数据驱动的基金会、组织和企业收集大量数据，它们使用现代化技术有效地存储、使用和收集数据，以便在需要时对其进行挖掘。
通常提供一个公共平台来处理这些数据，这些数据被分析并转换为有价值的信息，使用更少的时间和高效的工具。
适当的集成是至关重要的，它将进一步用于决策、状态和性能报告、商业智能等。
大数据是什么?
由企业收集的大量数据，无论是结构化的还是非结构化的数据，用于竞争优势、机器学习、人工智能阶段或其他类似的预测项目，被称为大数据。
存储和使用由支持大数据分析的不同工具完成，因为许多组织可以收集处理处理大数据的系统的组件。当这些数据每秒都在增加或随时间增加时，没有特定的方法来评估这些数据的价值。存储包括TB字节、PB字节和EB字节的数据，用于存储随时间收集的数据。
数据仓库是什么?
管理系统用于存储、分析和处理数据。业务智能、增长和业务健康理解组织挖掘组织好的数据。甚至在紧急情况下发现错误也是有帮助的。
该公司有三种实时存储和管理数据的方式。
- 内部部署:内部部署数据仓库建议组织设置物理服务器和管理系统来评估其信息。
- 云存储：这些存储设施是在线的，没有物理来源。主服务器由其他公司管理和拥有，包括隐私政策、条款和条件。
- 混合仓库：这种类型的数据存储意味着它在服务器上物理可用。企业还会根据需要以结构化的方式将数据转移到云存储中。
大数据分析和数据仓库是如何一起组合的?
当仓库存储数据时，商业智能管理和分析数据用于业务目的。它创建的报告、见解和查询板在视觉上可靠且易于访问。因此，核心组织价值增加，促进成功和成长。
如何构建数据仓库?
由于所有数据都传输到一个地方，因此企业更容易随时跟踪和访问数据，因为数据存储在一个地方，既安全又灵活。
出于多种原因，应该构建数据仓库，例如：
首先，用户可以节省访问和修改数据的时间，因为受保护的信息随时可供当局使用。当需要时，多个来源可以访问这样的大数据。
结构和组织变得简单，不再需要重复的人工转移，从而节省时间和空间。
中央访问环境提供更好的可定制安全性，因为第三方无法在未经授权的情况下进入特定的数据库。
在构建数据仓库时要记住的三件事是，随着时间的推移，许多公司在仓库开发方面积累了经验，并且可以为其他组织提供出色的结构。有必要遵循基本步骤并研究如何管理这些步骤，这些步骤是：
第一步是存储，在内部部署或云之间决定。这两种选择是可行的，主要取决于公司的要求。
第二步是在集中化软件和可视化软件之间进行选择。两者都扮演着至关重要的角色，前者负责收集、存储和分析;后者将添加数据，提供报告，并进行类似的处理。
第三，也是最重要的是雇用熟练的专业人员来维护这些仓库，保持它们干净整洁。数据仓库和大数据方面的知识要清晰、概念性强，这样才能对公司的硬件和服务器进行管理和组织。
大数据分析是网络安全的必需品
大数据分析是网络安全的必需品，为个人提供有关增强客户体验和更高增长、提高投资回报率和降低管理费用的相关信息。
企业网络也不例外。因为企业每天都会产生和消耗大量的数据，他们必须依靠分析来帮助他们掌握和保护关键信息。
应对网络安全问题的主要挑战:另一个问题是，许多企业都有一个开放的网络结构。一旦攻击者破坏了网络安全，他们就可以自由地访问网络的所有主要系统。话虽如此，这些网络安全漏洞只是冰山一角。阻止网络安全解决方案完全实现自身的主要问题可能与两个因素有关:数据量和可扩展性。
大数据分析之所以有效，是因为它遵循了PDR(预防、检测和响应)模式。话虽如此，许多数据分析师建议企业投资于大数据分析，以防止未来的安全漏洞。
- 异常的实时识别:异常可以有许多不同的形式。据《哈佛商业评论》报道，60%的异常情况来自内部，这意味着许多员工都应该为数据泄露负责。有时，这样的数据泄露是由于某个员工将关键信息分发给不正确的人而造成的诚实错误。然而，许多这些数据的发布都是经过深思熟虑的。因为这些危险来自内部，所以它们是最难识别的;然而，在大数据的帮助下，任何事情都可以被实时识别。
- 网络风险和漏洞评估:大数据分析是分析公司数据以识别和分类的过程。此外，它分析危险，并提醒用户可以快速修复的任何网络弱点。然而，如果组织不能及时处理这些安全漏洞，那么所有这些知识都可能变得毫无意义。
- 改进事件响应：当数据泄露成功时，许多企业都面临着确定网络攻击发生的方式、原因和位置的苦差事。企业经常依靠第三方来评估损失，并分析导致攻击发生的情况。大数据分析可以轻松管理所有这些职责。
- 理想的大数据分析方法：大数据分析通过提供洞察力帮助人们做出更好、更快的决策，不断给企业带来惊喜。然而，虽然许多人可能会称赞大数据分析的优点，但有一些趋势、见解和架构工具需要考虑。通过这些方法可以帮助你有效地处理大数据分析。
- 恶意软件的研究和分析：网络攻击的方法越来越复杂。他们悄无声息地潜入系统，直到造成破坏。大数据分析使您能够检测和报告威胁。
- 网络安全领域的趋势分析：大数据分析收集有关任何网络危险的信息。它生成检测模式、趋势或恶意软件跟踪的报告，以预测未来的恶意软件事件。因此，它可以防止企业再次陷入同样的错误。
- 威胁检测性能评估：分析模式，预测网络威胁的路径，检测恶意软件，这些都是为了帮助组织做出最佳的网络安全决策。
结论
大数据和数据仓库对于功能优化、有前景的增长和创新以及信息安全都是必要的。这样的存储选项提高了效率，获得了更好的可靠性。此外，企业需要提供了一个安全的工作环境，并且应对可能的网络威胁。
