浅析大数据时代的数据安全问题
大数据时代的信息安全问题与解决方案
大数据时代的信息安全问题与解决方案随着数字化时代的到来，大数据已经为人们的生活带来了很多便利，同时也带来了许多信息安全的问题。
个人、企业和政府等各种机构都在不断探索如何提高信息安全水平，以保护自己的数字资产不受侵袭。
一、大数据产生的信息安全问题1.数据泄漏在大数据时代，各类信息都被数字化，并存储在不同的服务器中，因此，数据泄漏也成为了一个存在于任何时候的威胁。
黑客、病毒等恶意软件的攻击，以及企业信息的内部泄漏、失窃等情况都会导致数据泄露。
2.数据篡改与数据泄露相对应的是数据篡改，也就是别人在未获得许可的情况下修改或更改你的数据。
一旦数据被篡改，就会产生重大的影响。
以证券交易为例，如果黑客修改了投资信息，就会导致资金的大量流失。
3.隐私泄露大量个人信息被数字化后，隐私泄漏也成为了一个大问题。
像我们的姓名、地址、电话号码、生日以及社交账号等个人信息都可能被恶意程序攻击者获取，从而导致隐私泄露。
二、大数据时代的信息安全方案1.数据加密技术数据加密是目前最常用的信息安全技术之一，数据加密可以帮助用户在授权使用时保持数据的完整性和机密性，防止数据被篡改。
对于企业来说，这种技术可以防止黑客窃听和窃取知识产权等违法行为。
2.身份识别技术身份识别技术可以帮助保护隐私，防止身份被窃取，也可以帮助快速辨别非法访问和行为，并实时响应。
通过这种技术，企业可以提供更加安全、可靠的信息服务。
3.网络安全设备许多企业都会依靠防火墙、入侵检测软件、反病毒软件等网络安全设备来保护其数据不受攻击。
不仅如此，企业还需要实施防范措施来打击网络攻击者，以确保其信息系统的稳定性和安全性。
4.合规性标准每个行业都制定了一些标准来保护其数字资产的安全，如银行、电子商务行业等。
根据行业的不同，企业需要制定相关的安全和隐私政策，并严格按照标准进行实施，以防止数据泄露、身份盗窃等问题的发生。
随着大数据时代的到来，我们需要不断学习、提高和更新技术，以更好地保护自己和企业的数据。
大数据时代的互联网数据安全问题及解决方法
大数据时代的互联网数据安全问题及解决方法在现代社会，互联网已经成为了人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。
而随着移动互联网和物联网的迅速发展，各种类型的数据也越来越多地被存储和传输，这些数据包含了人们的隐私、公司的商业机密和政府的机密等重要信息。
大数据时代的到来，使得这些数据变得更为庞大，数据安全问题已经成为了一个面临挑战的问题。
本文将从大数据时代的互联网数据安全问题入手，探讨一些解决方法。
一、互联网数据安全问题互联网数据安全问题包括了很多具体问题，例如黑客攻击、网络犯罪、数据泄露等。
在这里，我们将不同的问题分别进行探讨。
1.黑客攻击黑客攻击是指利用各种方法，入侵他人计算机系统、获取互联网数据和破坏系统正常运行的行为。
黑客攻击是互联网数据安全最常见的问题之一，尤其是对于一些重要数据的存储和传输更为容易受到黑客攻击的威胁。
2.网络犯罪网络犯罪是指利用互联网进行犯罪活动的行为。
网络犯罪的种类繁多，包括网络诈骗、网络敲诈、网络赌博等等。
由于网络犯罪的作案手段隐蔽，难以追踪和查证，因此防范和打击网络犯罪成为了当前互联网数据安全亟待解决的问题。
3.数据泄露数据泄露是指由于各种原因，用户的个人信息或企业重要数据泄露到外部的情况。
目前，数据泄露已经成为了一种常见的互联网数据安全问题。
一旦数据泄露，可能会对个人、企业甚至整个社会造成严重的影响，比如影响商业信誉、导致金融风险等。
二、解决方法针对上述互联网数据安全问题，需要采取有效的解决方法以确保互联网的安全。
下面将介绍一些解决方法。
1.网络安全技术的应用为了确保互联网的安全，可以采用各种网络安全技术。
比如，可以采用IDC（Internet Data Center）结构，通过合理的设备和布局，实现数据的多重备份、多层次防护等措施，减少黑客入侵的风险。
