隨著科學技術的進一步發展，我們迎來了大數據時代。計算機、網絡技術、云技術等的發展，數據信息的傳輸速度、數據的總量、數據的質量以及數據的種類等等都發生了巨大的變化，第一文檔網為你整理大數據時代的機遇與挑戰論文3000字，希望對你有幫助。 以下是為大家整理的關于大數據時代的機遇與挑戰論文3000字的文章3篇 , 歡迎大家前來參考查閱！
第1篇: 大數據時代的機遇與挑戰論文3000字
大數據時代下，人們比以往多了許多對于數據信息的熱情，全球有四十六億的移動電話用戶，有二十億都在用移動電話上互聯網。大數據時代的來臨必然會對信息產生影響。本文分為四大部分，第一、二部分是對大數據和大數據時代的簡要分析;第三部分是大數據時代下，信息安全面臨的機遇和挑戰;第四部分是應對策略的分析。
大數據本身并不是一種產品，也不是一種新的技術，而是科學技術發展到今天在信息領域所出現的一種必然的現象。大數據熱潮的到來主要歸功于互聯網、云技術、物聯網等科學技術網絡的迅猛發展。大數據(bigdata)中的“大”只是一個相對的概念，它不單單指信息量的巨大，還包括在數量、質量、傳播速度、涉及的領域、種類等方面的特點。
下面，筆者將從大數據以及大數據時代的簡介出發，進而分析大數據以及大數據時代的特點，由此挖掘出大數據對信息安全的機遇和挑戰，并提出一些建設性的建議和意見。
1大數據及其特點
1.1大數據的定義
麥肯錫(全球知名的咨詢公司)將大數據的概念確定為：無法用傳統的數據處理軟件對其內容進行抓取、處理、發送等的數據信息。
1.2大數據的特點
1.2.1數據量(volumes)大
大數據的數據量巨大，從傳統的TB級別，躍升至PB級別。
1.2.2數據種類(variety)繁多
數據的來源通道多，互聯網、云技術、物聯網、平板電腦、手機、PC以及遍布世界每一個角落的客戶端和傳感器都是大數據的來源。數據的格式和種類已經突破了以往傳統的結構化的數據格式，呈現了半結構化的數據格式和非結構化的數據格式，。例如：網絡日志、通訊中的聊天記錄、圖片、視頻、地理位置、軍事偵察、醫療記錄、攝影視頻檔案、天文學等信息。
1.2.3數據價值量(value)低
由于大數據數據量的巨大，所以有價值的信息就相對較少。以視頻這種信息格式為例，不間斷的視頻播放，可能具有價值的信息就僅僅兩秒鐘而已。
1.2.4數據處理速度(velocity)快
大數據中包含有大量的在線和實時的數據信息分析處理。
2大數據時代的來臨
最早提出大數據時代已經到來的機構也是全球最大的咨詢公司麥肯錫。麥肯錫在相關的研究報告中表示，數據已經滲透到我們生活的各個領域、各個行業，它已經與我們的生活息息相關了，并且已經成為了一種生產要素。人們對海量數據的生產與需求，必然會帶來新的一輪生產率增長和消費盈余的浪潮。大數據也已成為互聯網領域的熱詞，也已經被金融領域高度重視。
隨著科技、網絡的不斷進步和發展，數據成為一種資產已經是不爭的事實。如果說云技術為數據的保管、傳播、訪問等提供渠道，那么如何運用數據這份資產，并且讓它成為國家治理、企業運營、個人生活服務，就是大數據的核心和靈魂，也是云技術的發展方向和核心所在。
現如今，全球各大互聯網的商業巨頭都已經認識到了大數據這一新興資產的價值。惠普、IBM、微軟、EMC等全球的IT巨頭都在加緊收購與大數據相關的廠商來實現技術合作與整合。
3大數據給信息安全帶來的機遇與挑戰
3.1大數據給信息安全帶來的機遇
大數據實現了對傳統數據信息結構的解體，與傳統數據結構相比成為了一個具有流動性、信息共享與連接的數據池。通過這種靈活的大數據技術，人們可以在最大程度上利用人們以為無法有效利用的數據信息形式來實現對企業的高效運營，為企業的發展也帶來了更大的機遇。大數據信息技術的提高也使得數據信息安全工具和技術有所發展，讓信息安全的監督更為的精細、高效與及時。
3.1.1對大數據的挖掘和應用將創造更多的價值
在大數據時代，大數據的發展重點已經從數據的存儲與傳輸發展到了數據的挖掘和應用，這將引起企業發展的商業模式的變化，并且能為企業帶來直接的利潤，也可以通過積極的反饋來增強企業的競爭力。
