大数据时代的数据分析
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大数据时代的数据分析范文第1篇
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）27-0003-02
正是互联网技术的应用，为整个社会发展转型奠定了重要基础。尤其是在大数据应用日益成熟的今天，完善构建大数据分析平台，结合大数据分析的具体功能属性和应用价值，从而实现企业经营发展与大数据应用的体系性融入。当然，想要用好大数据平台，就必须了解大数据平台有哪些应用特征，同时也要了解其具体应用要求和内涵，从而适应大数据时代特征，为企业发展提供科学决策。
1 大数据时代特征分析
大数据时代的到来，标志着人类对计算机互联网技术的应用实现了实质性进步，与以往时代所不同的是，大数据时代具有自身特征，其主要表现为：首先，其整体数据量极大，与以往信息时代不同的是，大数据应用的前提就是收集庞大的数据信息，因此，其存储数据的计算量远超过了当前的计量，其基本上使用的都是P/E/Z做计量单位，起码存储在1000T以上，甚至高达10亿T。
其次，其特征主要表现为种类繁多、内容多样。尤其是整个大数据体系中不仅包含了各个行业的信息，同时其收集形式也极为多样，从文字、图片到音频、视频等等，基本上囊括了整个时代的各个信息链条和内涵。正是数据信息的多样化和多元化决定了我们可以通过使用大数据实现对整个数据资源的体系化认知，同时这也从根本上提升了我们对数据的处理和应用能力，使得整个数据分析更有参考价值和意义。
此外，随着当前大数据应用不断成熟，如今数据价值密度相对较低，尤其是在物联网广泛应用影响下，信息感知应用极为广泛。虽然当前大数据时代，整个数据量大，但是有价值的数据较少，其整体价值密度不大，因此如何才能有效完善数据筛选，优化其价值应用，就是当前利用大数据平台过程中所不可忽视的内容。
最后，我们应该认识到大数据时代的重要特征还表现为数据处理深度快，且对数据处理有较高的时效性要求。正是高速的数据处理速度和处理时间要求，决定了当前大数据开发应用不同于传统数据筛选应用。但是我们应该辩证看待大数据平台的优缺点，尤其是当前我们所具备的技术和设施已经无法满足海量信息数据的处理，可以说正是快速发展的时代要求决定了我们必须优化信息数据利用方式，构建完善的数据应用平台和机制。
2 当前大数据分析平台应用内涵及具体状况分析
想要对大数据分析平台应用要求进行体系化认知，就必须清楚大数据分析的定义内涵、应用过程中存在的问题和不足以及其具体的解决对策。只有对其形成体系化了解，才能从根本上服务大数据分析平台建设、应用。
2.1 大数据分析的定义
结合大数据结构复杂，数据更新速度快、价值密度低、整体数据量大等一系列特点，当前我们在应用大数据时，存在较大难度，而全面应用大数据的关键就是实施大数据分析，通过完善大数据分析的具体定义认知，从而构建合理的大数据分析平台。实际上，大数据分析指的是在数据密集的环境下，通过使用科学分析的方法，对数据应用进行重新思考，并完善构建全新数据分析应用模式。大数据分析认为其分析应用过程并非技术上的应用，而是一种具体的使用策略，其核心内涵指的是通过使用一种相对以往更有效分析方式来管理、获取海量数据的方式，并且在这一过程中获取有价值的信息。结合当前大数据应用实际状况，我们可以认为，大数据分析指的是：依据数据生成理论，通过构建大数据分析模型，从而结合集成化大数据分析平台，使用云计算技术完善分析数据资源，并且最终探究出大数据模式背后规律的过程。
2.2 大数据分析方法阐述
