Desafíos, valores y estrategias de afrontamiento en la era del big data

Con el rápido desarrollo de Internet móvil, Internet de las cosas y la computación en la nube, así como la rápida popularización de la videovigilancia, los terminales inteligentes y las tiendas de aplicaciones, La cantidad de datos globales está aumentando vertiginosamente. En este contexto, los operadores de telecomunicaciones se enfrentan al dilema de "aumentar sin aumentar los ingresos" y al mismo tiempo ampliar sin cesar sus redes; mientras que algunas empresas que adoptan el modelo de "toma de decisiones basada en datos" pueden aumentar la productividad entre un 5% y un 6%. Por tanto, es necesario realizar un estudio en profundidad de los desafíos, valores y estrategias de respuesta pragmática en la era del big data.

1 Características básicas de la era del Big Data

Según las estadísticas, Internet generó más datos en 2010 que en todos los años anteriores juntos. Y no se trata sólo de la explosión de los volúmenes de datos, sino también de la evolución de las estructuras de datos. Gartner predice que en 2012, los datos semiestructurados y no estructurados, como documentos, tablas, páginas web, audio, imágenes y vídeos, representarán aproximadamente el 85% de los datos de la red global. Y toda la arquitectura de la red enfrentará cambios revolucionarios. ¡Como resultado, ha llegado la llamada era del big data!

En la era del big data, generalmente se cree que existen las siguientes cuatro características, que se denominan características de las "cuatro V":

(1) Gran volumen de operaciones. El nivel de datos ha crecido de TB (1012 bytes) a PB o incluso ZB, lo que puede denominarse masivo, enorme o incluso excesivo.

(2)Tipo de variable. Hay muchos tipos de datos, y cada vez más son información de datos semiestructurados y no estructurados, como páginas web, fotografías, videos, imágenes e información de ubicación.

(3) Rápido. Los flujos de datos son a menudo flujos de datos de alta velocidad en tiempo real, que a menudo requieren un procesamiento rápido y continuo en tiempo real. Las herramientas de procesamiento también están evolucionando rápidamente, lo que puede involucrar ingeniería de software e inteligencia artificial;

(4) Alto valor y alta baja densidad. Tomando como ejemplo el monitoreo de seguridad por video, en un flujo de monitoreo continuo, el flujo de datos valiosos puede durar solo uno o dos segundos, en los "puntos muertos" de la videovigilancia integral de 360°, se puede extraer la información de imagen más valiosa; .

Dos desafíos importantes en la era del big data

(1) Las capacidades de ancho de banda de los operadores y su adaptabilidad a las inundaciones de datos enfrentan desafíos sin precedentes, el alivio de la presión de los oleoductos y el fin del “cloud-pipe-". " Un equipamiento eficaz también se enfrenta a nuevos retos.

(2) Las características de las "cuatro V" del big data provocan cambios esenciales en el almacenamiento, transmisión, análisis y procesamiento de datos. El rápido crecimiento de los datos plantea desafíos a la tecnología de almacenamiento. Al mismo tiempo, requiere el apoyo de capacidades de transmisión de información de alta velocidad y capacidades de análisis y procesamiento rápidos de datos valiosos de baja densidad.

(3) En el torrente de datos masivos, las conversaciones y transacciones en línea aumentan día a día, y las amenazas a la seguridad son más graves y las capacidades organizativas, las herramientas, el modus operandi y el ocultamiento de los piratas informáticos son más graves; todo en el nivel superior Lou, APT (Advanced Persistent Threat) es un ejemplo típico.

(4) A través del análisis en profundidad de los datos del usuario en un entorno de big data, es fácil comprender el comportamiento y las preferencias del usuario, e incluso los secretos comerciales de los usuarios corporativos. Se debe prestar total atención a la privacidad personal. asuntos.

(5) Las características básicas de la era del big data determinan que tiene un enorme margen para la innovación en tecnología y modelos de negocio, que jugarán un papel clave en el desarrollo sostenible.

(6) Las características básicas y los desafíos de seguridad de la era del big data plantean nuevos desafíos al gobierno en la formulación de reglas y el papel de las autoridades reguladoras.