3.1.2大數據的安全更為重要，為信息的安全帶來了發展機遇
在大數據時代下，信息的安全事件發展的次數增多，信息安全事件所引發的數據泄露并由此帶來的經濟損失也越來越大。
隨著科學技術網絡的不斷進步，大數據安全不僅是企業需要面臨和維護的對象，也是個人消費者要面對的對象。大數據已然滲透到我們生活的方方面面，這一切使得信息安全越來越重要。
大數據提高了數據信息的價值，但是數據信息安全意識薄弱以及信息安全事件頻發，并且損失加大，這樣日益嚴峻的安全形式對信息安全技術和工具均提出了更高的要求。目前所使用的信息安全技術、工具、管理手段以及相關的不能解決這個問題的方法、方式都應該得到發展，而大數據的發展為這一發展提供了巨大的可能性。所有這些，都為信息安全的發展提供新的機遇。
3.1.3大數據時代下，加快了信息安全的發展速度，云技術擁有巨大潛力
在大數據這條巨大的產業鏈中，參與者眾多，面積也十分廣泛。如果按照產品的基本形態來進行劃分，可分為硬件、應用軟件和基礎軟件三大類。云技術和信息安全縱貫這三大領域。縱觀各個領域的國內外的發展情況，信息安全和商業智能的發展速度最快，尤其是云技術，它將有更大的發展潛能。這三者將成為大數據產業鏈的三大主要推動力。
3.2大數據給信息安全帶來的挑戰
任何事物的發展都具有兩面性。大數據的快速發展在為信息安全帶來發展機遇的同時，也帶來了一些挑戰。下面，筆者將從信息安全、技術、人才、國家等方面來對這一挑戰進行分析。
3.2.1信息安全
在大數據時代下，數據的收集、存儲、傳播、共享、分析、管理海量涌現，面對這樣巨量的信息，傳統的網絡信息安全面臨著很多新的問題，安全成為今天的要務。這里具有兩個層面的意義，一方面，大量的數據信息必然包含著大量的個人隱私，以及各種行為的具體細節的記錄。這些數據的有效保護和不被濫用成為人身安全的重要保障;另一方面，大數據給數據的`存儲、保護帶來了許多技術上的難題，很多信息安全技術和工具問題等待著我們去艱苦攻關，傳統的信息安全和技術已經基本失去效用。
3.2.2對數據的不正當的增刪和篡改
與傳統上的數據技術理念不同，大數據技術是從海量的非結構化的數據信息中提取具有實際價值的信息，所以這要求大數據的信息必須是可靠的。舉一個例子，如果hacker入侵了大數據的系統，并惡意的增刪和篡改了其中的數據信息，這必將對企業的運營和國家的決策以及個人的發展產生不良的影響。保證大數據信息的可靠性以及分析結果準確性是信息安全面臨的新課題。
3.2.3對數據的盜取
大數據技術所處理的數據量非常巨大，所以，通常采用的是云端存儲。因此，數據管理分數、用戶進行數據處理的場所也具有不確定性、非法用戶和合法用戶難以區分，容易讓非法用戶入侵，盜取重要的數據信息。
3.2.4個人隱私的泄露
在大數據時代下，個人隱私等安全信息問題已經不是傳統上的信息安全問題，應該樹立新的安全觀。所確立的新的安全觀需要在為大數據的利用找到保護與開發的支點。
3.2.5對國家決策的影響
大數據時代下，信息量的迅速增長不僅僅要在存儲等設備上加大資金的投入，同時也需要國家更新信息化的戰略布局。如果國家的信息化戰略不及時的調整更新，保持原來的信息安全觀念不變，將很有可能失去發展的機會，減弱國家的競爭力。
4面對大數據給信息安全的挑戰的應對策略
技術的進步確為數據的處理、分析、存儲解決了技術和工具的難題，但對大數據的利用主要應該放在信息安全上。保證大數據信息安全，應該做到以下幾點：
4.1發展科技、利用科技做支撐
加大對大數據信息安全技術和工具的研發投入力度，要不斷取得技術上的突破，解決新問題，例如：檢測技術、監測分析技術、云技術、加密技術等等。與此同時，還要關注世界信息安全技術的發展方向，發展機遇大數據挖掘的預測能力分析，提高我國的信息安全的戰略技術水平。
4.2政策規范和引導
國家應該及時調整信息安全策略，制定相關的政策，通過政策規范的引導和第三方的監測，切實實施大數據的安全戰略。
