大数据融合及应用PPT
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大数据应用案例分析PPT课件
职业是什么？
对什么感兴趣？
消费习惯和特征是什么 ？
赢利点在哪？
公司在哪？
年龄分布、区域分布是什么样的？
02 用 户 画 像 体 系
驾驶行为数据将构建精准的车险用户画像
性别 犯罪记录 年龄
国籍
违章驾驶记录
驾驶时间
碰撞事故
车辆维修 收入情况 疲劳驾驶 酒驾经历 生活方式
行为 习惯
地理位置
使用药物情况
开车地点 职业 驾照类别 开车频率 开车原因 健庩状况
04 产 品 竞 争
截至2016年7月呈现2亿音乐用户听歌行为以及2万音乐人活跃行为
*听歌进入社交化时代，听歌单、听歌看评论成为流行听歌行为； *个性化推荐已覆盖多数听歌用户，越来越多用户通过个性化推荐发现好 音乐；*听歌进入多元化时代，民谣、电音、二次元音乐崛起； *独立音乐人迅速崛起，社交互动助推音乐人涨粉； *90后已成为音乐消费主力人群； *用户付费意识明显提高，付费会员数和数字专辑售卖增长迅猛；
7、分享自己的口味
主要需求（音乐消费者）
1、播放音乐 2、发现音乐 （喜欢的、特别的、潮流的） 3、展示自我，有基于音乐的互动。
用户分析 05
—目标用户：热爱音乐，对音乐有较高需求的高素质年轻人群。
通过数据可以发现网易云音乐用户群中19-30岁年龄段用户最多，占比达到48%，整体用户群偏年轻 化。
1、传播自己的音乐，让 更多的人知道 2、与粉丝有互动
歌手 有一定知名度，有粉丝基础
3、进一步提高知名度， 吸引更多粉丝
唱片 公司
商业机构，营利是最重要的目 的。
4、提高收入
音乐爱 好者
喜欢分享音乐，评论音乐
5、希望得到更多展示 （专栏）
金融大数据案例PPT(30张)
2 国泰安金融大数据案例
【案例主题】私募排排网金融数据可视化分析 【案例目的】用数据采集工具从网络上抓取大量的金融数据，将抓取的大量数据保存到 本地，然后采用数据可视化分析工具，将采集到的数据用图表的形式展现出来。 【案例结果】利用大数据分析的手段将私募网上大量的金融数据用很快速的方式获取， 并且将这些大量的复杂的数据，快速的通过图表方式展示出来，通过大数据分析手段可 以轻松的看出各个不同策略的平均年收益情况比较，以及各个产品年收益情况表现等。
金融大数据案例
1
金融大数据背景介绍
2
金融大数据案例简介
3
案例流程
4
案例结果展示与总结
1 金融大数据背景
数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行 业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%）， 第三为金融领域（17.5%），交通第四，政府和医疗分别为第五和第六。
（二）配置采集流程（分四步完成）
2.2 私募排排网数据抓取过程
（三）开始单击采集或者开启云采集：
单机采集过程：
金融大数据案例PPT(30张)培训课件培 训讲义 培训教 材工作 汇报课 件PPT
2.2 私募排排网数据抓取过程
云采集过程：
金融大数据案例PPT(30张)培训课件培 训讲义 培训教 材工作 汇报课 件PPT
金融大数据案例PPT(30张)培训课件培 训讲义 培训教 材工作 汇报课 件PPT
金融大数据案例PPT(30张)培训课件培 训讲义 培训教 材工作 汇报课 件PPT
3.1 数据可视化软件-tableau
简单易用
极速高效
美观交互的 视图与界面
轻松实现 数据融合
农业大数据PPT-(2)
一、农业大数据时代
一、农业大数据时代
季节性
地域性
多样性
数据及时
周期性
关联性强
大数据量
现代农业特点
分类杂多
数据无处不在
数据无时不有
大数据时代，随着硬件设备发展，计算机计算能力的提高，互联网的崛起，数据呈现疯狂增长。
根据不完全统计，现代中国农业每年产生8000pb的数据存储。 其中：农业资源数据3500pb 农业生产数据2500pb 农业市场数据1000pb 农业管理数据1000bp
一、农业大数据时代
二、总体思路
问题5
问题4
问题3
问题1
问题2
存在问题
二、总体思路
信息资源管理系统数据管理融合服务
信息库
分类
数据集
数据元
关联
汇聚
切分
转换
视图类
视图
关联
服务类
服务描述
申请
授权
调度监控
汇聚
录入
导入
Web服务
导出
数据查询
下载
推送
订阅
数据集授权
字段授权
数据范围授权