3 El valor que aporta el big data

(1) El uso de las características del big data y herramientas efectivas como la computación en la nube para extraer en profundidad el valor del tráfico y los datos puede ayudar a los operadores a implementar operaciones de gestión del tráfico, reducir los riesgos de los oleoductos y promover el poder de los oleoductos inteligentes "en la nube".

(2) En un entorno multiservicio, es particularmente importante dominar el efecto de la experiencia del usuario. Puede analizar en profundidad y extraer los hábitos de comportamiento y las preferencias de consumo de los usuarios a partir de datos masivos de usuarios, implementando así marketing de precisión y optimización de la red, y controlando la "llave de oro" del valor agregado de los datos.

(3) Dominar el almacenamiento, la clasificación, la extracción, la invocación rápida y el soporte de decisiones de big data, y aplicarlos a las operaciones diarias, el mantenimiento y la transformación estratégica de las empresas, se ha convertido en la clave para que las empresas mantengan su sostenibilidad. Desarrollo y ventajas competitivas. Tareas urgentes y caminos importantes.

(4) Hacer pleno uso del análisis y la minería de big data puede ayudar a descubrir amenazas de seguridad altamente ocultas, como APT, y ayudar a los departamentos de seguridad de la información a encontrar formas efectivas de lidiar con nuevas amenazas de seguridad.

(5) Mediante el análisis, la extracción y la utilización de big data públicos, podemos reducir el impacto negativo del fraude y los datos erróneos, recuperar la evasión fiscal, estimular la productividad de las instituciones públicas y ayudar al gobierno a ahorrar. dinero. Por ejemplo, el gobierno del Reino Unido ahorra aproximadamente £33 mil millones al año de esta manera.

Cuatro estrategias de afrontamiento en la era del big data

(1) En la era del big data, debemos integrar el big data y la computación en la nube con el concepto de innovación inteligente para mejorar la valor del conocimiento en la avalancha de conocimientos de big data, implementar operaciones personalizadas eficientes en tiempo real, establecer un modelo de negocio de valor agregado eficaz y garantizar la respuesta a nuevas amenazas de seguridad como APT.

(2) En la transformación de los operadores de telecomunicaciones, la gestión del tráfico se ha convertido en un conocimiento * *, es decir, basado en canalizaciones inteligentes y plataformas de agregación, con una escala de tráfico en expansión, mejorando los niveles de tráfico y enriqueciendo la connotación del tráfico. como dirección comercial básica, con el objetivo básico de liberar valor del tráfico. Se puede ver que la profunda integración de big data y la computación en la nube es muy consistente con este objetivo de gestión del tráfico.

De hecho, algunos operadores han utilizado herramientas en la nube de Hadoop de big data para gestionar y analizar los datos de los usuarios en la red, proporcionando un soporte eficaz para la operación y el mantenimiento diarios y la formulación de estrategias de mercado.

(3) Fortalecer la innovación integral basada en las características básicas de la era del big data. Gigantes de TI, incluidos IBM, EMC, HP, Microsoft, etc. , han acelerado la adquisición de empresas de big data relevantes para la integración tecnológica y están buscando nuevos puntos de apoyo en la avalancha de datos. Las aplicaciones innovadoras de nuevas tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están empezando a mostrar beneficios.

(4) Integrar estrechamente el trabajo integral de innovación en la era del big data con el desarrollo de ciudades inteligentes. Con la ayuda de la integración de Internet móvil, big data y computación en la nube, y canales de operación inteligentes, podemos construir una plataforma inteligente, optimizar la asignación de recursos urbanos y avanzar hacia una ciudad verdaderamente inteligente.

(5) Responder a los ataques de seguridad de APT con tecnología innovadora de procesamiento de big data. Las principales características de los ataques a la seguridad APT son fuertes capacidades de ocultación de un solo punto, rutas de espacio de ataque inciertas y canales de ataque inciertos. Al mismo tiempo, una vez que un ataque APT tiene éxito, permanecerá inactivo durante mucho tiempo y el tiempo de ataque es continuo. La solución actual de auditoría de proceso completo tiene sólidas capacidades de detección y trazabilidad en tiempo real y puede combinar las capacidades de análisis del personal de seguridad con las capacidades informáticas y de almacenamiento de las computadoras, lo que la convierte en una solución relativamente completa.