同时，通过加密、访问控制等手段，提高数据的安全性以及防止数据泄露的风险。
2.人工智能的运用人工智能正逐渐成为互联网数据安全领域的新生力量。
大数据时代的信息安全挑战
大数据时代的信息安全挑战随着互联网的飞速发展，大数据时代已经来临。
在这个时代，信息安全面临着前所未有的挑战。
在这个信息爆炸的时代，我们的个人隐私、企业机密以及国家安全都可能因为信息安全问题而受到威胁。
本文将探讨大数据时代信息安全所面临的挑战以及应对策略。
一、大数据时代信息安全面临的挑战1.数据量庞大，安全防护难度增加随着大数据时代的到来，数据量呈现出爆炸式增长。
这使得信息安全防护的难度大大增加。
一方面，大量的数据需要保护，安全防护资源有限，导致防护能力不足；另一方面，数据量庞大意味着潜在的攻击面也更大，攻击者有更多的机会入侵系统。
2.数据类型多样，安全防护手段不足大数据时代，数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
这些数据类型的安全防护手段各不相同，现有的安全防护技术难以适应这种多样性。
与此同时，新兴的技术如物联网、等所带来的数据安全问题也尚无完善的解决方案。
3.数据流动快速，安全风险无处不在在大数据时代，数据流动速度加快，安全风险无处不在。
数据可能在传输过程中被窃取、篡改，也可能在存储、处理和使用过程中受到攻击。
随着云计算和分布式技术的普及，数据可能在多个地点进行存储和处理，这进一步增加了信息安全的风险。
4.人为因素成为信息安全的主要威胁大数据时代，人为因素成为信息安全的主要威胁。
一方面，内部人员可能因疏忽大意或恶意行为导致数据泄露；另一方面，外部攻击者可能利用社交工程等手段欺骗内部人员，进而获取敏感信息。
随着勒索软件等恶意软件的泛滥，人为因素对信息安全的影响愈发严重。
5.法律法规和标准体系滞后虽然我国近年来在信息安全方面出台了一系列法律法规，但与大数据时代的发展速度相比，法律法规和标准体系仍显滞后。
这导致企业在面对新的信息安全问题时，难以找到合适的法律依据和标准进行应对。
二、大数据时代信息安全应对策略1.强化数据安全防护技术针对大数据时代数据量庞大、数据类型多样的特点，我们需要加强数据安全防护技术的研究与开发。
大数据时代下的数据安全和隐私保护
大数据时代下的数据安全和隐私保护随着互联网技术的不断发展，我们已经步入了一个大数据时代。
在这样的时代里，数据的重要性已经不需要过多强调了，数据对于企业决策、社会治理、科学研究等方面都起到了不可替代的作用。
但是随着数据的重要性变得越来越明显，数据安全和隐私保护也变得越来越重要。
本文将浅谈大数据时代下的数据安全和隐私保护。
一、数据安全数据安全普遍面临着几个主要问题：一是防范数据泄漏，特别是对于敏感数据如个人隐私；二是保护数据不被篡改，特别是对于应用于金融、医疗等领域的数据；三是保护数据的可用性，保证数据能够在需要时被正常访问。
1、防范数据泄漏在大数据时代，各种数据源不断涌现。
为了收集这些数据，企业和机构需要建立大规模的数据中心，这些数据中心内部涉及大量的敏感数据，例如个人身份证号、个人地址、银行账号等数据。
一旦这些数据被泄露，将导致严重的后果。
因此，数据泄漏的问题是数据安全的首要问题。
企业可以通过加强员工教育、建立安全机制、加密技术等方式来防范数据泄漏。
在员工教育方面，企业要加强对员工的教育和培训，提高员工对数据安全的重视程度，使员工知道如何保护数据，如何从个人角度保护企业数据安全。
2、保护数据不被篡改数据的完整性也是数据安全的重要方面。
在大数据环境中，数据被经常用于金融、医疗等领域，必须确保数据的完整性和准确性。
异常的数据可能会导致计算的结果或分析的结论与实际不符。
因此，企业必须通过数据加密、访问控制、数据备份和恢复等方法来确保数据的完整性和准确性。
3、保证数据可用性在大数据时代，数据的可访问性是非常重要的。