敏感信息屏蔽
统计分析
系统：从专业到综合 系统建设从传统的各专业建设向综合的应用服务系统建设转变。将企业与行业的各项数据进行整合；将信息管理、业务管理、统计分析、数据挖掘等管理职能整合；才能保障挖掘与分析的结果时效性。
数据：从封闭到共享 从以往各系统独立采集处理数据向统一数据采集、处理转变。建立统一的数据采集平台和数据服务平台，通过规范的接口提供给各个应用功能使用。提行业可用用数据的可控性和可靠性，并对多专业、多维度的数据进行关联分析，支撑未来业务发展。
一、农业大数据时代
一、农业大数据时代
季节性
地域性
多样性
数据及时
周期性
关联性强
大数据量
现代农业特点
分类杂多
数据无处不在
数据无时不有
大数据时代，随着硬件设备发展，计算机计算能力的提高，互联网的崛起，数据呈现疯狂增长。
根据不完全统计，现代中国农业每年产生8000pb的数据存储。 其中：农业资源数据3500pb 农业生产数据2500pb 农业市场数据1000pb 农业管理数据1000bp
一、农业大数据时代
二、总体思路
问题5
问题4
问题3
问题1
问题2
存在问题
二、总体思路
信息资源管理系统数据管理融合服务
信息库
分类
数据集
数据元
关联
汇聚
切分
转换
视图类
视图
关联
服务类
服务描述
申请
授权
调度监控
汇聚
录入
导入
Web服务
导出
数据查询
下载
推送
订阅
数据集授权
字段授权
数据范围授权
敏感信息屏蔽
统计分析
系统：从专业到综合 系统建设从传统的各专业建设向综合的应用服务系统建设转变。将企业与行业的各项数据进行整合；将信息管理、业务管理、统计分析、数据挖掘等管理职能整合；才能保障挖掘与分析的结果时效性。
数据：从封闭到共享 从以往各系统独立采集处理数据向统一数据采集、处理转变。建立统一的数据采集平台和数据服务平台，通过规范的接口提供给各个应用功能使用。提行业可用用数据的可控性和可靠性，并对多专业、多维度的数据进行关联分析，支撑未来业务发展。
一、农业大数据时代
融合媒体平台演示汇报(PPT36页)
从传统架构到大数据架构
File （POSIX）
SQL
存储
数据库
结构复杂 共享效率低 非结构化数据管理困难 难以适应业务变化
平台+工具
从传统架构到大数据架构
演示
以数据为核心，适应大 数据发展的革新设计
开放的REST接口 轻量级虚拟化容器技术
类型 数据对象
典型代表
存储方案可行性推演
资源
媒体文件 通用文件
• GPU直通
• 物理GPU通过hypervisor被直通到虚拟机 • 每颗物理GPU只支持一台虚拟机
虚拟机 虚拟机 虚拟机 虚拟机 虚拟机 虚拟机 虚拟机 虚拟机 OS OS OS OS OS OS OS OS 应用 应用 应用 应用 应用 应用 应用 应用
显卡驱动显卡驱动显卡驱动显卡驱动显卡驱动显卡驱动显卡驱动显卡驱动
• AMFS适配 （收录媒体服务器虚拟化）
• 安全 （集群存储+分区隔离+AB） （应用主备与虚拟机漂移的适配）
• ……
读I/O
写I/O
AMFS文件管理系统
API
磁盘管理 文件管理
磁盘 任务调度
磁盘Cache
磁盘I/O
HD1
HD2
HD3
HD4
HD5
技术架构的演进
面向融合业务的应用
PaaS层 IaaS层
技术架构的演进
面向融合业务的应用
小结
• 从IT到DT的演进
融合媒体平台演示汇报(PPT36页)培训 课件培 训讲义 培训ppt教程 管理课 件教程ppt
IT
DT
融合媒体平台演示汇报(PPT36页)培训 课件培 训讲义 培训ppt教程 管理课 件教程ppt
大数据融合及应用解决方案
次营销活动，创造了6 亿多次页面浏览并影响到近1,500万独立用户， 品牌被提及的次数增长了270%。可以说这是一 次成功的品牌营销活动，广泛的发声，让趣多多 的用户关注度得到了一次巨大的提升，诙谐幽默 的品牌基因更加深入的进入到用户的意识层面。
利用社交大数据 的敏锐洞察，锁 定主流消费群体
•大数据，变革公共卫生 •大数据，变革商业 •大数据，变革思维 •大数据，开启重大的时代转型 •预测，大数据的核心 •大数据，大挑战
一、大数据时代的思维变革
“更多”——不是随机样本，而是全体数据！
当数据处理技术已经发生翻天覆地的变化时，在大数据时代 析就像在汽车时代骑马一样。一切都改变了，我们需要的是所 “样本＝总体”。
允许不精确 大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 纷繁的数据越多越好 混杂性，不是竭力避免，而是标准途径 新的数据库设计的诞生
