如大多数人所知大数据分析对于任何企业而言都具有不可思议的洞察力和价值

有些人不知道的是创建的每个新数据流都可能是组织要防御的新攻击媒介，从历史上看组织不得不在安全性或分析之间进行选择，但是随着严格的数据隐私和保护法规的出现，这种选择已被排除在外。因此将安全放在首位，企业是否有可能在没有数据分析麻烦的情况下正确获得安全性？

在这个数字时代数据现在是需要进一步的业务运营的金蛋

它几乎彻底改变了企业行为的企业在21 日世纪，实际上到 2023 年，大数据分析市场规模将达到7030亿元。通过大数据分析，公司有能力提高效率，服务和产品，从而终使客户受益，而这正是衡量投资回报率的地方。通过将数据呈现给主管人员，他们可以洞悉并查看有关人类行为的模式，以帮助制定更清晰的业务决策。而且，由于数字化转型，大数据无处不在，无论是在云中还是从设备流式传输，但是随着企业在标准业务边界之外收集，分析和传输大数据集以便与其他数字环境进行连接，不可控制的连接网络已经出现。由于企业通常具有多个合作伙伴，供应商和其他第三方，因此保护该网络非常困难，尤其是不能保证第三方可以保护关键信息。考虑到黑客的攻击方法变得越来越精巧，事情变得更糟，这导致78 ％ 的组织在过去12个月中成功进行了网络攻击。显然，数据安全性不再被忽略。 

为什么需要全面的安全性

大数据的真实价值无法衡量，但是信息越详细或敏感，它对企业的价值就越高。不幸的是，网络犯罪分子意识到了这一事实，并且在2019年的前六个月中，   成功的网络攻击已暴露或盗窃了约 41亿条记录。但是确保安全得到满足的责任是谁？嗯，这是一项协作性的工作，必须使整个企业（包括C级执行官，数据分析人员和工程师，乃至整个员工队伍）都参与进来。公司中几乎每个部门都会与敏感数据联系，因此现在是每个人都应该了解对数据的威胁是真实存在的问题了，而且如果不能适当解决，则代价很高。

企业的另一个主要关注点是确保遵守要求保护敏感数据的行业法规和数据隐私法

以确保遵守法规，尽管联邦一级仍在制定数据隐私法规，但美国许多州还是填补了空白，并制定了自己的数据隐私法，无论哪种情况，如果发现一个组织不合规，则可能要处以数百万元的严重罚款。如果正在收集金融或信用卡信息，则还需要符合PCI DSS。根据公司运营地点或与谁相关的信息，需要遵守许多法规，所以以数据为中心的安全策略为了解决当今在线网络的复杂性并帮助保护这些基础架构中的数据，需要以数据为中心的安全策略。此策略基于两个关键原则

在早阶段就保护数据这一点看似显而易见

但通常不是组织常规执行的，如果从偏移量中保护敏感数据（在收集数据的那一刻起），则以未受保护的形式共享信息的风险就较小，仅在必要时才取消保护数据，如果个人或应用程序需要以纯文本格式查看一段受保护的敏感数据，则仅在必要时才进行查看。这可以回溯到原则一，即始终对数据进行保护。

传统上，原始形式的数据更易于分析和处理，但是安全地进行此操作通常是一个挑战。现在，令牌化技术可以以受保护的方式进行数据处理和分析，同时将总体操作影响降至。令牌化将敏感数据替换为非敏感等价物（称为令牌），这样做，数据工程师可以在数据仍处于受保护形式时进行分析并收集见解。通过在其核心以及生命周期的每个阶段保护敏感信息，而不是简单地在数据周围建立隔离墙，它消除了旧有安全解决方案带来的主要问题。

对大数据的需求将继续增长

因为它已成为企业在动态市场中保持竞争力的关键。通过实施“以数据为中心的安全性”解决方案，组织可以进行大数据分析而不必补偿安全性。重要的是，这一切都应遵守法规，以确保遵守数据保护法规。