无论是企业还是个人，数据的丢失都可能导致不可估量的损失。
在数据中心中，数据可用性问题主要是指保障企业内部对数据的访问。
为了确保数据的可访问性，企业需要构建强大的硬件基础设施，如高速网络、高性能存储和计算平台等，同时还需要定期备份和恢复数据。
二、隐私保护在大数据时代，个人隐私保护已经成为了社会关注的焦点。
大数据的安全问题与解决方案
大数据的安全问题与解决方案随着互联网技术的不断发展和进步，大数据已经成为一种无所不在的趋势。
在这种趋势下，各种各样的应用场景和应用方式正在涌现，并且越来越多的企业开始关注和投入到大数据领域中。
然而，随着大数据的增长，大数据安全问题日益凸显，亟待解决。
一、大数据安全问题1.数据泄露大数据的好处是可以让我们收集更多的数据，并从中提取有用的信息。
然而，这些数据也会涉及到个人隐私，如果数据被泄露，会对个人隐私造成极大的损害。
尤其是在医疗领域的数据泄露更为严重，因为涉及到个人身体健康问题，一旦泄露将无法挽回。
除此之外，商业数据的泄露也会造成企业的商业机密被曝光，给企业带来巨大的经济损失。
2.数据质量问题大数据产生的数据量巨大且复杂，数据中可能存在错误的信息、重复的信息和不一致的信息，这种数据质量问题将导致数据分析的结果失真或无法发现真正的趋势和规律。
因此，在大数据分析过程中，必须要解决数据质量问题。
3.访问控制问题大数据通常需要多个人参与数据分析，因此需要针对不同的用户进行访问控制，但是，访问控制问题也可能导致数据泄露问题，同时也可能导致数据被篡改或删除的情况。
针对此类问题，需要实现完善的访问控制机制来保证数据安全。
4.高可靠性问题大数据通常分布在多个系统和多个存储介质中，如果某个系统或存储介质出现故障，将导致数据丢失或数据不可用，从而影响数据的分析和应用。
因此，在大数据存储和分析过程中，应该建立高可靠性的系统和存储介质，来保证数据的安全性和可用性。
二、大数据安全的解决方案1.数据加密数据加密是一种有效的大数据安全解决方案。
在数据加密的过程中，对于敏感数据，可以采用加密算法，使数据在传输和存储过程中得到了保护。
而对于特别重要的数据，可以采用端到端的加密策略，确保数据只能被授权的用户所访问。
2.访问控制机制访问控制机制是确保大数据安全的根本手段。
企业需要实现完善的访问控制机制，以确保只有经过授权的人员才能够访问和操作数据。
大数据时代的数据安全问题与解决方案
大数据时代的数据安全问题与解决方案随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了现代社会的重要组成部分。
大数据的出现可以提高社会生产力、改善社会治理、推动科技创新、优化商业运营，是不可逆转的时代潮流。
但随之而来的是，大数据时代也面临着越来越复杂和危险的数据安全问题。
如何保证大数据的安全，成为了新时代给我们提出的一道严峻课题。
一、大数据安全问题的症结首先，大数据量的存储和处理是个问题。
与传统的数千到数百万级别的数据量不同，大数据需要存储和处理比传统数据规模更大、更快的计算能力。
因此，在存储和处理大数据过程中，就容易出现数据脱离控制的情况，需要付出更高的安全成本。
其次，因为数据来源复杂，可能存在不同的数据来源，甚至包括不同领域、不同国家和地区的数据，这就导致大数据很难获得一个统一的安全标准。
同样的，难以设计一个适用于所有数据源的安全策略和技术。
第三，大数据中可能包含敏感信息，例如企业财务、个人身份信息等。
如果企业或政府出现信息泄露的情况，会给客户、患者、企业和国家等各种影响带来难以预测的后果。
二、大数据安全的解决方案为了对抗大数据时代的安全隐患，人们需要从技术规范、数据伦理和制度机制等多个方面来推动安全保障。
首先，需要在技术方面探索更加先进的技术手段，以应对大数据时代面临的各种复杂数据安全问题。
比如，利用高级加密技术可以保护敏感数据的机密性，同时要将加密技术应用在数据传输和存储等多个环节，确保数据的安全性和完整性。