“更好”——不是因果关系，而是相关关系
知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。在大 时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自 “发声”。
关联物，预测的关键 “是什么”，而不是“为什么” 改变，从操作方式开始 大数据，改变人类探索世界的方法
在愚人节当天围 绕品牌的口号展
开话题
趣多多到 底做了些
什么
目录
1 大数据应用案例 2 大数据带来的时代变革 3 认识大数据 4 大数据关键技术 5 大数据在“工业4.0”中的应用 6 大数据风险 7 结语
大数据带来的时代变革
—— 一场生活、工作与 维的大变革！
大数据开启了一次重大的时代转型。就想望远镜让我们能够感受宇宙， 们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式， 和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发……
利用社交大数据 的敏锐洞察，锁 定主流消费群体
•大数据，变革公共卫生 •大数据，变革商业 •大数据，变革思维 •大数据，开启重大的时代转型 •预测，大数据的核心 •大数据，大挑战
一、大数据时代的思维变革
“更多”——不是随机样本，而是全体数据！
当数据处理技术已经发生翻天覆地的变化时，在大数据时代 析就像在汽车时代骑马一样。一切都改变了，我们需要的是所 “样本＝总体”。
允许不精确 大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 纷繁的数据越多越好 混杂性，不是竭力避免，而是标准途径 新的数据库设计的诞生
“更好”——不是因果关系，而是相关关系
知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。在大 时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自 “发声”。
关联物，预测的关键 “是什么”，而不是“为什么” 改变，从操作方式开始 大数据，改变人类探索世界的方法
在愚人节当天围 绕品牌的口号展
开话题
趣多多到 底做了些
什么
目录
1 大数据应用案例 2 大数据带来的时代变革 3 认识大数据 4 大数据关键技术 5 大数据在“工业4.0”中的应用 6 大数据风险 7 结语
大数据带来的时代变革
—— 一场生活、工作与 维的大变革！
大数据开启了一次重大的时代转型。就想望远镜让我们能够感受宇宙， 们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式， 和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发……
2024互联网ppt全新(2024)
CCPA法规解读
深入剖析美国加州消费者隐私法案（CCPA）， 涉及消费者隐私权、企业责任、处罚措施等方面 。
中国《个人信息保护法》解读
3
对中国《个人信息保护法》进行解读，包括立法 背景、个人信息定义、处理规则、跨境传输等方 面。
2024/1/27
20
企业数据安全管理实践分享
数据分类与标识
建立数据分类和标识制度，对 不同级别的数据进行不同程度
2024/1/27
3
5G/6G网络技术推动
2024/1/27
5G网络全面覆盖
01
实现高速、低时延、大连接的通信体验，推动各行业数字化转
型。
6G网络研发启动
02
探索更高频段、更高速率和更低时延的通信技术，为未来智能
社会奠定基础。
5G/6G与工业互联网融合
03
推动工业制造、能源、交通等传统行业实现智能化升级。
8
全球互联网产业规模及增长
全球互联网用户数量已经超过 30亿，互联网普及率持续提高 。
2024/1/27
互联网产业规模不断扩大，涉 及领域日益广泛，包括电子商 务、在线教育、远程办公、数 字娱乐等。
随着5G、物联网、人工智能等 技术的快速发展，互联网产业 正在迎来新一轮的增长机遇。
9
中国互联网产业现状及特点
大数据
大数据技术助力企业挖掘数据 价值，为决策提供支持，优化
业务流程。
2024/1/27
25
行业数字化转型成功案例分享
金融行业
许多金融企业利用大数据和AI技术提升风险管理 水平，实现个性化金融服务。
