数据库需要能够近乎实时地写入新数据，在统一数据管理平台中需要考虑的另一个重要方面是数据集成。二、支持多种数据类型:1。big 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和SIEM工具的分析功能。安全事件数据收集将具有不同的粒度。比如网络包一般是低级细粒度的数据，而修改服务器管理员密码的日志是粗粒度的数据。2.不同类型的安全事件数据的语义是不同的。
4、教你五招评估大数据安全分析产品教你五招评估大数据安全分析产品。网络犯罪和其他恶意活动的增加促使企业部署比以往更多的安全控制并收集更多的数据。现在，企业开始将big 数据分析技术应用于安全监控，试图通过更广泛、更深入的分析来保护公司宝贵的资源。大数据的安全分析技术利用了大数据的可扩展性，结合了高级分析和安全事件与事故管理系统(SIEM)。
例如，我们应该考虑检测和预防高级持续威胁的挑战。使用这些技术的攻击者可能会使用慢节奏和低可见性的攻击模式来避免检测，但传统的日志记录和监控技术可能无法检测到这种攻击，因为这种攻击的每一步都可能在单个设备中执行，跨越很长一段时间，并且看起来毫无关联。扫描日志和网络流量中的可疑活动有时可能会错过攻击者杀伤链的关键部分，因为它们可能与正常活动没有太大区别。
5、oa软件如何进行大 数据分析越来越多的企业开始关注BI和分析提供商，希望解决大数据环境下的业务问题。不幸的是，获得大数据的可见性说起来容易做起来难。而且随着供应商不断突破大数据分析项目的各种问题，投放市场的产品种类越来越多，企业选择一款最符合自己需求的产品相当困难。这样，大数据就等于数据管理和数据分析，这就忽略了大数据所面临的业务挑战的一个重要方面。
在许多情况下，所有分离的数据都需要集成，以便在更广的层面上产生影响。这对数据分析 系统的业务规则、表连接和其他组件可能具有重要意义。在考虑存储和查询管理时，大数据由于其复杂性，与传统数据完全不同；正因为如此，分析数据库和数据分析软件厂商不得不加大力度帮助公司处理大数据问题。
6、如何对物联网数据进行大 数据分析?分析大数据物联网传感器不断接收来自大量连接的异构设备数据。随着联网数量设备的不断增加，物联网系统需要具有可扩展性以适应数据的流入。分析系统处理这些数据并提供有价值的报告将使企业获得竞争优势。因为数据是基于其类型挖掘的，所以必须对其进行分支以充分利用它。根据问题数据的类型，可以进行不同类型的分析。常见的有:StreamingAnalytics，结合来自传感器的无序流数据和来自研究的存储数据，寻找熟悉的模式。
GeospatialAnalytics的另一个大数据分析方法是地理空间，其中物联网传感器数据和传感器的物理位置的结合可以提供预测分析的整体视角。物联网世界中存在大量的对象，它们通过无线网络发送数据的能力有助于获得详细的数据转储，可用于促进洞察。挑战对于现阶段来说，获取、分析和上报物联网数据是大多数企业的必修课。
7、新型 数据分析 系统有哪些?Pro，Smartbi是一个企业级的商业智能应用平台。经过多年的不断发展，凝聚了多年的商业智能最佳实践经验，整合了数据分析的功能需求和各行业的决策支持，产品和技术实力毋庸置疑，但是smartbi需要安装很多插件，操作复杂，学习成本比较高。如果是找敏捷的bi平台，其他的也不错，比如finebi，BDP，永红bi，DataFocus等，，而且它们的性价比也不错。
