原创《企业大数据应用构成要素与其风险》
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1 引言
当今的大数据,对于企业来说是一项宝贵的资源.通过分析和统计数据之后,可以将其隐藏的信息为企业提供有价值的商业信息,成为企业决策的重要依据.随着信息技术的发展,大数据的应用规模也越来越大,但是,企业在大数据应用中,也面临着数据安全和隐私泄露等风险.为了使大数据应用发挥更大的价值,加强对企业大数据应用构成要素及其风险的分析具有重要意义.
2 信息周期视角下的企业大数据应用
2.1 企业信息生命周期不同阶段
信息生命周期,具有不同的阶段.根据数据源的多样性,原始数据可以分成直接采集的数据以及第三方合作集成的数据.原始数据中,一般包括格式错误的数据以及无效的虚假数据.这些数据若应用到分析中,会起到一定的误导作用,改变分析结果,使企业获得错误的结论.因此,企业的大数据应用,应当在应用之前过滤掉虚假信息和数据.经过有效的处理之后,才能通过分析得出最权威的结果.企业会对这些有规律、有逻辑关系的结果加以利用,以此作为企业做出决策的依据,保证企业战略决策的正确性.
2.2 企业应用大数据后的变化
企业应用大数据后,企业的决策角色和流程,都会发生相应的变化.CIO 作为企业信息系统的建设者和使用者,能够根据商业策略,制定相对应的信息系统.传统的企业环境中,信息数据来源十分局限,其高效的处理和分析也难以完成,因此,导致数据无法发挥作用.CIO 在商业的决策中,从企业的支撑者转换为企业的决策参与者.同时,大数据的应用功能,也使数据科学家的作用得到发挥.在大数据技术基础上,科学家可以对其进行建模,有针对性地进行业务分析,将获取的知识作为商业决策的输入,参与到决策中来.
3 信息生命周期视角下的企业大数据应用构成要素
3.1 大数据业务平台数据应用源头
从信息生命周期的视角来看,企业大数据应用的组成要素包括四个部分,分别为业务平台、分析平台、数据源和数据管理等.大数据业务平台,作为大数据应用的源头,起到决定分析目的的作用.大数据业务平台是其应用的终点,该平台产生的知识,需要通过企业的商业决策才能够发挥作用.另外,大数据的分析结果,可以作为决策输入,被企业所拥有,形成应用系统输入.该分析结果的价值发挥,是根据不同企业的具体情况而选择出来的.新的商业模式也是在大数据应用中产生的.
3.2 大数据分析平台的业务模块分析
大数据的分析平台包括三个业务模块,分别为数据处理、数据存储、数据分析等.这些模块的构建,在一定程度上决定了分析平台的技术选择.首先,数据处理,是指对数据源中的残缺数据、错误数据、重复数据等进行过滤,通过业务建模,选择好数据源后,利用提取、转换、加载等过程,从中抽取出有效数据.其次,数据存储,是指对大数据进行大容量的存储,将其达到PB 级别.大数据的存储需要异构化和分级存储,以此满足企业多种结构化等需求,按照数据访问热度,分配不同存储介质,以降低成本.最后,数据源主要由两部分构成,包括内部和外部数据源,内部数据来源于企业信息系统,外部数据源来源于设备和第三方数据的集成.
4 企业大数据应用的风险分析
对企业大数据应用的风险分析,有助于企业根据信息生命周期的不同管理风险,采取不同的应对措施.企业大数据应用的风险,主要包括以下几种：第一,数据源选择风险.企业数据的来源具有多样性、复杂性,许多数据是具有缺陷的.企业在应用时,需要从源头上防治不良数据的侵蚀,以及带来的管理风险.第二,复杂、实时、多样性大数据的处理风险.大数据环境下,存储和分析的数据量复杂,数据的处理方法单一,使其不能适应大数据的需求,影响数据的处理数量和处理速度,为存储技术带来风险.第三,海量、非结构化的数据存储风险.巨大的数据会为存储容量带来风险,数据库技术也无法对其数据进行有效存储,该方面缺少新技术和方法.第四,数据安全管理及隐私保护风险.企业没有采取完善措施,保证信息存储和传输的安全性,数据的使用和披露形成矛盾.
5 企业大数据应用的风险防范措施
5.1 明确大数据应用的风险要素
企业大数据应用的风险防范措施的实施,首先要明确大数据应用的风险要素,认识到大数据应用的重要意义的同时,也要提升其应用的风险意识[1].企业需要系统地对数据源的选择与处理等环节加大认识,对数据存储、数据分析、数据安全管理等进行风险要素分类,确保每个环节安全措施的实施,保证大数据发挥应有作用.此外,企业需要提前预知风险带来的各种危害,并通过业务、技术等方面,对风险进行防范和控制,全面评估大数据应用的潜在风险和价值.
5.2 加强大数据复合型人才的培养
加强大数据复合型人才的培养,也是企业大数据应用的风险防范措施之一.在企业中,技术部门属于企业中的支撑部门[2].其没有参与到决策中,是由于该部门的人才结构较为单一,缺少与其他部门的互动和信息交流.在大数据时代下,为了凸显数据的价值,业务决策就要结合各个部门的决策和建议.以业务决策为例,就要借鉴技术部门的数据处理和分析.加强对大数据复合型人才的培养,使其具备业务、技术、法律等综合素养,使单一角色实现多功能.
5.3 实现数据模型标准化以促进数据共享
企业大数据应用的风险防范措施中,还包括实现数据模型标准化以促进数据共享,主要是实现企业掌握数据的全面性,形成全国联网共享,解除数据价值发挥的限制.企业也要设立统一标准,提供数据共享基础.从长远的角度看,企业必须以共享的模式,推动共享趋势发展,与其他产业建立联盟,同时推动同一行业数据模型的标准化.除此之外,国家还要推动数据安全管理,在隐私保护方面加强立法[3].在应用大数据时,本身就要考虑其安全性与管理制度、法律制度的统一,避免信息遭到破坏和泄露,因此,为保障企业和公民的信息安全,要制定相应的法律,通过法律手段,实现数据的安全保护.
6 结语
大数据是当代信息技术的新型产业,具有无穷的开发潜力和价值.本文针对企业大数据应用构成要素及其风险进行研究,从信息周期视角下的企业大数据应用入手,分析了企业信息生命周期不同阶段特征,以及企业应用大数据后的变化等重要内容.接着,本文通过大数据业务平台数据应用源头,以及大数据分析平台的业务模块分析两方面的内容,详细说明了信息生命周期视角下的企业大数据应用构成要素.最后,本文根据企业大数据应用要素,提出了企业大数据应用的几点风险防范措施：第一,明确大数据应用的风险要素；第二,加强大数据复合型人才的培养；第三,实现数据模型标准化以促进数据共享.希望本文的研究,能为提升我国企业大数据应用的安全性提供一份借鉴,进而使大数据的应用为企业带来更大的商业价值.
大数据应用论文参考资料：
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