制造业
智能制造通过引入机器人、自动化生产线等，提 高生产效率和质量。
零售业
深入剖析美国加州消费者隐私法案（CCPA）， 涉及消费者隐私权、企业责任、处罚措施等方面 。
中国《个人信息保护法》解读
3
对中国《个人信息保护法》进行解读，包括立法 背景、个人信息定义、处理规则、跨境传输等方 面。
2024/1/27
20
企业数据安全管理实践分享
数据分类与标识
建立数据分类和标识制度，对 不同级别的数据进行不同程度
2024/1/27
3
5G/6G网络技术推动
2024/1/27
5G网络全面覆盖
01
实现高速、低时延、大连接的通信体验，推动各行业数字化转
型。
6G网络研发启动
02
探索更高频段、更高速率和更低时延的通信技术，为未来智能
社会奠定基础。
5G/6G与工业互联网融合
03
推动工业制造、能源、交通等传统行业实现智能化升级。
8
全球互联网产业规模及增长
全球互联网用户数量已经超过 30亿，互联网普及率持续提高 。
2024/1/27
互联网产业规模不断扩大，涉 及领域日益广泛，包括电子商 务、在线教育、远程办公、数 字娱乐等。
随着5G、物联网、人工智能等 技术的快速发展，互联网产业 正在迎来新一轮的增长机遇。
9
中国互联网产业现状及特点
大数据
大数据技术助力企业挖掘数据 价值，为决策提供支持，优化
业务流程。
2024/1/27
25
行业数字化转型成功案例分享
金融行业
许多金融企业利用大数据和AI技术提升风险管理 水平，实现个性化金融服务。
制造业
智能制造通过引入机器人、自动化生产线等，提 高生产效率和质量。
零售业
2024版大数据时代的数据治理ppt课件
2023REPORTING 大数据时代的数据治理ppt课件•数据治理概述•大数据时代下的数据挑战•数据治理的关键技术•数据治理的实施步骤•数据治理的实践案例•数据治理的未来展望目录20232023REPORTINGPART01数据治理概述数据治理的定义与重要性定义数据治理是一种组织范围内的数据管理策略，旨在确保数据质量、安全性和有效利用，以满足组织战略和业务目标。
重要性随着大数据时代的到来，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。
数据治理能够确保数据的准确性、一致性和可靠性，提高数据价值，降低数据风险，从而为企业创造更多商业机会。
以数据管理为主，关注数据存储、备份和恢复等基础设施层面的问题。
初级阶段数据管理逐渐演变为数据治理，关注数据的全生命周期管理，包括数据质量、安全、隐私等方面。
发展阶段数据治理成为企业战略层面的重要议题，与业务战略紧密结合，实现数据驱动的企业决策和优化。
成熟阶段确保数据质量保障数据安全促进数据利用遵守法规要求通过建立数据质量标准和检测机制，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
通过合理的数据共享和交换机制，推动数据在组织内部的充分利用，提高数据价值。
制定和执行数据安全策略，防止数据泄露、篡改和损坏，确保数据的机密性、完整性和可用性。
确保数据处理活动符合相关法律法规和行业标准的要求，降低合规风险。
2023REPORTINGPART02大数据时代下的数据挑战随着互联网、物联网等技术的普及，数据产生速度呈指数级增长，给数据存储和处理带来巨大压力。
数据产生速度加快数据存储成本上升数据管理难度增加大规模数据的存储需要庞大的存储空间，导致存储成本不断攀升。
海量数据的管理和维护变得异常复杂，需要高效的数据管理技术和工具。
030201数据量的爆炸式增长03数据语义丰富数据的含义和背景信息千差万别，需要深入挖掘和理解数据的内在含义。
01结构化数据与非结构化数据并存除了传统的结构化数据外，非结构化数据如文本、图片、视频等日益增多，给数据处理和分析带来挑战。
云计算ppt课件
概念：大数据是指数据量巨大、复杂度高、处 理速度快的数据集合。
01
数据量大：数据量级从TB到PB甚至EB级 别。
03
02
特点
04
多样性：数据类型多样，包括结构化数据 、半结构化数据和非结构化数据。
实时性：数据处理速度要求快，实时反映 结果。
05
06
价值密度低：大量数据中蕴含少量有价值 的信息。
大数据在云计算中的应用
云计算与大数据的关系
大数据需要云计算
大数据的处理需要大规模的计 算资源和存储空间，云计算提 供了弹性的计算和存储资源， 能够满足大数据处理的需求。
云计算促进大数据发展
