大数据质量的要素有（大数据质量的要素有什么）

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本文目录:

• 1、大数据分析平台安全评估的五大要素

• 2、大数据的特征有哪些？

• 3、浅析零售业大数据构成要素

• 4、制约大数据发展的三个因素

一、大数据分析平台安全评估的五大要素

要素1:统一的数据管理平台

统一的数据管理平台是大数据分析系统的基础。数据管理平台存储和查询企业数据。这似乎是一个广为所知，并且已经得到解决的问题，不会成为区分不同企业产品的特色，但实际情况却是，这仍是个问题。

要素2:支持多种数据类型

大数据分析平台利用了大数据平台的可扩展性，以及安全分析与SIEM工具的分析功能。安全事件数据收集会有不同的颗粒度。比如网络包是一般层级较低、细粒度的数据，而修改服务器管理员密码的日志则会是粗颗粒的数据。

要素3:可扩展数据提取

服务器、终端、网络与其他基础设施的状态都在不断变化。很多状态变化日志都是有用的信息，应该传送到大数据安全分析平台。假设网络带宽充裕，最大的风险是安全分析平台的数据提取组件无法支撑不断涌入的安全数据。

要素4:安全分析工具

Hadoop和Spark等大数据平台都是通用目的的工具。它们可以帮助开发安全工具，但它们本身并不是安全分析工具。安全攻击可以进行扩展以满足企业基础设施产生的数据规模。因此，Hadoop和Spark等工具满足这一标准。

要素5:合规报告

合规报告不再是可有可无的要求。很多用于合规报告目的的数据要素都与安全最佳实践有关。即使是那些不需要合规报告的企业，这些报告仍可以用于内部监督。在需要合规报告的企业，需要审核大数据报告平台是否包含了合规报告功能，以确保贵机构的需要得到满足。

关于大数据分析平台安全评估的五大要素，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

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二、大数据的特征有哪些？

大数据的5V 特性包括：Volume（大量），Velocity（高速），Variety（多样），Value（低价值密度），Veracity（真实）。

Volume(大量)：包括采集，存储，管理，分析的数据量很大，超出了传统数据库软件工具能力范围的海量数据集合。其计量单位至少是P（千T），E（百万T）或Z（十亿T）。

Velocity(高速)：数据增长速度快，要求实时分析与数据处理及丢弃，而非事后批处理。这是大数据区别于传统数据挖掘的地方。

Variety（多样）：数据种类和来源多样性，包括不同种类的数据，比如文本图像音频视频定位等，以及各种结构化，半结构化，非结构化数据，不连贯的语义或句意。据调查，企业数据中80% 为非结构化数据。这对数据处理能力提出了更高的要求。集合了数学，心理学，神经生理学与生物学的机器学习在数据挖掘，自然语言处理，搜索引擎，医学诊断方面不断寻求突破。以期将人脑的智慧与机器的威力相结合，勾划一片混沌之中的清明。

Value(低价值密度)：海量信息中的价值密度相对较低，如何在大数据中条分缕析披沙拣金，进行分析预测，找到数据的意义和价值所在，是机器学习和人工智能努力的方向。单位数据的价值低，如同蚂蚁，但聚合后的大数据却是蚁兵，战斗力惊人。

Veracity（真实性) : 指大数据的质量，大数据的内容是与真实世界息息相关的，真实不一定代表准确，但一定不是虚假数据，这也是数据分析的基础。基于真实的交易与行为产生的数据，才有意义，如何Mock数据，是一个话题。如何识别造假数据，更是值得研究的领域。

三、浅析零售业大数据构成要素

浅析零售业大数据构成要素

 马云说人类社会已经从IT（信息技术）时代进入DT（数据技术）时代，《大数据时代》一书的大卖也昭示了大数据的重要性。各个行业都在研究大数据对自己行业的变革，作为精益零售研究工作者，我也来浅析一下零售业的大数据构成要素。

一、大数据的对象包括企业内部信息与外部信息

外部信息主要指的是市场信息、流行趋势、厂商信息、消费结构的变化、政策与制度改变、新商品新技术的革新等；

内部信息主要指的是POS信息、商品销售动向、顾客信息、竞争对手信息、公司的方针与指示、门店所在楼盘相关信息、销售额与利润的分析、门店周边商圈分析等。

二、大数据使用者应该普及到所有基层员工

大数据不只是给企业高层经营分析用的，而是要普及到公司所有一线员工，包括订货、配货、采购、物流、人事、财务等所有的基层员工，他们在做业务决策时如何通过大数据提高预测的准确性。

