辦公室中幾乎每個人都隨身攜帶手機。即使你很在意每個安全小貼士，并且沒有連接到公司的網絡，即便如此，你也很容易面臨安全風險。即使是最輕微的錯誤也可能導致數據泄露，這也僅包括將手機插入PC或筆記本電腦中的情況。甚至使用第三方軟件(例如工作計時器應用程序)最終也可能成為數據泄露的原因。
以下是企業在大數據安全方面面臨的一些關鍵挑戰。
使數據易受攻擊
如今，所有數據都是數字化的，并且數量巨大，黑客始終可以在惡意內部人員的幫助下找到進入入侵的方式。如果他們以某種方式可以訪問你的關鍵數據，他們可以根據自己的目的進行修改，甚至刪除其中的一些數據。這就是為什么完全依賴物聯網、大數據和實時數據分析的公司限制訪問并采取某些步驟來檢測假數據形成的原因。這是其數據保護協議的關鍵部分。
例如，生產企業可能會獲得不準確的溫度報告，從而導致生產緩慢和收入損失。
使訪問變得困難
使大數據生態系統有效的另一個重要因素是粒度訪問控制。根據等級、權限可以授予不同人員不同級別的主數據訪問權限。名義上，訪問控制使大數據更加安全。但是，隨著組織使用大量數據，增加復雜的控制面板可能變得更加微妙，并可能為更多潛在漏洞打開門戶。
例如，如果只有少數人授予了訪問關鍵數據的權限，那么破壞者注意到它的時間將更長。此外，訪問控制系統會指定允許用戶在數據集中看到的信息，即使他們需要其他數據集也是如此。這會損害這種系統的性能和維護。
需要某些安全審核
在每個系統開發中，幾乎都是需要安全審核的地方，特別是在大數據不安全的地方。但是，考慮到使用大數據已經帶來了廣泛的挑戰，這些安全審核通常被忽略，這些審核只是添加到列表中的另一件事。這種態度與以下事實結合在一起：許多公司仍需要能夠設計和實施此類安全審核的合格人員。
分散的框架
使用大數據的公司可能需要在不同系統之間分布數據分析。例如，Hadoop是一種開放源代碼軟件，旨在在大數據生態系統中進行靈活和分散的計算。但是，該軟件最初根本沒有安全性，因此在分散的框架中有效的安全性仍然是要實現的挑戰。
這對企業有何影響?企業可能需要更長的時間才能知道何時實際發生違規。
數據來源
找到我們的數據來源確實有助于確定違規的來源。你可以使用元數據來跟蹤數據流。無論如何，即使對于大型公司，元數據管理也是一個自我戰略問題。如果沒有正確的框架，實時跟蹤此類非結構化數據將是一個挑戰。盡管這是一個持續存在的問題，但它并不是大數據問題。
實時合規
實時大數據分析在公司的競爭中越來越受歡迎。但是，實時實施這種工具更加復雜，并且還會產生大量的數據。
此類工具的開發方式應使它們在現實中不存在威脅時能夠規避對違規行為的錯誤警告。因此，發現此類錯誤警告可能很耗時。最終，他們分散了白帽黑客的注意力，使其免受真正的故障和攻擊并浪費資源。
結論
令人遺憾的是，處理大數據的組織不得不在全年中處理此類問題，而沒有任何預期的結果。這是一場永無止境的戰斗，將越來越難以取勝。無論如何，你可以通過采取一些小的步驟來增強安全性、修改數據訪問和使用情況，并通過實時屏幕監控來定期監控流量，從而使這場戰斗變得更加輕松。
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