目前大数据分析的重要内容是可视化分析，通过集成交互可视化和自动化分析，从而提升大数据分析方法的应用效果。从大数据分析系统架构层面看，整个大数据分析具有9层架构体系，尤其是其中的复杂结构处理技术、平台应用标准规范和虚拟化接入技术以及其知识服务交易模型和大数据知识服务质量评价体系等共同组成了大数据分析服务的关键技术应用机制。在传统数据分析过程中，其更多针对的是原始数据进行抽样、过滤，并结合数据样本分析，从而探究其中存在的具体规律和特点。因此，其中最重要的特点在于通过使用复杂算法能够从体系化的数据中寻找到更多有价值的数据信息。在当前计算水平和存储能力大大提升过程中，大数据分析所面临的对象是整个动态变化的数据群体，而不是客观不变的数据样本，因此其大数据分析的应用重点从高效解决收集到的信息入手，只有提升数据运算的准确性，才能够没满足大数据分析的应用要求。
2.3 大数据分析过程中存在的问题阐述
正是因为当前大数据时代的迅猛发展，整个大数据分析过程中存在着一系列问题和不足，其大大制约了大数据分析的应用效果，其问题集中反映为：首先，想要实现精准的大数据分析，需要解决其大数据存储问题，与以往相比，大数据时代，其整体数据存储远远超过了传统数据时代，而想要实现其数据分析目的，就必须完善数据存储。而目前在大数据时代，整个数据存储并不是静态的，而是动态发展的，因此只有探索完善适应大数据存储的具体机制，才能实现其最终目的。其次，大数据质量不高，分析利用难度大。因此，需要探究增强数据可用性的方法。此外，大数据分析的核心在与数据建模。但是当前由于建模水平较差，暂时很难结合大数据时代特征，完善建模应用。最后，缺乏专业的大数据分析工具。在传统数据分析过程中，经常使用SPSS等软件进行数据分析，但是在大数据时代，缺乏能够完善有效的数据分析工具。因此，结合大数据时代特征，构建大数据分析平台，对于整个大数据时代应用发展来说，极为必要。
3 构建研发大数据分析平台的具体策略
在大数据分析过程中，最需要探究的就是其分析方法。分析方法的好坏直接关系到大数据分析应用的具体结果是否合理有效，同时也关系到其数据分析结果是否切实有用。而不同类型的大数据则需要截然不同的分析方法。而在构建大数据分析平台过程中，需要从以下方面入手：
首先，要结合大数据分析应用的具体要求，完善数据存储技术。当前增速惊人的大数据决定了我们想要实现大数据分析目的，就必须探索完善的数据存储方式。通过应用云存储技术，能够确保其存储容量以及数据整体的可用性和安全性等等，从而解决大数据分析平台的数据存储问题。而通过提升大数据分析存储技术，必然也能够有效提升其具体应用技术。同时优化数据存储，能够有效提升大数据的应用效果，实现大数据分析的良好效果。
其次，大数据分析是大数据应用的核心，而实施大数据分析模式则需要针对当前类型多样、迅速增长的信息数据进行分析，并且通过合理分析，从庞大的数据体系中寻找到有价值的信息内涵，进而为整个决策活动提供相关依据的模式。在大数据分析过程中，数据库、知识库和模拟库是整个数据分析模型构建的主要要素，通过在构建现有知识库和数据库模型基础上，进行数据分析，其得到相应结果，一方面优化模型构造，另一方面也实现对数据的具体应用。通过优化数据模型应用，能够有效提升大数据分析能力和应用实效。
最后，大数据分析系统作为当前数据平台应用的核心，其主要应用功能在于为数据挖掘应用提供完善基础，同时使用分布式存储法和并行计算体系，通过使用多重分布计算，从而实现对各类信息资源进行有效计算和分析，通过提供关联、分类、预算等一系列方法，结合各种数据挖掘分析机制的应用，从而实现整个大数据平台价值效用的体系化发挥。
4 结语
在当前互联网技术对各行各业发展的具体影响推动下，通过使用大数据技术，能够为各行业发展奠定重要基础，尤其是大数据分析的科学性，能够为企业发展提供重要决策依据。而对各企业来说，寻找大数据应用与企业自身经营的结合点，则能够从根本上提升大数据应用效率。而想要构建符合实际经营需要的大数据分析平台，就必须从大数据时代特征分析入手，通过具体了解和体系化融入，从而实现大数据分析平台的具体研发。而构建大数据分析平台将从根本上发挥大数据技术优势。
参考文献：
[1] 马新莉.面向服务的大数据分析平台解决方案[J].科技创业，2013（10）：72-74.
