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大数据技术的应用我们在前几期的文章中已经给大家介绍过很多次了，而今天我们就再来了解一下，大数据安全与数据治理都有哪些方法。
搜索与信息获取
信息检索系统是一个算法网络，用于根据用户需要来搜索相关数据或者文档。
为了对海量数据进行有效的搜索，通常建议不要执行简单的扫描——然后就出现了各种工具和解决方案。我认为其中常用的一个工具是ElasticSearch。它被用于互联网搜索、日志分析和大数据分析。ElasticSearch之所以受欢迎，是因为它易于安装、无需其他软件便可扩展至上百个节点、并由于其内置的RESTAPI而易于使用。
数据治理(DataGovenance)
这可能是大数据领域其中一个非常重要、但仍然被低估的领域，并且在我看来，还没有非常好的解决方案。数据治理的目的是建立方法、职责和流程以标准化、集成、保护和存储数据。如果没有有效的数据治理，企业中不同系统的数据的不一致性将无法消除。这会使数据集成变得更复杂，并导致数据集成问题，从而影响到业务智能、企业报告和数据分析应用的准确性。
安全
不断增加的数据量对防止入侵、泄漏和网络工具的保护措施造成了额外的挑战，因为数据保护的水平与数据、供应商和人员的增长不同步。全面的、端到端的数据保护措施不仅仅包括在整个生命周期(无论是在静止状态还是在传输状态)对数据进行加密，还需要从项目的一开始就对其进行保护。如你所见，这可能影响到我们在本文中提到的所有领域和方面。并且，和信息安全的所有内容一样，这类对策很难正确地实施。
诸如GDPR、CCPA、LGPD之类的隐私法规的出现对违规行为制定了严重的惩罚措施。企业必须考虑数据的机密性，并且在这些领域的专家也变得越来越重要。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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