4.3積極學習，借鑒國外經驗
我們應該積極的借鑒國外的先進經驗，加強頂層設計。加大力度研究信息防護的技術和產品，走出一條適合我國信息安全國情的、具有競爭力的和管理模式和技術的規范。
5結語
事物的發展都是具有雙面性，大數據在給信息的安全帶來機遇的同時，也帶來了前所未有的挑戰。本文通過對大數據以及大數據時代的特點的分析，結合目前的信息安全狀況，對大數據時代下，信息安全所面臨的機遇和挑戰以及面對挑戰的應對策略做了研究和探索，希望對增強我們國家的信息安全有建設性的作用。
第2篇: 大數據時代的機遇與挑戰論文3000字
隨著大數據技術時代的來臨，網絡信息安全問題成為了信息管理技術研究的重要組成部分。在研究中發現，這種信息安全問題的挑戰也是大數據技術發展的一個機遇。因此，技術研究者以大數據技術特征為切入點，針對數據安全問題尋找技術與管理的發展機遇，為大數據時代發展提供支持。
關鍵詞：大數據；信息安全；信息技術；網絡平臺
大數據時代是當前信息技術產業發展的基礎，也是其未來重要的發展方向。因此，做好大數據時代技術特征研究，對于提高信息技術質量，發揮大數據技術性能起到了重要的促進作用。在這一過程中，如何針對大數據時代中信息安全管理遇到的挑戰，將其轉變為大數據技術的發展機遇，就成為了信息安全技術與管理研究的重要內容。這一研究的開展一方面有助于大數據背景下，網絡信息安全質量的提升；另一方面，也為大數據技術發展提供了發展空間。
1大數據技術的主要特征分析
區別于傳統的網絡信息技術，大數據技術在應用中具有十分鮮明的技術與管理特征。而這些特征不僅是其主要的技術優勢，反之也會成為其信息安全中遇到的主要問題。在實際的網絡信息管理中，這些特征可以概括為以下4點。
1.1數據量極為龐大
隨著計算機技術與網絡技術的不斷發展，人類計算機數據整體數量也在不斷提升中，其數據儲存容量由KB到GB體量發展了幾十年時間。但是隨著大數據技術的應用，計算機儲存體量在十幾年以內已經由TB發展為PB（PB=1000TB），以及EB（EB=1000PB）計量。特別是當前大型企業數據存儲已經出現了獨立的EB級別計算機系統。這種數據體量級別的高速提升有利于大數據管理作用的發揮，但也會造成數據信息管理問題的出現。
1.2數據種類的不斷增加
在當前的大數據應用體系中，數據信息的種類不僅包括了傳統的數據信息，還包括了圖片、視頻、錄音等多種數據信息模式。而大數據系統則是通過對這些信息中的數據性內容進行全面的分析、采集、歸類，形成有用的大數據內容。這些種類繁多的數據信息對于計算機網絡系統的工作能力有著極大的考驗，其管理工作的復雜性遠遠超過傳統的網絡數據管理。
1.3數據分析處理速度較快
為了應對大數據處理中龐大的數據體量和復雜的數據類型，大數據處理技術在實際應用中采用了高速分析處理技術，提升了數據處理的整體質量。比如在大數據處理中，云技術的廣泛應用就是利用網絡平臺的理論無限大功能，實現網絡數據的高速處理過程。其中，云計算、云數據庫和云分析技術的廣泛采用，已經成為大數據時代技術的主要特征。
2網絡信息安全帶來的挑戰和機遇
在新的大數據時代中，新技術的應用為網絡信息安全帶來了極大的挑戰，同時，也為信息安全設計發展帶來了極大的機遇。就目前網絡信息安全實際情況而言，其挑戰與機遇可以概括為以下幾個方面的內容。
2.1網絡數據攻擊的主要目標
在當前的'網絡信息攻擊中，大數據目標往往會成為攻擊的主要目標。造成這一問題的主要原因包括以下2點：①攻擊目標明顯。由于大數據分析計算中的數據基數較大，因此，其數據目標遠遠大于普通的數據庫系統，進而更加容易被駭客、病毒等攻擊。②數據攻擊效益高。由于大數據模式中所儲存的數據體量與內容極多，因此，一次攻擊所獲得數據量遠遠高于攻擊普通目標，駭客攻擊這類目標所獲得效益遠遠高于普通目標。針對容易成為網絡攻擊目標的情況，技術人員開展相關技術研究，提高了大數據模式下數據的安全性。主要的應對方式包括以下2方面的內容：①云安全技術的應用。