[2] 韩晶晶.大数据时代下数据分析理念的辨析[J].管理信息，2014（5）：33-35.
大数据时代的数据分析范文第2篇
随着现代科技和信息技术的发展，尤其是我国4G通行证的发放，网络大时代数据已经来临，随之而来的便是网络时代大数据的机遇与挑战。本文将以网络时代大数据的来临作为切入点，浅要分析了网络时代大数据的机遇与挑战，为大数据在高速发展网络时的应用抛砖引玉，希望能为广大业内人士提供一些浅薄的建议。
【关键词】网络时代 大数据 机遇 挑战
1 网络时代大数据的来临
网络的高速发展使得信息化在社会经济以及民众生活方面的渗透不断加快。根据相关资料分析显示，从上世纪90年代到2014年的今天，全世界网民每月使用的网络数据流量从1MB增长到了10GB。这也就意味着在二十年左右的时间内，全世界的网络数据使用量翻了12800多倍。随着网络的不断发展，加之网民数量的增长，全球网络数据也将年年递增。而网络时代下，网络速度更快、覆盖面更广、费用更便宜、利用率也就更高。数据越多，数据规模也就越大，数据处理的难度也就更高。
大数据中含有了相当重要而且具有价值的数据，也包含了网民在网络上发生的大量数据，记录了网络中网民的思想、行为等。这是网络时代大数据来临的产物，也是大数据最为明显的特征。网络时代大数据如果能够有效组织和利用，人类将在网络时代下通过大数据的利用进一步促进社会各项发展。但是，网络时代大数据的来临给大数据带来了机遇的同时也带来了一些挑战。
2 网络时代大数据的机遇分析
2.1 分析结果更加精确
在网络时代背景下，人们对于网络的利用也更加便捷，而且网络时代背景下网络活动的价格更低廉，人们在网络中进行活动的范围更广，可以利用网络进行的事物处理也更多，这样必然会产生更多的数据。换句话来说，数据一旦增加，相关行业进行统计分析的过程中所获取的结果将更为精确。随着网络时代的到来，网络数据的发生量将年年递增，这也就意味着相关行业在进行数据分析的时候将拥有更多的数据作为支撑，分析结果也就更加精确。比如现在购物网站中的淘宝、京东、当当网都会进行顾客分析。网络大数据下网站就可以根据顾客的浏览量和商品点击率等大量相关数据分析出顾客的需求，进而在产品营销过程中能够达到良好的推销效果。
2.2 大数据发展更加多样化
在网络时代的背景之下，大数据能够应用的方面也更广，人们通过高速发展和覆盖面更广的网络在生活方面将会发生翻天覆地的变化。例如现如今大部分车辆都安装了智能车载系统，而网络时代大数据将赋予车载智能系统更多更好的功能，让车辆的行使更加安全和便捷，人们对于车辆情况的监控也更加便捷 。
2.3 大数据的分析速度更快
网络时代背景下，大数据的各项运用以及其分析结果的精确主要依赖于分析速度更快，这也是网络时代赋予大数据的另一个机遇。通常来说，大数据的的处理往往是通过网络把储存节点与主机连接起来，进而进行数据的交换和处理、分析。而速度更快、覆盖更广、带宽更高的网络为大数据的分析提供了有力的保障，分析过程中可以同时处理相当大量的数据。故而，网络时代大数据的数据分析和处理速度更快。
3 网络时代大数据的挑战分析
3.1 数据安全方面的挑战
网络时代背景下，大数据的各种安全隐患更大，数据本身以及用户个人数据的安全将面临着新的挑战。面临网络和带宽的增加，尤其是大量网络对话和网络交易活动的增加，这种大数据洪流中的数据安全威胁更为严重。一旦有不法人士将用户的大量数据进行分析和处理，很容易了解到用户的一些隐私问题，更为严重的将导致个人机密或者商业机密的泄露。所以，面临这样的安全挑战，首先要通过权限控制和物力隔离相互结合的方法对数据进行隔离，防止非法访问盗取用户数据中含有的隐私。其次，用户一定要对自己的数据信息进行加密，无论是数据储存还是数据传输都应当进行加密。最后，一定要对用户硬盘进行有效的防护，防止非法用户访问磁盘中的用户数据。
