“大数据”一词已经流传多年，但大数据的范围和能力仍在不断发展，尤其是人工智能、增强分析和其他新兴技术使数据能够以更复杂的方式得到利用。

根据市场分析，大数据仍然是最有能力实现组织变革价值的技术，原因显而易见。大数据的积极潜力是巨大的，几乎涵盖所有行业，对公共部门和私营部门都有影响。

至关重要的是，企业可以利用大数据集更好地了解客户，并配置预测模型，使他们在业务规划中更具战略性和前瞻性。虽然私营企业的利益是巨大的，但总的来说，对社会的好处可能更大。例如，大数据可以用来加速科学研究的进展，通过揭示更细微的治疗模式来改善患者在医疗保健方面的结果，通过让城市更有效地管理交通流量和城市资源的部署来帮助城市中心现代化。在这些和其他正在进行的高影响力创新的背景下，内部数据公司(IDC)做出了巨大的预测，到2022年，全球大数据和商业分析的收入将达到2600亿美元。

尽管人们对大数据驱动的项目和用例表现出极大的热情，但从安全和隐私的角度来看，大数据也带来了一系列不断演变的挑战。所有新兴技术都会带来新的威胁，大数据也是如此。

虽然网络安全的许多基本原理都适用于大数据，但在保护大数据时，有一些独特的考虑。企业经常求助于NoSQL数据库来存储大数据，这带来了新的成本和安全挑战。NoSQL数据库比传统的关系数据库具有更高的可伸缩性。

此外，加密等传统控制可能会因为数据的大小而带来瓶颈，这意味着从业者需要在保护大数据方面更具创造性。数据匿名化允许组织在数据集中保护个人隐私，这通常是一种有效的方法，在企业与第三方供应商合作时尤其有用。此外，可以在大数据实施项目中使用安全框架，特别是那些与相关标准和法规相一致的框架，以便通过设计纳入所有适当的控制。这些框架还帮助组织避免在数据治理中走捷径，这可能会导致大规模的破坏，或者，在一个不那么引人注目但仍然很重要的注意事项上，识别那些对帮助组织从数据中提取价值几乎没有帮助的低效实践。

无论采取何种方式，企业领导者都需要像对待数据收集和利用一样，致力于保护大数据。毫无疑问，大数据对攻击者来说是一个很有吸引力的目标，因为大数据毕竟是很有价值的，数据越大，入侵就越大。存在几种攻击类型，可能同时影响数据的保密性和完整性，这意味着安全从业人员必须全面了解可能影响数据的威胁。考虑到包含大数据的各种数据源和数据类型，这一挑战变得更加困难。

近年来，我们看到许多新兴技术的炒作时起时伏，但有效处理大数据的需求已成为企业景观中的一个固定部分，需要在新的一年乃至更长时间内持续关注和投资。

注：素材来源于ISACA