信息安全_数据安全_whoami%20_priv%20-%20show%20me%2
安全体系
安全管理
安全架构安全测试
安全分析
2021-08-23 13:00:56
3.72MB
信息安全_数据安全_Passwords_and_Patching：The_Forgo
数据泄露
安全分析
安全管理
威胁情报
安全分析
2021-08-22 13:00:45
2.83MB
对于“大数据”研究机构Gartner给出了这样的定义。“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。
而在我们专业行业上又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
通俗一点我们只需要记到四点：
1.大数据是庞大的数据信息。
2.我们需要对这些数据进行专业化处理分析才可得到有意义的信息资料。实现数据的“增值。
3.大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据
4.大数据分析是和云计算联系在一起，须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着互联网、移动互联网、终端设备、物联网等技术的发展，全球数据生产正在高速增长。信息正成为企业战略资产，市场竞争和政策管制要求越来越多的数据被长期保存。
比如电信在数据运营上实现了向“数据资产”运营的转型、向“流量产品”运营的转型、还进行基地业务营销
而在我们专业行业上也可带来不小的机遇：
1、帮助我们了解客户：将客户、用户和产品进行有机串联，对用户进行个性化定位，提供客户导向性的服务
2、帮企业锁定资源：实现企业对所需资源的精准锁定，企业都可以进行搜集析，形成基于企业的资源分布可视图，直观地面对，利用各种已有和潜在资源。
3、帮企业规划生产：规划生产架构和流程，发掘传统数据中无法得知的价值组合方式，而且能给对组合产生的细节问题，提供相关性的解决方案，为企业开展生产提供保障。 4、帮企业做好运营：根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。 5、帮企业开展服务：通过大数据信息交叉验证技术、分析数据内容之间的关联度等，进而面向社会化用户开展精细化服务，提供更多便利、产生更大价值......
2021-08-08 17:09:25
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游戏板块点评报告：龙头公司多年布局研发带来拐点，运营数据逐周改善布局正当时.pdf
2021-07-07 14:10:54
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