3.2 数据处理方面的挑战
从大数据中提取含有信息和价值的过程是相当复杂的，需要不断进行真伪的鉴定。这种情况下，数据处理人员往往都需要加强业务理解能力，构建数据理解、准备、模型建立、数据处理部署以及数据评估等步骤。研制出准确有效的数据处理方法，把握住真正有价值和可利用的数据。
3.3 数据储存方面的挑战
大数据的储存在网络时代背景也面临着新的挑战。在网络时代背景之下，每个网民每天的使用的网络数据高达10GB，数据使用量的增长也需要更高的储存技术。尽管现阶段的压缩技术以及储存技术都在不断适应网络时代大数据，但是其技术的发展与网络时代背景下数据的增长量是不符的。尤其在数据备份的过程中，由于数据储存的分散性，备份数据也是相当困难。故而，面对数据储存方面的挑战，必须要研究出低能耗和高密度的储存设备。而在数据备份的技术上也应当样子出高强兼容性的数据备份系统才能有效进行数据备份。
3.4 人才的挑战
网络时代大数据无论是储存技术方面的挑战、数据处理方面的挑战还是数据安全方面的挑战，究其本质来看都需要专业人才进行解决。这就形成了网络时代大数据面临的人才挑战。就目前网络信息技术的发展来估计，网络时代大数据将为全球提供近440万的IT工作岗位以及上千万的非IT工作岗位。全球最大占领咨询公司――麦肯锡咨询公司的预测在未来五年以内，美国亟需近50万的大数据分析人才，而人才缺口竟高达近20万。尤其是兼具大数据应用和大数据分析技术的管理人员人才缺口更是高达150万。
4 结语
网络时代大数据已经来临，它给人们生活以及社会中各行各业带来的变化将是前所未有的。但是其自身遭遇的机遇和挑战也是史无前例的。只有充分认识到网络时代大数据来临之后遭遇的机遇和挑战，并用于面对挑战和机遇，才能充分利用其大数据并发挥作用。
参考文献
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[2]何非，何克清.大数据及其科学问题与方法的探讨[J].武汉大学学报（理学版），2014（01）.
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大数据时代的数据分析范文第3篇
【关键词】分析系统；大数据；时代；运用
一、大数据时代背景
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，并成为至关重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。进入2014年，“big data”一词越来越多地被提及，时代寡头用它来描述和定义信息爆炸产生的海量数据，命名与之相关的技术发展与创新。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着一个企业、一个行业、一个领域甚至一个国家的发展和未来，虽然很多个体和部门并没有意识到数据爆炸性增长所带来挑战和机遇，但随着时间的推移，人们将越来越清晰的认识到海量数据的重要性，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。
二、经验审计之弊端
本课题以具有大数据特征的人民银行国库核算业务为切入点，分别从审计抽样、线索发现、问题定性等多方面、深层次加以分析，显现经验审计之特点。为保证分析数据的科学性、连续性和逻辑性，课题组抽取了人民银行某地市中心支行2008至2013年期间，甲、乙、丙3名审计人员对国库核算业务审计资料，对比如下：甲审计员分别于2008年、2009年、2011年和2012年参加了对4家县支行国库核算业务审计，其中审计资料调阅重合度98.7%，线索追溯重合度95.4%，问题定性重合度98.4%，而审计方案覆盖率只有63.2%。乙审计员于2009年、2010年和2012年参加了对3家县支行国库核算业务审计，资料调阅重合度96.8%，线索追溯重合度95.3%，问题定性重合度97.9%，审计方案覆盖率为67.1%。丙审计员于2008年、2012年和2013年参加了对3家县支行国库核算业务审计，资料调阅重合度94.5%，线索追溯重合度96.4%，问题定性重合度97.2%，审计方案覆盖率为72.3%。
