在过去的五年里，人们一直在争论是否有必要大规模普及BI，让它更容易使用。在此期间，BI一直以10%到20%的速度在企业用户中普及。每年，我们都可以看到人们开发新的分析技术、工具和流程，使分析功能更加强大。然而，他们都没有触及商业智能的广泛应用，或实现商业智能的消费化。我们实际上需要多少业务分析师？我们是否需要更多的工具来帮助业务分析师提高BI的企业渗透率？
事实上，我们应该让阿碧成为实际经营企业的员工、供应商和合作伙伴的工具。对于每一个商业分析师来说，如果他能及时提供BI能给出的信息，那么他将使数百名员工受益。不管目前的BI普及率如何，这些员工、供应商和合作伙伴的需求和技能将大大增加对BI技术的需求，并提高可用性。苹果VS微软和应用vs工具如果我们从终端用户和业务分析师的角度来看BI，可以看到人们对它的两种看法和态度，就像苹果和微软的区别一样。
4、大 数据时代的隐私安全如何保护?Da 数据 era的缺点是隐私安全透明。不知道大家有没有这样的生活经历:早上还在用浏览器搜索“女生喜欢什么样的口红”，中午看到一条口红广告推送；刚和一个朋友通完电话，说旅游带什么背包。打开购物网站，看到了旅行包的推荐。大数据时代的缺点是隐私安全是透明的。不知道大家有没有这样的生活经历:早上还在用浏览器搜索“女生喜欢什么样的口红”，中午看到一条口红广告推送；刚和一个朋友通完电话，说旅游带什么背包。打开购物网站，看到了旅行包的推荐。
收集标签的目的是建立用户画像，最终从杂乱的标签中模拟出一个有你的兴趣、爱好和想法的“你”。比如你玩手机的时候看到一篇贴着“美女”标签的文章，不代表你真的喜欢美女，可能是滑的。所以手机要根据浏览的停留时间，搜索次数，是否评论转发等等来判断你的兴趣。
5、什么是大 数据安全Da 数据随着时代的到来，各行业数据的规模以TB级增长，高价值数据来源的企业在Da 数据的产业链中占据着至关重要的核心地位。如何保证网络的完整性、可用性和保密性，而不受信息泄露和非法篡改等安全威胁的影响，成为政府机关和事业单位健康发展需要考虑的核心问题。大型数据安全防护技术包括:数据资产排序(敏感数据、数据库等。)、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。
6、大 数据应用需注意哪些安全问题?1。随着云会计、大数据技能、数据自有形态和数据方法的逐步应用，监管流程也在不断补充和变化，这种发展趋势会越来越快。那么，在这种大趋势下，如何保证监管过程的系统性和时代感，是企业优先考虑的因素。2.在体系建设方面数据安全本身不会产生价值，所以很多时候在体系建设前期，为了快速建设，往往会降低安全相关人才的优先级，甚至长期缺失。
另一方面，由于系统建设前期对安全人才的忽视，后期增加安全人才会变得更加困难，甚至需要调整系统架构，无形中增加了企业的投资成本。3.管理者认知方面，近期大大小小数据安全事件频发，给企业和个人带来了严重后果。企业的管理层在保障数据安全上基本高度一致。但光知道意识形态是不够的，甚至对企业的安全建设有反作用。
7、大 数据安全问题及应对思路研究large 数据安全问题及对策研究随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，全球数据卷呈爆炸式增长。同时，云计算为这些海量的多样性数据提供了存储和计算平台，分布式计算和其他数据挖掘技术大大增强了数据分析规律和判断趋势的能力。“大-0”在不断渗透到各个行业，深刻影响国家政治、经济、民生和国防的同时，其安全问题也将对个人隐私、社会稳定和国家安全构成巨大的潜在威胁。如何应对面临巨大挑战。
(一)国家数据资源大量流失。数据在互联网上的大量跨境流动，加剧了数据这一国家战略资源的大量流失。世界各地的各种海量数据在美国不断被总结，短期内没有改变的迹象。未来随着数据的广泛应用，关系国家安全的政府和公共事业中的大量数据资源将进一步开放，但目前由于相关配套法律法规和监督机制不完善，极有可能造成国家密钥数据资源的流失。
8、大 数据技术应用中的安全问题是什么在互联网时代，数据已经成为公司的重要资产，很多公司会利用数据等现代技术对数据进行收集和处理。“Big 数据”的应用有助于公司改善业务运营，预测行业趋势，但“Big 数据”在应用过程中也存在诸多安全问题，“大数据”的应用存在哪些安全问题？接下来我们就来看看。