其次，加强数据伦理的意识和法规。
大数据时代涉及大量的个人隐私和敏感数据，同时也给个人权利与隐私保护带来了挑战。
在这个背景下，政府、企业等应该加大对个人隐私的保护力度，尊重数据主权，避免滥用和过度使用个人信息，以保护个人隐私权为前提来制定数据安全法规和政策，建立健全的数据伦理标准体系。
还需要制定有效的制度和机制。
政府、企业应该加强信息安全管理，建立健全的防范机制和保障体系，指导企业制定完善的安全策略、经营管理规范和全员安全意识培训方案等，推动企业能够有效地面对各种形式的安全威胁。
大数据时代的数据隐私与安全问题
大数据时代的数据隐私与安全问题在大数据时代，数据的产生和积累呈现爆炸式增长的趋势。
大数据的应用给我们的生活带来了很多便利，但同时也引发了一系列的数据隐私与安全问题。
本文将从数据隐私泄露、数据安全保护和应对措施等方面进行探讨。
一、数据隐私泄露问题随着互联网的普及和技术的发展，个人数据的泄露问题日益严重。
在大数据时代，个人的隐私信息被大量收集和分析，这些信息包括但不限于个人身份信息、健康状况、消费习惯等。
这些数据一旦泄露，将给个人带来巨大的损失，甚至可能导致个人信用被盗用、个人隐私被侵犯等问题。
二、数据安全保护问题数据安全是大数据时代面临的重要挑战之一。
大数据的存储和传输需要强大的技术支持，但同时也容易受到黑客攻击、病毒感染等威胁。
一旦数据被黑客攻击或者病毒感染，将导致数据的丢失、篡改甚至被用于非法活动。
因此，数据安全保护成为了大数据时代亟待解决的问题。
三、数据隐私与安全的应对措施为了解决大数据时代的数据隐私与安全问题，我们需要采取一系列的应对措施。
1. 加强法律法规的制定和执行。
政府应加强对数据隐私与安全的监管，制定相关法律法规，并加强对违法行为的打击力度。
同时，个人也应加强对自身权益的保护意识，合理使用个人信息，避免随意泄露个人隐私。
2. 提高数据安全技术水平。
企业和机构应加强数据安全技术的研发和应用，采取有效的措施保护数据的安全。
例如，加密技术、防火墙等技术的应用可以有效防止数据的泄露和被非法访问。
3. 加强数据隐私保护意识教育。
个人和企业应加强对数据隐私保护意识的教育，提高对数据隐私泄露和安全问题的认识。
只有提高大众的数据隐私保护意识，才能更好地保护个人和企业的数据安全。
4. 建立数据隐私保护机制。
政府、企业和个人应共同努力，建立起完善的数据隐私保护机制。
政府可以加强对企业的监管，确保企业合法、合规地使用个人数据；企业可以建立起严格的数据管理制度，保护用户的隐私；个人可以选择合适的隐私保护工具，保护自己的个人信息。
大数据背景下计算机网络信息安全问题分析
大数据背景下计算机网络信息安全问题分析随着互联网的快速发展和大数据时代的到来，计算机网络已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。
计算机网络的发展给我们的生活带来了极大的方便，但同时也带来了一系列新的安全问题。
在大数据背景下，计算机网络信息安全问题变得尤为突出，对于网络安全的保障成为了当务之急。
本文将从大数据背景下的计算机网络信息安全问题进行分析，探讨其存在的问题和可能的解决方案。
1. 数据泄露风险增加在大数据时代，个人和企业的数据量都呈现爆炸式增长，数据泄露的风险也随之增加。
在计算机网络中，由于数据传输的不安全性以及数据存储的脆弱性，数据泄露的风险变得尤为突出。
一旦个人的隐私信息或企业的重要数据泄露，将给个人和企业带来极大的损失。
2. 网络攻击成本下降随着技术的发展，网络攻击的成本逐渐降低，攻击手段也越来越多样化。
黑客可以通过各种手段对计算机网络进行攻击，如DDoS攻击、木马病毒、网络钓鱼等，给网络安全带来了巨大的挑战。
在大数据背景下，网络攻击成本的下降使得网络安全面临更大的压力。
3. 隐私保护困难在大数据时代，个人的隐私保护变得尤为困难。