三、分析审计系统的优势
随着人民银行业务信息化进程的不断加快和数据大集中趋势的愈加明显，经验审计已无法满足基于风险控制的管理要求。为顺应内部审计工作发展，推动内审转型成果的有效运用，人行宝鸡中支积极探索应用计算机辅助审计系统（分析审计系统）开展大数据环境下的审计工作。2014年，宝鸡中支通过辅助审计系统对国库核算业务数据进行非现场查阅，重点运行“重要空白凭证领用情况”、“重要空白凭证跳号使用”、“预算执行情况分析”、“退库原因分析”、“支付方式退库原因明细查询”、“查复不及时”、“通过暂收款重拨”、“福利企业增值税退税”、“财政专户分析”、“大额贷记退汇支付业务”、“大额实拨资金业务分析”、“国库内部往来”、“会计主管授权日志分析”、“集中支付支出情况分析”等32个固化审计模型，完成了对3家县支行国库核算业务的全面覆盖，筛选提取重点关注数据1098条，现场审计核实风险隐患16类，共计37条，并实现了对审计方案的全面覆盖。
计算机辅助审计系统的有效运用一改传统盲目、经验的审计抽样方式，实现了审计范围的全面排查，最大限度的在海量数据中发现国库业务存在的薄弱环节，使审计工作方向明确、有备而来，审计疑点准确锁定、精确打击，大大节约了现场检查资源，降低了审计成本，提高了审计质量，改善了审计效果。
四、成果展示
2014年8月，宝鸡中支成立审计组进驻辖区某县支行，利用计算机辅助审计系统开展对县级国库核算系统专项审计，取得较好效果。
1.全面数据分析，筛选疑点线索
审前准备阶段，审计人员利用辅助审计系统非现场抽调了支行2013年至审计日的国库核算数据，根据数据分析组件对数据进行加工、筛选和比对。重点筛查了“重要空白凭证领用情况”、“重要空白凭证跳号使用”、“预算执行情况分析”、“退库原因分析”、“支付方式退库原因明细查询”、“查复不及时”等固化审计模型，初步筛选出需现场确认的可疑记录711条，按照风险类别整理导出文件32个。
2.强化疑点核实，核对凭证记录
现场审计阶段，针对审前提取的疑点信息，审计组有的放矢，调取疑点信息发生日及相邻日期的传票及账簿凭证，现场核对、深入挖掘、揭示风险。经核实后确认支行国库核算存在“福利企业退税监督不严”、“财政专户拨款审核不严”、“国库直接支付预算支出科目审核不严”、“预算单位国库集中支付覆盖率较低”、“对账制度执行不到位”等重要风险13个，涉及业务风险10类，迅速实现了对疑点问题的精确定性，起到了精确锁定，凸显风险，抓手明确，改善管理的审计目的。
大数据时代的数据分析范文第4篇
关键词：大数据时代；宏观经济；机遇；挑战；对策
一、前言
基于互联网经济时代背景下，计算机技术的广泛运用促使数据信息能够得到有效的收集与处理，但随着计算机网络体系的逐步完善，面对海量信息数据，如何实现对数据的高效快捷处理，以实现对信息资源的充分利用，成为各行业领域所面临的一大挑战。在此背景下，大数据技术的应运而生，为实现对这一问题的有效解决提供了出路，对于宏观经济分析而言，同样离不开大数据的支撑，因此，这就需要针对宏观经济分析之需，实现对大数据的完善运用。
二、在宏观经济分析中大数据所呈现出的价值
