计是企业智能化决策系统和数据分析平台建设的核心。
有关部门应该在调查研究的基础上，结合企业实际情况，制定与企业业务发展相适应的技术方案。
在技术方案中应该明确功能和需求，确定各模块之间的关系，进而采用相应的技术和工具解决实际问题。
实施过程中，企业需要积极配合，根据规定流程，按照设计的技术方案进行分阶段的开发和测试，从而保证系统的稳定性和完整性。
维护运营阶段是企业智能化决策系统和数据分析平台建设的关键，必须充分考虑风险防范，确保系统的安全性和稳定性。
四、结论可见，企业智能化决策系统和数据分析平台建设是企业转型升级的必由之路，能够提高企业决策能力和管理效率，有效解决管理中的诸多问题。
企业级用的可视化数据平台有哪些？
企业级用的可视化数据平台有哪些？随着数据化程度的提高，越来越多的企业需要用到可视化数据平台来处理和展示大量数据。
可视化平台的作用是用图形化的方式呈现数据，使数据更加易懂和易于分析，从而帮助企业做出更好的决策。
本文将介绍一些企业级可视化数据平台。
1. TableauTableau是一款功能强大的可视化数据平台，它能够简化数据的处理和分析，同时能够生成精美的可视化图表。
Tableau拥有可视化报告、数据分析、数据挖掘、数据仪表板等多种功能，具有高度的定制化和扩展性，能够满足各种企业不同的数据需求。
2. QlikViewQlikView是一种可视化数据分析工具。
它具有强大的数据发现和分析能力，能够在多个数据源中进行搜索，将数据转换为可视化的信息汇总，并通过仪表板和图表提供详细的数据分析。
QlikView支持多维数据分析、数据挖掘、舆情分析等功能。
3. PowerBIPowerBI是一个微软推出的商业分析服务，它可以将各种数据源中的数据集成到一起，并将这些数据以清晰明了的方式展示出来。
PowerBI拥有强大的数据分析和可视化功能，提供预测分析和自然语言查询等高级功能。
同时，PowerBI还能够集成其他微软工具，如Office 365、Azure、SQL Server等，提供更加全面的数据分析和应用服务。
4. LookerLooker是一种基于云计算的数据分析和可视化工具，它借助先进的技术和算法，能够让企业用户轻松地分析业务和数据。
Looker可以将各种数据汇总到一个平台上，然后通过各种图表和仪表板来展示数据。
Looker还支持数据分析的协作功能，能够实现团队协作和项目管理。
5. SAP Analytics CloudSAP Analytics Cloud是一种针对企业级用户的数据分析和可视化工具。
它可以将不同的数据来源汇总到一个平台上，然后通过可视化的图表和仪表板来展示数据。
SAP Analytics Cloud还支持数据预测和机器学习等高级功能，能够帮助用户更好的理解数据。
企业级大数据分析解决方案
企业级大数据分析解决方案随着互联网时代的到来，人们开始拥有了越来越多的数据，无论是社交媒体中的数据，还是企业内部的数据，都已经成为了一种的财富。
数据是如此重要，以至于在当今的经济中已经变成了一个庞大的产业。
大企业需要更好的大数据提取和处理方法来快速地利用数据进行业务增长。
这就产生了企业级大数据分析解决方案，企业级大数据分析解决方案不仅仅是数据的处理，更是规划和商业的一部分。
什么是企业级大数据分析解决方案？企业级大数据分析解决方案是一种针对企业级应用的大规模数据处理和分析系统。
这个系统可以帮助企业从大量数据中分析出有价值的信息，这些信息主要可以用于决策支持、业务增长和产品创新等方面。
企业级大数据分析解决方案的特点1. 数据的来源多样化企业级大数据分析解决方案的一个特点就是可以接受各种来源的数据，包括社交媒体数据、传感器数据、移动设备数据等。
而且这些数据的格式也可以是各种各样的，支持多个数据源并行处理。
企业可以通过大数据分析解决方案将来自不同来源的数据整合起来并分析出有用的信息，从而更好的服务于企业。
2. 执行数据预处理的能力众所周知，数据的处理过程往往是非常耗时和困难的。
企业级大数据分析解决方案可以进行数据预处理，通过数据清洗、格式化和转换等步骤，将不符合标准的数据转化为可供使用的格式，提高数据运用的效率。
3. 高效的数据存储和查询企业级大数据分析解决方案有着高效的数据存储和检索功能。
不同的存储技术和数据库技术都可以通过这个系统进行操作，并保障了数据的安全性，在保证数据导出性能的同时，也可以保障了数据的安全性。
4. 强大的模拟、分析功能通过企业级大数据分析解决方案，企业可以基于自己的数据，运用机器学习等先进技术，建立自身的模拟和预测模型，然后对产品进行调整和优化。
通过这个过程，企业可以很好的做出决策，并通过数据产品迭代周期快速寻找市场机遇。
企业级大数据分析解决方案能够怎样帮助企业？1. 了解消费者企业级大数据分析解决方案可以很好的抓住消费者的数据，例如购买物品、流量速率、品牌忠诚等等，再结合数据挖掘的技术，得到潜在消费行为和习惯的数据。