三、大数据应该是业务过程分析而不是财务结果分析

企业目前使用的BI系统大多是面向财务结果的分析系统，主要是企业高层分析财务指标用的，而大数据应该是面向业务过程分析，即贯穿于企业各职能部门的业务主线，在日常工作中就要活用大数据，如商品部与营运部每天都要分析商品构成评价、商品动向分析、ABC分析、趋势分析、矩阵分析、商品动向的地区间对比分析、滞销商品分析、新品与重点商品的销售分析等等。通过每日分析就能及时发现问题所在，迅速调整经营决策。

四、大数据更强调的是业务模型而非技术本身

目前国内BI(一般称为商业智能)系统应用好的企业远低于ERP的应用，原因并非BI技术架构的问题，而是业务模型不知道如何建立，业务部门也很难说清楚他们要什么样的报表才是业务最优的报表，而IT技术构建者是很难理解业务模型的。对比日本与中国BI分析系统的特点，中国企业的领导者喜欢看类似于仪表盘、驾驶舱的很炫的界面，最好还要有智能报警器，而日本企业只看二维的数据表格，数据很枯燥，但却很实用。

五、日本广泛在用的零售业大数据分析系统

日本零售业到底在用什么样的大数据分析系统？最核心的有三点：1、一定要有销售计划或预算系统：通过预算的销售额、毛利、折扣率、来客数与实际结果的对比，找出差异并分析原因，从而修正下一次计划，日益精进，最终目的是提高计划的精确性，从而在商品开发、生产、物流配送时就能精确地分配资源，不浪费，这也是精益零售的核心；2、一定是定型分析而非自由分析：中国的BI系统强调工具的灵活性与强大，可以让企业自由拖拽，其结果分导致各业务部门拉出来的数据差异较大，无法形成统一的数据语言，而日本BI系统强调的是定型分析，将各业务部门要分析的报表固定成统一的报表格式，这样每周开经营分析会议时各业务部门的数据就完全统一了；3、非结构化数据比结构化数据重要：结构化数据指的是ERP系统中能看到的信息，而非结构化数据来自于员工每一次假设-验证后形成的经验信息，相当于是员工经常试错后的日志记录，这样的日志一定要记入系统，等来年同比时作为重要的参考信息，举例来说，在做周同比分析时，某门店附近学校运动会去年与今年的春季运动会并不在同一周举行，则同比分析时就要找出举办运动会的不同周数去对比。这个现象也能解释一个问题：为什么一家优秀的门店店长去了别的门店当店长后，业绩不升反降，原因是这个优秀的店长不了解新门店的过去的试错经验，也就是说门店的知识沉淀工作不充分，知识都被原来的店长记在大脑里带走了，没有沉淀到IT系统中去。而市面上常见的KM知识管理系统流于形式变成OA办公系统了，最好的做法是把日志信息记录到POS系统里面，作为门店的知识管理系统。

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四、制约大数据发展的三个因素

制约大数据发展的三个因素

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。此外，当很多商家合作起来，很容易形成卖家同盟而导致消费者利益受到损失，影响到竞争的公平性。

大数据最具有想象力的发展方向是将不同的行业的数据整合起来，提供全方位立体的数据绘图，力图从系统的角度了解并重塑用户需求。然而，交叉行业数据共享需要平衡太多企业的利益关系，如果没有中立的第三方机构出面，协调所有参与企业之间的关系、制定数据共性及应用的规则，将大大限制大数据的用武之地。权威第三方中立机构的缺乏将制约大数据发挥出其最大的潜力。

第三、大数据结论的解读和应用。大数据可以从数据分析的层面上揭示各个变量之间可能的关联，但是数据层面上的关联如何具象到行业实践中？如何制定可执行方案应用大数据的结论？这些问题要求执行者不但能够解读大数据，同时还需深谙行业发展各个要素之间的关联。这一环节基于大数据技术的发展但又涉及到管理和执行等各方面因素。

在这一环节中，人的因素成为制胜关键。从技术角度，执行人需要理解大数据技术，能够解读大数据分析的结论；从行业角度，执行人要非常了解行业各个生产环节的流程的关系、各要素之间的可能关联，并且将大数据得到的结论和行业的具体执行环节一一对应起来；从管理的角度，执行人需要制定出可执行的解决问题的方案，并且确保这一方案和管理流程没有冲突，在解决问题的同时，没有制造出新的问题。这些需求，不但要求执行人深谙技术，同时应当是一个卓越的管理者，有系统论的思维，能够从复杂系统的角度关联地看待大数据与行业的关系。此类人才的稀缺性将制约大数据的发展。

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