主要表现在如下两方面：第一，提供更加全面的数据信息。对于宏观经济分析而言，因所分析的内容多且广，加上会受到诸多因素的影响，进而使得在实际开展这一工作的过程中，因数据信息的不全面、获取信息的时效性低等，使得宏观经济分析的结果缺乏科学性。而将大数据进行运用，则能够借助计算机网络技术的支撑，实现对数据实时动态获取，并以丰富数据的获取来支撑该项分析工作得以实现高质高效落实。第二，丰富了分析方法。在传统宏观经济分析中，主要财通的方法为统计分析模型，借助抽样分析法来获得样本数据，并以此来作为整体，进而使分析结果难以与事实相符；而借助大数据技术的运用，则能够借助海量数据信息的获取，以计算机为支撑来实现对数据信息的自动分析，进而以总体分析法来提升分析结果的可靠性。第三，分析技术水平得以提高。在实施大数据分析的过程中，离不开计算机技术的支撑，借助结算及技术的运用则能够以多种分析模型的搭建与多种识别技术的融入，来取代大部分人工分析工作，以技术的全面支撑来提高分析的准确性与效率性。
三、基于大数据时代下宏观经济分析所迎来的机遇与面临的挑战
1.机遇
在大数据时代下，大数据技术的融入使得该项分析工作的开展能够获得丰富数据支撑，并以相应分析方法与分析技术的创新，为提升宏观经济分析的效率与质量奠定了基础。从所迎来的机遇角度看，对于宏观经济分析而言，借助大数据的融入，能够实现对海量信息的实施动态化获取，进而提升了信息获取能力，同时，借助智能化获取与分析的实现，能够为实现准确的预测分析奠定基础，同时，也在降低分析人员工作压力与难度的基础上，提升了分析的效率，为充分实现宏观经济分析的作用与价值提供了保障。
2.所面临的挑战
机遇与挑战并存，对于宏观经济分析工作的实际开展而言，同样面临着巨大的挑战，具体而言：第一，在互联网时代下，信息的传播打破了时间与空间的束缚，面对海量信息数据，对于该项分析工作的实际开展而言，要想能够从中选取中有价值的信息，且能够充分服务于该项工作的实际开展之需，难度极大；第二，在运用计算机网络技术的过程中，需要确保数据信息的安全，但是，从数据安全保障工作开展的实际状况看，相应能力还有待进一步提升；第三，在运用大数据来开展宏观经济分析工作，需要确保具备完善的专业人才队伍，进而才能够为充分发挥出大数据的作用与价值提供保障，但目前现有行业专业人才匮乏，难以满足该项工作的实际开展之需，进而使得大数据的价值与作用无法得到充分实现。
四、充分发挥大数据在宏观经济分析中价值与作用的对策
大数据技术为当前宏观经济分析工作得以实现顺利且高效开展提供了技术支撑，但是，从目前运用大数据的实际状况看，一系列挑战的存在，使得大数据难以实现作用的充分发挥，因此，这就需要结合实际所存在的问题，落实针对性的解决措施：
1.营造良好的发展环境
要想促使大数据能够在该项工作中得到充分且完善运用，首先就需要从大数据运用的宏观环境着手，因此，这就需要充分发挥出政府的作用。在实际践行的过程中，政府要充分发挥出自身的主导作用，以大数据收集体系的完善打造为基础，并针对经济发展的重点领域，实现相应数据收集工作的有计划落实，进而才能够为宏观经济分析工作实现顺利开展提供基础性前提。具体而言：一方面，政府相关部门要进一步提升对大数据的重视程度，针对大数据给该项工作的开展所带来的优势作用进行全面分析，在此基础上，从政策、资金等多方面加大对实施大数据的支撑力度，进而为实现大数据网络环境的打造奠定基础。另一方面，要加大对相关科研领域的重视程度，加大投入力度，确保相应研究机构能够为实现大数据的进一步发展提供支撑。此外，对于政府而言，为了能够促使大数据在宏观经济分析领域中实现充分运用，可鼓励企业积极践行信息化该该，进而以企业全面信息化管理的实现，为大数据的应用与发展创造良好发展空间与环境。
2.加大对数据采集与管理的力度
