例如，将大数据和高性能分析结合起来后，可能出现以下对企业有利的情况:(1)及时分析故障、问题和缺陷的根本原因，每年可能为企业节省数十亿美元。(2)为上千辆快递车规划实时交通路线，避免拥堵。(3)对所有SKU进行分析，以利润最大化为目标进行定价和清仓。(4)根据客户的购买习惯，推送客户可能感兴趣的优惠信息。(5)从大量客户中快速识别金牌客户。
7、什么是大 数据安全Da 数据随着时代的到来，各种行业数据的规模以TB级增长，高价值的企业数据来源在Da 数据的产业链中占据着至关重要的核心地位。如何保证网络数据-1/实现网络集中后的完整性、可用性和保密性，不受信息泄露和非法篡改等安全威胁的影响，成为政府机关事业单位信息化健康发展需要考虑的核心问题。大数据安全保护技术有:数据资产排序(敏感数据、数据库排序)、数据库加密(核心/。库安全运维(针对运维人员恶意和高危操作)、数据脱敏(敏感数据匿名化)、数据库漏洞扫描(数据安全漏洞检测)等。
8、大 数据就意味着更大的安全风险吗big 数据是否意味着更大的安全风险？现在有很多关于big 数据《分析》中涉及的隐私问题的担忧:各国企业和政府机构是否有权获取如此广泛的个人和团体信息？同时，在收集和处理这些数据信息时，是否有相关的法律或政策进行引导和约束？其中一个关键问题就是安全性，这个问题并不经常被人们讨论和关注。企业和政府机构收集、存储、分析、分发的数据大量信息是否面临安全风险的挑战？
大数据不仅仅是大量的数据从某种意义上来说，当一个企业开始收集和存储大量的数据信息时，就成为了一个非常明显的黑客攻击目标。但更广义地说，对于那些收集了大量有价值的非结构化数据信息的企业来说，可能不会对其数据信息产生任何根本性的新威胁。罗伯特？麦加维引用Brainloop公司全球营销副总裁DavidTopping的话说:“对于黑客来说，那些PB级的信息是安全的，因为这些数据的量对于黑客来说简直太大了。
9、大 数据的 意义现在社会高速发展，科技发达，信息流通。人们的交流越来越密切，生活越来越方便。大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创始人马云在演讲中提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT时代。DT是data technology数据technology，大显示数据这对阿里巴巴集团很重要。有人把数据比作一个有能量的煤矿。
同样，Da 数据不是“Da”而是“有用”。价值含量和挖掘成本比数量更重要，对于很多行业来说，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。Da 数据的价值体现在以下几个方面:1)为大量消费者提供产品或服务的企业可以利用Da 数据进行精准营销；2)小而美的中长尾企业可以使用Da 数据进行服务转型；3)在互联网压力下不得不转型的传统企业需要与时俱进，-1/的价值然而，“大”在经济发展中的巨大数据并不意味着它可以取代对社会问题的一切理性思考，科学发展的逻辑不能迷失在浩如烟海的数据中。
