Обзор веб-сайтов: обсуждения больших данных, безопасность и серьезная ошибка

С быстрым ростом Hadoop, Cloudera и других новостей о больших данных может быть трудно не отставать от всей последней информации, выходящей. К счастью, вам не нужно. На этой неделе мы рассмотрим, что говорят в индустрии высоких технологий о последней ошибке Heartbleed, и как используются данные (ознакомьтесь с конкретными цифрами ниже!)

Ваша личная информация безопасна онлайн?

Если вы не прятались под скалой на прошлой неделе, вы знаете, что ваши пароли находятся под угрозой. Крупное нарушение безопасности поразило Интернет, и некоторые из крупнейших веб-сайтов сильно пострадали. Если вы получили уведомление о какой-то странной активности на одном из ваших аккаунтов, скорее всего, вы не застрахованы от ошибки Heartbleed. Даже если вы знали об этой уязвимости в сети Интернет, вы, возможно, не предприняли никаких действий для изменения некоторых своих паролей. Mashable составил список некоторых из наиболее популярных веб-сайтов, которые будут задействованы Heartbleed. Если вы еще этого не сделали, проверьте это - и смените свои пароли!

Вот другой тип безопасности, о котором вы, возможно, не думали

Несмотря на то, насколько безбумажными стали наши офисы и жизнь, бумаге все еще есть место в бизнесе. Записи за десятилетие или два назад все еще могут быть необходимы и актуальны. Пожилые работники могут более продуктивно использовать бумагу для заметок, чем молодые работники. Проблема в том, что весь этот документ должен быть скомпилирован и преобразован в цифровые данные. Итак, как вы можете отслеживать все это? Статья от ITproportal.com рекомендует использовать централизованную систему. Это может показаться довольно очевидным, но многие компании не могут сделать это правильно, и результат дорогостоящий. Ключ заключается в том, чтобы лучше отслеживать, что вы знаете, где находятся ваши данные и кто несет ответственность за информацию.

Сколько данных вам действительно нужно?

После того как вы соберете все свои данные, объем информации, предоставленной вашей компанией, может показаться огромным. Так сколько данных слишком много? И есть ли такая вещь? Кажется, общее восприятие «чем больше данных, тем лучше» - но так ли это на самом деле? Вопрос был задан на саммите Hadoop в Амстердаме, где главный аналитик Forrester Майк Гуалтьери сказал аудитории, что у него около 800 МБ данных. Далее Гуалтьери объяснил, что большие данные описывают только все данные, которыми располагает фирма. Не существует золотого правила о том, сколько данных необходимо, чтобы быть полезным, когда дело доходит до больших данных. Что действительно важно, так это то, что фирмы собирают достаточно информации о возможностях и проблемах из больших данных независимо от того, сколько мегабайт или петабайт хранится. Вы можете узнать об аргументе Гуальтьери - и о роли Hadoop в управлении большими данными - в ZDnet.

Большие данные, немного противоречий

Несмотря на доказательства, все еще существует много противоречий вокруг больших данных. В статье исследователя данных Винсента Гранвиля на DataScienceCentral.com рассматриваются некоторые недавние статьи в СМИ, в которых говорится, что существуют большие проблемы с большими данными, и что неудивительно, что профессионалы до сих пор размышляют о том, является ли это мощным топливом. Нужно понимать потребителей и развивать бизнес. Несмотря на то, что вы найдете гораздо больше статей о положительном влиянии больших данных, стоит задуматься о том, стоит ли эта новая инновация инвестиций.

Углеродный след Big Data

По мере того, как все больше маркетологов, менеджеров и аналитиков используют возможности больших данных для подпитки своего бизнеса, многие задаются вопросом, сколько ресурсов требуется для сбора этой информации. Сделав шаг назад, чтобы взглянуть на цифры, показывающие, как собираются большие данные, видно, насколько велики углеродные следы, оставленные этими центрами сбора. Поскольку экологические проблемы становятся все более важными для многих потребителей и предприятий, ключевым фактором может стать ограничение большого углеродного следа больших данных.