对于宏观经济分析工作的实际开展而言，需要以大数据的完善采集为支撑，并加强对数据信息的管理力度，进而才能够为实现大数据价值的充分发挥奠定基础，因此，在实际践行的过程中，需要以完大数据采集与管理体系的搭建为支撑。从实际该项工作工作开展的现状看，由于人员能力素质不足、技术水平偏低以及管理漏洞的存在等，使得难以充分发挥出大数据的优势作用，而要想实现对这些问题的解决，则就需要针对大数据采集流程，以完善采集体系的制定为支撑，促使在开展宏观经济分析工作的过程中，能够具备全面数据信息；同时，要加大对相应企业与个人，加大管理力度，制定完善的监管体系，针对不配合行为加大惩处力度，进而为实现数据信息采集工作的顺利开展奠定基础，此外，加大对相关人员的培训力度，促使其能够具备与之相适应的技能水平，以实现对大数据技术的规范且合理运用。
3.加大专业人才的培养力度
在借助大数据来开展宏观经济分析工作的过程中，由于行业专业人才匮乏，进而给该项工作的开展带来了极大的阻力，因此，这就需要加大对行业人才的培养力度。在实际践行的过程中，对于政府相关部门而言，需要以专项人才培养政策的制定与实施为基础，促使全社会能够提高对该领域人才培养工作的重视程度。同时，高校作为培养专业人才的主要阵地，应结合当前该行业领域对人才所提出的实际要求与需求，以相关专业的开设为基础，实现专业课程体系的完善打造，进而来满足社会对人才的实际需求。此外，对于企业而言，要针对大数据管理人员，加大培训教育力度，以提升其专业能力与信息化技能素养，为该项工作得以顺利开展提供有效支撑。
五、总结
综上，基于大数据时代背景下，对于宏观经济分析工作的实际开展而言，需要在明确大数据在该项工作中所呈现出的价值与作用的基础上，明确大数据所带来的优势，并针对在运用大数据于该项工作中所存在的问题，实现有针对性解决对策的落实。具体而言，要针对大数据的运用营造良好的环境，并在加大对大数据采集与管理力度的基础上，加强对专业人才的培养力度，进而为充分实现大数据运用于宏观经济分析中的价值并提升该项工作的效率与质量提供保障。
参考文献：
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大数据时代的数据分析范文第5篇
大数据时代信息安全面临挑战
在大数据时代，无处不在的智能终端、随时在线的网络传输、互动频繁的社交网络使得互联网时时刻刻都在产生着海量的数据。随着产生、存储、分析的数据量越来越大，在这些海量数据背后隐藏着大量的经济与政治利益。大数据如同一把双刃剑，在我们享受大数据分析带来的精准信息的同时，其所带来的安全问题也开始成为企业的隐患。
1、黑客更显著的攻击目标：在网络空间里，大数据是更容易被“发现”的大目标。一方面，大数据意味着海量的数据，也意味着更复杂、更敏感的数据，这些数据会吸引更多的潜在攻击者。另一方面，数据的大量汇集，使得黑客成功攻击一次就能获得更多数据，无形中降低了黑客的攻击成本，增加了其“收益率”。
2、隐私泄露风险增加：大量数据的汇集不可避免地加大了用户隐私泄露的风险。一方面，数据集中存储增加了泄露风险，而这些数据不被滥用，也成为人身安全的一部分。另一方面，一些敏感数据的所有权和使用权并没有明确界定，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及的个体隐私问题。
3、威胁现有的存储和防护措施：大数据存储带来新的安全问题。数据大集中的后果是复杂多样的数据存储在一起，很可能会出现将某些生产数据放在经营数据存储位置的情况，致使企业安全管理不合规。大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确运行。安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量非线性增长的步伐，就会暴露大数据安全防护的漏洞。