為了應對較為集中與高級的數據攻擊模式，安全技術人員在傳統的安全防范基礎上廣泛應用了云安全技術（云防火墻、云安全軟件等），從網絡層面便開始數據攻擊的防范工作。同時，安全技術人員還可以利用云安全的網絡合作模式，形成網絡整體的數據安全防護管理，提高單一大數據系統的安全性。②新型反數據攻擊技術的應用。在單純的數據防范技術基礎上，技術研究者還根據大數據技術特征發展出了新型反數據攻擊技術。這一技術就是利用大數據模式，對防范中發現的攻擊者技術特征進行數據分析與推理，查找攻擊者IP地址或區域，并對其進行反向攻擊，進而為網絡安全管理部門工作提供數據坐標支持。雖然目前這一技術處于研究階段，但其在未來的大數據網絡技術應用中一定會得到廣泛應用。
2.2各類隱私的泄露
由于大數據采集中獲得的各類數據內容來源于網絡，且內容較為復雜，因此，其數據構成中包括了大量的個人詳細信息、企業經營數據等隱私類數據內容。在這種情況下，大數據處理中很容易造成隱私泄露問題的出現，甚至造成嚴重的泄密問題。為了應對大數據模式下可能造成的隱私泄密問題，管理者在傳統的隱私保密基礎上，應做好以下3點工作：①繼續完善大數據處理技術，對隱私性問題開展自動保護措施，提高數據信息的安全性；②做好數據報告與數據分析處理人員的規范化管理，避免因其違反隱私保護規則造成的隱私泄露問題出現；③根據大數據時代的技術特征，做好隱私保護等各項互聯網法律法規建設，確實做好隱私保護法治建設。
2.3存儲技術面對的挑戰
大數據模式下，計算機傳統的存儲技術受到了極大的挑戰。在實際的數據存儲中，這一挑戰包括了以下3個問題：①由于數據儲存量較大，進而對傳統的計算機儲存系統容量造成了極大挑戰，特別是企業在不使用以PB為單位的存儲系統時，難以真正使用數據系統，但更換這類存儲系統又需要極大的成本支出。②傳統的存儲系統采用的是一體化的存儲方法，難以針對存儲數據類型差異進行自動分類儲存。在大數據運行中，這種儲存方式會影響后期分析、管理等工作的開展，進而造成數據處理速度的下降。③傳統的儲存方式對計算機病毒、木馬等安全問題防御力較差，極容易造成數據儲存問題的出現。
參考文獻：
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第3篇: 大數據時代的機遇與挑戰論文3000字
隨著信息時代的到來，大數據(BigData)一詞逐漸被人們認知和熟悉，其常被用于定義和描述“信息爆炸時代產生的海量數”。隨著“大數據”時代的來臨，在商業、經濟及其他領域中，人們做出決策不僅僅依靠經驗和直覺，常以數據分析作為決策依據，這種方式大大提高了決策的科學性，最大限度避免決策失誤。用好大數據，必將對商業發展、科學研究和政府決策產生積極的影響。
1大數據的基本概況
大數據(BigData)是指那些超過傳統數據庫系統處理能力的數據，其具有以下四個基本特性，即海量性、多樣性、易變性、高速性。同時數據類型繁多、數據價值密度相對較低、處理速度快、時效性要求高等也是其主要特征。
2大數據的時代影響
大數據，對經濟、政治、文化等方面都具有較為深遠的影響，其可幫助人們進行量化管理，更具科學性和針對性，得數據者得天下。大數據對于時代的影響主要包括以下幾個方面：
(1)“大數據決策”更加科學有效。如果人們以大數據分析作為基礎進行決策，可全面獲取相關決策信息，讓數據主導決策，這種方法必將促進決策方式的創新和改變，徹底改變傳統的決策方式，提高決策的科學性，并推動信息管理準則的重新定位。2009年爆發的甲型H1N1流感就是利用大數據的一個成功范例，谷歌公司通過分析網上搜索的大量記錄，判斷流感的傳播源地，公共衛生機構官員通過這些有價值的數據信息采取了有針對性的行動決策。
(2)“大數據應用”促進行業融合。雖然大數據源于通信產業，但其影響絕不局限于通信產業，勢必也將對其他產生較為深遠的影響。目前，大數據正逐漸廣泛應用于各個行業和領域，越來越多的企業開始以數據分析為輔助手段加強公司的日常管理和運營管理，如麥當勞、肯德基、蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是基于大數據分析完成選址的，另外數據分析技術在零售業也應用越來越廣泛。