由于个人信息在网络中的传播和存储，很容易被不法分子获取和利用。
而且，大数据技术的应用也给个人隐私带来了新的威胁，如通过用户行为数据的分析挖掘出个人隐私信息。
隐私保护成为了互联网信息安全的一个重要问题。
1. 数据加密技术在大数据背景下，数据加密技术是保障信息安全的基本手段。
通过对数据进行加密，可以有效地防止数据泄露和非法获取，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
数据加密技术也可以保护个人隐私信息，有效地解决隐私泄露的问题。
2. 网络安全监测与预警系统为了应对网络攻击，建立网络安全监测与预警系统至关重要。
通过实时监测网络流量和网络异常行为，及时发现针对计算机网络的攻击行为，并采取相应的防御措施。
预警系统可以帮助网络管理员及时发现网络威胁，提前做好应对措施，保障网络的安全运行。
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浅析大数据时代的数据安全问题
作者：沙蕊
来源：《经营管理者·上旬刊》2016年第10期
摘要：随着云时代的来临，大数据（big data）也吸引了越来越多的关注。
数据量在迅速增长，大数据时代已经到来，同时，数据安全问题不可避免的已经成为了人们所共同关注的问题。
关键词：大数据数据安全措施
物联网、云计算、移动互联网等新技术的发展，使得智能手机、平板电脑、计算机及遍布地球各个角落的传感器，成为数据来源和承载方式。
根据估算，互联网的数据量呈现每两年翻一倍的速度增长，大数据时代已经到来。
然而这些数据中“非结构化数据”占据很大比例，往往不能被传统的数据库所采用，但是，这庞大的数据仍旧是我们所珍惜的“宝藏”，或许未来的某一天它们将会成为“新石油”。
大数据的发展将进一步扩大信息的开放程度，这样导致了隐私数据或敏感信息时常出现泄露，使得用户数据得不到安全保障，因此如何保障数据安全，并与大数据发展的新特点、新挑战相适应，是我们需要研究的课题。
一、大数据的相关知识概述
大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理，并整理成为帮助企业经营管理决策更积极目的的资讯。
大数据具有以下几个基本特征：
1.数据体量巨大。
大数据时代，无论是传感器、移动设备，还是智能终端和网络社会等都在无时不刻的产生数据，数量级别由最早的TB发展至PB，甚至是ZB，统计数据量成千倍级别上升。
据统计，2015年全球產生了接近8ZB的数据量，预计到2020年全球以电子形式存储的数据量将达到40ZB。
而在2015年年底，根据互联网数据中心的统计全球数据量已经达到了7910EB。
如果将这些数据都刻在DVD上，那么把这些DVD碟片堆叠起来就可以从地球到月球6个来回还要多。
2.数据类型多样。
当前大数据的发展不仅在数据量上呈现出快速增长的态势，在数据类型多样上也越发丰富。
根据数据类型多样性的特点可大致上分成结构化数据和非结构化数据。
过去数据多以二维结构呈现，但随着互联网、多媒体等技术的快速发展和普及，视频、音频、图片、邮件、HTML、RFID、GPS和传感器等产生的非结构化数据已经占据了数据总量的80%以上，而这些多类型的数据需要更高要求的数据处理能力。
3.产生价值密度低。
分析大数据的最终目的是获取价值。
大数据本身类似于“金矿”，通过人们的融合分析可以从中获取意想不到的价值信息。
尤其是目前商业的竞争日益激烈，许多企
业都将数据视为自身不可缺少的新资产，都在试图追求数据的最大化价值。
然而，真正有价值的数据密度一般很小，为了寻找到有价值的数据，人们需要在海量的数据中挖掘分析。
例如一段时长1个小时的监控视频，其中有用的数据可能仅占一两秒。
4.云计算为大数据提供实时应用环境。
面对大数据时代的到来，云计算从容应对，是信息化发展的必然趋势。
云计算为大数据提供最基本的生存基础，降低了大数据管理的复杂度，为大数据提供实时应用环境。