4、大数据技术成为黑客的攻击手段：在企业用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取商业价值的同时，黑客也在利用这些大数据技术向企业发起攻击。黑客会最大限度地收集更多有用信息，比如社交网络、邮件、微博、电子商务、电话和家庭住址等信息，大数据分析使黑客的攻击更加精准。此外，大数据也为黑客发起攻击提供了更多机会。黑客利用大数据发起僵尸网络攻击，可能会同时控制上百万台傀儡机并发起攻击。
5、成为高级可持续攻击的载体：传统的检测是基于单个时间点进行的基于威胁特征的实时匹配检测，而高级可持续攻击(APT)是一个实施过程，无法被实时检测。此外，由于大数据的价值低密度特性，使得安全分析工具很难聚焦在价值点上，黑客可以将攻击隐藏在大数据中，给安全服务提供商的分析制造很大困难。黑客设置的任何一个会误导安全厂商目标信息提取和检索的攻击，都会导致安全监测偏离应有方向。
6、信息安全产业面临变革：大数据的到来也为信息安全产业的发展带来了新的契机，还没有意识到这场变革的安全厂商将在这场变革大潮中被抛弃。大数据正在为安全分析提供新的可能性，在未来的安全架构体系中，通过大数据智能分析有效的将原来分割的安全产品更好的融合起来，成为不同的安全智能节点，这将是在大数据时代安全产业需要研究突破的重点。
RSA信息安全智能分析平台解析
日前，EMC信息安全事业部RSA宣布推出了RSA信息安全智能分析平台，该平台基于RSA NetWitness成熟的技术架构，并将SIEM、网络取证(Network Forensics)和大数据分析技术进行了融合，为信息安全专业人员提供了深度可视性，帮助他们察看和了解安全漏洞及安全攻击，使安全风险一出现就能被发现，因此显著节省了时间，将查找时间从几天缩短为几分钟。另外，通过帮助信息安全专业人员了解起源于企业内部及外部的数字风险，企业还能更好地保护自己的资产，包括知识产权以及其他敏感数据，同时节省与安全威胁管理及法规遵从报告有关的时间和费用。
RSA信息安全智能分析平台特性：
数据快速捕获与分析：与信息安全相关的数据，包括通过网络传送的完整数据包、日志和安全威胁情报，都能快速捕获和分析，以加速对潜在安全威胁的检测。
强大的分析能力：实现比基于SIEM的传统安全方法大得多的数据采集规模，而且新的分析方法具有更强大的分析能力。
集成了应对安全威胁的智能性：帮助企业实现安全威胁情报供给的可操作性，以加速对指向企业的、潜在攻击工具及方法的检测和查找。
安全威胁的背景信息：通过与RSA Archer GRC平台以及与RSA防数据丢失(DLP)套件的集成，还通过融合其他产品产生的数据，分析人员可以利用业务背景信息，为造成最大风险的安全威胁优先分配资源。
恶意软件识别：该解决方案利用各种查找方法识别基于恶意软件的攻击，识别范围大得多。
法规遵从报告自动化：通过良好的信息安全实践，帮助实现法规遵从性。
成熟的大数据平台及分析方法与信息安全工具相集成，使信息安全保障方式取得了极大的进步。正如所开发的那样，RSA信息安全智能分析平台整合了无与伦比的可视性，可利用大数据平台及先进的分析方法，识别高风险活动、降低高级安全威胁风险并满足法规遵从要求。
大数据安全未来趋势展望
据MacDonald预测，到2016年，40%的企业(银行、保险、医药和国防行业为主)将积极地对至少10TB数据进行分析，以找出潜在危险的活动。然而，供应商的产品格局却无法在短期内进行转变。现在，企业通常依赖于SIEM系统来关联和分析安全相关的数据，MacDonald表示目前的SIEM产品无法处理这么大的工作量，大多数SIEM产品提供接近实时数据，但只能处理规范化数据，还有些SIEM产品能够处理大量原始交易数据，但无法提供实时情报信息。
Gartner公司分析师表示，使用“大数据”来提高企业信息安全不完全是炒作，这在未来几年内这将成为现实。大数据将为安全团队带来新的工作方式，通过了解大数据的优势、制定切合实际的目标以及利用现有安全技术的优势，安全管理人员将会发现他们在大数据进行的投资是值得的。