(3)“大數據開發”推動技術變革。大數據的應用需求，是大數據新技術開發的源泉。相信隨著時代的不斷發展，計算機系統的數據分析和數據挖掘功能將逐漸取代以往單純依靠人們自身判斷力的領域應用。借助這些創新型的大數據應用，數據的能量將會層層被放大。
另外，需要注意的是，大數據在個人隱私的方面，容易造成一些隱私泄漏。我們需要認真嚴肅的對待這個問題，綜合運用法律、宣傳、道德等手段，為保護個人隱私，做出更積極的努力。
3大數據的應對策略
3.1布局關鍵技術研發創新。
目前而言，大數據的技術門檻較高，在這一領域有競爭力的多為一些在數據存儲和分析等方面有優勢的信息技術企業。為促進產業升級，我們必須加強研究，重視研發和應用數據分析關鍵技術和新興技術，具體可從以下幾個方面入手：第一，夯實發展基礎，以大數據核心技術為著手點，加強人工智能、機器學習、商業智能等領域的理論研究和技術研發，為大數據的應用奠定理論基礎。二是加快基礎技術(非結構化數據處理技術、可視化技術、非關系型數據庫管理技術等)的研發，并使其與物聯網、移動互聯網、云計算等技術有機融合，為解決方案的制定打下堅實基礎。三是基于大數據應用，著重對知識計算(搜索)技術、知識庫技術、網頁搜索技術等核心技術進行研發，加強單項技術產品研發，并保證質量的提升，同時促使其與數據處理技術的有機結合，建立科學技術體系。
3.2提高軟件產品發展水平。
一是促進以企業為主導的產學研合作，提高軟件發展水平。二是運用云計算技術促進信息技術服務業的'轉型和發展，促進中文知識庫、數據庫與規則庫的建設。三是采取鼓勵政策引導軟硬件企業和服務企業應用新型技術開展數據信息服務，提供具有行業特色的系統集成解決方案。四是以大型互聯網公司牽頭，并聚集中小互聯網信息服務提供商，對優勢資源進行系統整合，開拓與整合本土化信息服務。五是以數據處理軟件商牽頭，這些軟件商必須具備一定的基礎優勢，其可充分發揮各自的數據優勢和技術優勢，優勢互補，提高數據軟件開發水平，提高服務內容的精確性和科學性。同時提高大數據解決方案提供商的市場能力和集成水平，以保障其大數據為各行業領域提供較為成熟的解決方案。
3.3加速推進大數據示范應用。
大數據時代，我們應積極推進大數據的示范應用，可從以下幾個方面進行實踐：第一，對于一些數據量大的領域(如金融、能源、流通、電信、醫療等領域)，應引導行業廠商積極參與，大力發展數據監測和分析、橫向擴展存儲、商業決策等軟硬件一體化的行業應用解決方案。第二，將大數據逐漸應用于智慧城市建設及個人生活和服務領域，促進數字內容加工處理軟件等服務發展水平的提高。第三，促進行業數據庫(特別是高科技領域)的深度開發，建議針對不同的行業領域建立不同的專題數據庫，以提供相應的內容增值服務，形成有特色化的服務。第四，以重點領域或重點企業為突破口，對企業數據進行相應分析、整理和清洗，逐漸減少和去除重復數據和噪音數據。
3.4優化完善大數據發展環境。
信息安全問題是大數據應用面臨的主要問題，因此，我們應加強對基于大數據的情報收集分析工作信息保密問題的研究，制定有效的防范對策，加強信息安全管理。同時，為優化完善大數據發展環境，應采取各種鼓勵政策(如將具備一定能力企業的數據加工處理業務列入營業稅優惠政策享受范圍)支持數據加工處理企業的發展，促使其提高數據分析處理服務的水平和質量。三是夯實大數據的應用基礎，完善相關體制機制，以政府為切入點，推動信息資源的集中共享。
做到上面的幾點，當大數據時代來臨的時候，面臨大量數據將不是束手無策，而是成竹在胸，而從數據中得到的好處也將促進國家和企業的快速發展。
大數據為經營的橫向跨界、產業的越界混融、生產與消費的合一提供了有利條件，大數據必將在社會經濟、政治、文化等方面對人們生活產生巨大的影響，同時大數據時代對人類的數據駕馭能力也提出了新的挑戰與機遇。面對新的挑戰與發展機遇，我們應積極應對，以掌握未來大數據發展主動權。
