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金融大数据的四步走战略 安全性是关键金融大数据,目前还处于一个逐步实施的阶段。商业银行中的金融大数据,既包括传统的BI结合,也包括对大数据环境底下数据分析挖掘。 金融大数据安全性 数据安全其实是一个相对的改变。因为在这里面大数据技术与数据安全性能整个要求本身没有直接的关系。怎么说呢?如果不采用大数据技术,安全性是不是一样面临同样的问题呢?对于传统模式,无论你采用什么样的技术,同样面临数据安全性的问题。 所以在这个里面包括各个环节,像存储的安全,传输的安全,展现的安全。这种模式,传统的银行采用的模式里面,不包括物理网站的隔离,包括访问权限的控制,包括软加密这些都是在传统的模式里面适用的。大数据技术,与银行数据安全性没有直接的关系,只不过区别是什么呢? 大数据技术是一个新的技术体系,银行原来需要单机处理的东西,现在需要在多个节点去参与进来,这样带来一个什么样的挑战呢?就是必须保证集群是能够被特定的用户去访问,而且特殊的节点不能够被假冒。如果这个节点正在自动化处理,如果黑客冒充我的某个节点,要保证不会导致数据的泄露。这种情况下其实是大数据在安全方面特殊的要求点,必须做到物理网站的隔离。只有授权节点能够参与到我集群的工作中,这就是访问的安全。 节点数据的传输,这一块目前来讲银行的解决办法还是基于物理网隔离和用户的授权。这里面还是有瓶颈的,节点与节点之间,数据在共享的时候,速度还是瓶颈。这种加密需要去改造现有的大数据框架,目前来讲还没有看到国内银行有解决这个问题的。 总结 金融大数据,目前还处于一个逐步实施的阶段。商业银行中的金融大数据,既包括传统的BI结合,也包括对大数据环境底下数据分析挖掘。相信在2014年,金融大数据在历史数据存储和历史数据仓库存储这两个领域,会有更多落地实施的案例出现。大数据回归之年,就在2014。 责编:王雅京 微信扫一扫实时了解行业动态 微信扫一扫分享本文给好友 著作权声明:kaiyun体育官方人口
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