基于云计算的大数据框架，利用集群的威力高速运算和存储，实现了一个分布式运行系统，以流的形式提供高传输率来访问数据，适应了大数据的应用程序。
而且，随着数据挖掘、语义引擎、可视化分析等技术的发展，人们可从海量的数据中深度解析、提取信息，掌控数据增值的“加速器”。
二、大数据的安全问题
1.大数据加大隐私泄露问题。
大量数据的汇集、集中存储更容易成为被发现或攻击的目标。
对于某些敏感数据的使用权和所有权缺乏明确界定。
个体隐私问题未加入到大数据分析的规则中，加大了用户隐私泄露的风险。
2.云计算数据隔离和访问控制问题。
不同用户的虚拟机之间、不同用户之间产生隔离、访问权限控制保护要求。
安全防护手段的更新升级速度需要与数据量非线性增长步调一致，方可保障大数据的安全。
3.大数据成为APT攻击目标和载体。
APT是黑客以窃取核心资料为目的，针对客户所发动的网络攻击和侵袭行为，具体很强的针对性、计划性、潜伏性和持续性。
大数据挖掘和分析技术更容易被黑客利用成为攻击手段，更容易获得更准确信息，发起攻击机会更多。
大数据价值的低密度特性使安全服务的分析变得更困难，传统的实时检测技术更难聚焦。
近年来，通过在互联网上发生的用户账号信息失窃等连锁反应，黑客将目标盯上了大数据，黑客的攻击造成数据量的失窃更加巨大。
三、大数据的安全措施
1.大规模电子文档加密及密钥管理。
在大规模电子文档一个文档一个密钥的加密保护过程中，海量数据催生出海量密钥。
在电子文档高并发、高速随机访问过程中，为了解决密钥生成、加密文件与密钥一致性、密钥长期存储、秒更新等问题，需要采用安全、有效的密钥分层和分级管理技术。
2.多租户云数据存储隔离。
通过为用户划分独立的逻辑存储区，来实现租户之间的数据隔离，提高租户私有数据的安全性。
当租户申请数据存储区时，通过调用运营商提供的存储软件接口，并根据用户ID标示，为用户划分特定的虚拟存储区域，每个租户的存储区域是相对独立的。
数据隔离技术同时提供密钥管理，支持租户对私有空间数据的加解密，并支持对租户私有空间的数据擦除，还可以在数据服务层利用数据服务接口对数据进行授权访问和异常检测。
3.云数据服务访问控制技术。
云数据服务访问控制技术可有效检测针对数据服务的内部攻击，过滤服务攻击行为，以防止服务被滥用和假冒调用，保障服务调用过程的安全和服务的可用性。
云数据服务访问控制技术，使用钩子技术拦截该数据服务请求，根据授权库和策略库中的安全策略，对数据服务请求进行鉴别与授权检查、协议符合性检查（服务参数合法性检查）、攻击过滤，并对数据服务请求进行统一的安全审计。
只有通过上述检查的数据服务请求，才能获取正确的数据并返回给相应的应用。
4.大数据安全态势智能分析。
大数据的数据访问伴随着海量的安全事件，如何向用户进行很好的展示以及挖掘大数据的内在价值是数据安全管理员面临的一项重要工作，也是体现数据安全管理中心的核心价值所在。
一是对数据从生产到销毁整个生命周期进行“全景式”复现。
数据安全引擎在执行过程中产生的审计事件，包括用户合法操作、非法操作，均被记录并上传到数据安全管理平台。
二是数据安全管理平台对所有事件进行分析、整理，形成单独数据个体的追踪数据流。
通过“从点到线再到面”的处理，以友好的图形界面展示，数据个体的生命周期流转轨迹都可以很方便地被查看、追溯。
针对整个数据平台可提供不同维度检索、统计。
三是管理平台内置数据分析组件，尅对热点数据进行整理、挖掘，如单个数据个体安全威胁是否会扩散到其他数据个体或整个数据平台，通过智能分析处理，可以给管理员提供建议。
当今，信息已成为国家和社会发展的重要战略资源。
大数据转化为信息和知识的速度与能力成为这个时代的核心竞争力之一，将直接影响国家安全和社会稳定。
大数据面临的数据安全问题不容忽视，只有安全措施到位时，大数据才可以真正成为这个时代的驱动力。
作者简介：沙蕊（1989-），女，2011年毕业于西北政法大学计算机技术专业，助理工程师。