云计算的普及和发展为大数据 提供了更好的应用环境和解决 方案，推动了大数据的发展和 应用。
相互促进
云计算和大数据相互促进，共 同发展，形成了紧密的关系。
05
云计算的挑战与对策
数据隐私与安全
数据隐私
确保在云计算环境中的数据隐私，包括数据 的加密、访问控制和合规性。
数据安全
采取必要的安全措施，如数据备份、恢复和 加密，以防止数据丢失或未经授权的访问。
标准与互操作性
标准
采用统一的云计算标准和规范，以确 保不同系统之间的互操作性和兼容性 。
互操作性
确保不同的云计算平台、服务和解决 方案之间的互操作性和集成能力。
云存储技术
总结词
云存储是一种将数据存储在云端，并通过网络进行访问和管 理的方法，以实现数据的高可用性、可扩展性和安全性。
详细描述
云存储技术通过将数据存储在云端，可以确保数据的安全性 和高可用性。同时，由于数据是分布式的，因此还可以实现 数据的容灾和备份。常见的云存储技术包括Amazon S3和 Google Cloud Storage等。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
语音识别
多场景语音服务支持专家， 让你的设备长上耳朵，让 你的设备开口说话
机器学习
基于内部应用多年的 机器学习算法库，提 供实用的行业大数据
解决方案
大数据的发展趋势
深度学习
针对海量数据提供 的云端托管的分布 式深度学习平台。
自然语言
基于自然语言处理 技术，对人类自然 语言进行分析、理 解、生成、翻译， 实现自然的人机对 话交互
机遇
• 大数据技术促进国家和社会发展 • 大数据蓝海成为企业竞争的新焦点 • 大数据时代呼唤创新型人才
挑战
• 大数据技术的运用仍有困难 • 大数据给信息安全带来新挑战
机遇1：大数据技术促进国家和社会发展
机遇
实现科学发展
当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、 城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发 展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息 网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析 对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出 科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。
非结构化
在以云计算为代表的技术创新大幕的 衬托下，这些原本看起来很难收集和 使用的数据开始容易被利用起来了
半结构化
企业中80%的数据都是非结构化 数据，这些数据每年都按指数增 长60%。
大数据的三个层面
特征 价值 现在 大数据 定义 探讨 和未来 隐私
1
2
分布式处理平台 感知技术
云计算
存储技术
3
互联网的 政府的 企业的 个人的 大数据 大数据 大数据 大数据
的定义。
速度
高增长
随着计算机技术的发展及印刷技 术进步，平面设计在视觉感观领 域问题。
“大数据”是需要新处理模 式才能具有更强的决策力、 洞察发现力和流程优化能力。
海量
真实
来适应海量、高增长率和多
多样 样化的信息资产。
大数据是“未来的新石油”
大数据是需要新处理模式才 能具有更强的决策力、洞察 发现力和流程优化能力的海 量、高增长率和多样化的信 息资产。 大数据就是“未来的新石 油”。
人工
“人工”比较好理解，争议性也不大。 有时我们会要考虑什么是人力所能及 制造的，或者人自身的智能程度有没 有高到可以创造人工智能的地步，等 等。但总的来说，“人工系统”就是 通常意义下的人工系统。
人工 智能
智能
关于什么是“智能”，就问题多多了。 这涉及到其它诸如意识 （CONSCIOUSNESS）、自我 （SELF）、思维（MIND）（包括无 意识的思维 （UNCONSCIOUS_MIND））等等问 题。人唯一了解的智能是人本身的智 能，这是普遍认同的观点。
做出科学决策
机遇
机遇2：大数据蓝海成为企业竞争的新焦点
“棱镜门”引爆大数据时代争议
事情的起因是美国中情局前职员斯诺登向媒体爆料，过去6年间，美国的情报部门通过一 个代号为“棱镜”的项目，从多家知名互联网公司获取电子邮件、在线聊天内容、照片、 文档、视频等网络私人数据，跟踪用户一举一动。他说，自己只需要坐在办公桌前，动 动指头，敲敲键盘，就能了解很多人的私密信息。
BIG DATA
大数据（BIG DATA）
指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、 管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具 有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海 量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据定义
对于“大数据”（Big data） 研究机构Gartner给出了这样
从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、
03
推理
Байду номын сангаас
灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多
种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科
规划
也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发
04
挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
机遇和挑战
理论
THEORY
技术
TECHNOLOGY
实践
UTILIZATION
01
人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。
学习
可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超 出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理
02
思考
论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一 个应用分支。
大数据的发展趋势
数据的资源化
是指大数据成为企业和社会关注的重要战 略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。 因而，企业必须要提前制定大数据营销战 略计划，抢占市场先机。
科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互 联网一样，大数据很有可能是新一轮的技 术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习 和人工智能等相关技术，可能会改变数据 世界里的很多算法和基础理论，实现科学 技术上的突破。
大数据带来的变革
更多
不是随机样本而是全部数据
01
更好
不是因果关系 而是相关关系
03
更杂
不是精确性 而是混杂性
02
❖ 容量（Volume）
数据的大小决定所考虑的数 据的价值和潜在的信息
❖ 种类（Variety）
数据类型的多样性
❖ 速度（Velocity）
指获得数据的速度
大数据的特征
1 2
3
7 6
5 4
❖ 价值（value）
合理运用大数据，以低成本 创造高价值
❖ 复杂性（Complexity）
数据量巨大，来源多渠道
❖ 真实性（Veracity）
数据的质量
❖ 可变性（Variability）
妨碍了处理和有效地管理数 据的过程
大数据的结构
结构化
大数据包括结构化、半结构化和非结 构化数据，非结构化数据越来越成为 数据的主要部分。
斯诺登的爆料引起一片哗然，根据他提供的资料，被卷入“棱镜门”事件的公司包括微 软、雅虎、谷歌、苹果、Facebook等9大IT业巨头。在“棱镜门”事件开始发酵之后， 这些公司先是赶紧出面否认与美国政府的监视项目进行过合作，并相继发表声明，呼吁 政府采取更透明态度，以证明他们的“清白”。
大数据给信息安全带来新挑战
加大隐私 泄露风险
1
• 大量数据的集中存储增加了其泄露的风险； • 一些敏感数据的所有权和使用权并没有清晰界定。
对现有存储和安防措施提出挑战 2
• 复杂的数据存储在一起，可能造成企业安全管理不合规； • 安全防护手段更新升级慢，存在漏洞
被运用到攻击手段中 3
• 黑客可收集更多有用信息，大数据分析让攻击更精准； • 大数据为黑客发起攻击提供了更多的机会