數(shù)據(jù)庫(kù)需要能夠近乎實(shí)時(shí)地寫入新數(shù)據(jù)，在統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理平臺(tái)中需要考慮的另一個(gè)重要方面是數(shù)據(jù)集成。二、支持多種數(shù)據(jù)類型:1。big 數(shù)據(jù)分析平臺(tái)利用了大數(shù)據(jù)平臺(tái)的可擴(kuò)展性以及安全分析和SIEM工具的分析功能。安全事件數(shù)據(jù)收集將具有不同的粒度。比如網(wǎng)絡(luò)包一般是低級(jí)細(xì)粒度的數(shù)據(jù)，而修改服務(wù)器管理員密碼的日志是粗粒度的數(shù)據(jù)。2.不同類型的安全事件數(shù)據(jù)的語(yǔ)義是不同的。

教你五招評(píng)估大數(shù)據(jù)安全分析產(chǎn)品。網(wǎng)絡(luò)犯罪和其他惡意活動(dòng)的增加促使企業(yè)部署比以往更多的安全控制并收集更多的數(shù)據(jù)。現(xiàn)在，企業(yè)開始將big 數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用于安全監(jiān)控，試圖通過(guò)更廣泛、更深入的分析來(lái)保護(hù)公司寶貴的資源。大數(shù)據(jù)的安全分析技術(shù)利用了大數(shù)據(jù)的可擴(kuò)展性，結(jié)合了高級(jí)分析和安全事件與事故管理系統(tǒng)(SIEM)。

例如，我們應(yīng)該考慮檢測(cè)和預(yù)防高級(jí)持續(xù)威脅的挑戰(zhàn)。使用這些技術(shù)的攻擊者可能會(huì)使用慢節(jié)奏和低可見性的攻擊模式來(lái)避免檢測(cè)，但傳統(tǒng)的日志記錄和監(jiān)控技術(shù)可能無(wú)法檢測(cè)到這種攻擊，因?yàn)檫@種攻擊的每一步都可能在單個(gè)設(shè)備中執(zhí)行，跨越很長(zhǎng)一段時(shí)間，并且看起來(lái)毫無(wú)關(guān)聯(lián)。掃描日志和網(wǎng)絡(luò)流量中的可疑活動(dòng)有時(shí)可能會(huì)錯(cuò)過(guò)攻擊者殺傷鏈的關(guān)鍵部分，因?yàn)樗鼈兛赡芘c正?；顒?dòng)沒(méi)有太大區(qū)別。

越來(lái)越多的企業(yè)開始關(guān)注BI和分析提供商，希望解決大數(shù)據(jù)環(huán)境下的業(yè)務(wù)問(wèn)題。不幸的是，獲得大數(shù)據(jù)的可見性說(shuō)起來(lái)容易做起來(lái)難。而且隨著供應(yīng)商不斷突破大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的各種問(wèn)題，投放市場(chǎng)的產(chǎn)品種類越來(lái)越多，企業(yè)選擇一款最符合自己需求的產(chǎn)品相當(dāng)困難。這樣，大數(shù)據(jù)就等于數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析，這就忽略了大數(shù)據(jù)所面臨的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)的一個(gè)重要方面。

在許多情況下，所有分離的數(shù)據(jù)都需要集成，以便在更廣的層面上產(chǎn)生影響。這對(duì)數(shù)據(jù)分析 系統(tǒng)的業(yè)務(wù)規(guī)則、表連接和其他組件可能具有重要意義。在考慮存儲(chǔ)和查詢管理時(shí)，大數(shù)據(jù)由于其復(fù)雜性，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)完全不同；正因?yàn)槿绱?，分析?shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)分析軟件廠商不得不加大力度幫助公司處理大數(shù)據(jù)問(wèn)題。

分析大數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)傳感器不斷接收來(lái)自大量連接的異構(gòu)設(shè)備數(shù)據(jù)。隨著聯(lián)網(wǎng)數(shù)量設(shè)備的不斷增加，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)需要具有可擴(kuò)展性以適應(yīng)數(shù)據(jù)的流入。分析系統(tǒng)處理這些數(shù)據(jù)并提供有價(jià)值的報(bào)告將使企業(yè)獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。因?yàn)閿?shù)據(jù)是基于其類型挖掘的，所以必須對(duì)其進(jìn)行分支以充分利用它。根據(jù)問(wèn)題數(shù)據(jù)的類型，可以進(jìn)行不同類型的分析。常見的有:StreamingAnalytics，結(jié)合來(lái)自傳感器的無(wú)序流數(shù)據(jù)和來(lái)自研究的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，尋找熟悉的模式。

GeospatialAnalytics的另一個(gè)大數(shù)據(jù)分析方法是地理空間，其中物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)和傳感器的物理位置的結(jié)合可以提供預(yù)測(cè)分析的整體視角。物聯(lián)網(wǎng)世界中存在大量的對(duì)象，它們通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)發(fā)送數(shù)據(jù)的能力有助于獲得詳細(xì)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲(chǔ)，可用于促進(jìn)洞察。挑戰(zhàn)對(duì)于現(xiàn)階段來(lái)說(shuō)，獲取、分析和上報(bào)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是大多數(shù)企業(yè)的必修課。

Pro，Smartbi是一個(gè)企業(yè)級(jí)的商業(yè)智能應(yīng)用平臺(tái)。經(jīng)過(guò)多年的不斷發(fā)展，凝聚了多年的商業(yè)智能最佳實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，整合了數(shù)據(jù)分析的功能需求和各行業(yè)的決策支持，產(chǎn)品和技術(shù)實(shí)力毋庸置疑，但是smartbi需要安裝很多插件，操作復(fù)雜，學(xué)習(xí)成本比較高。如果是找敏捷的bi平臺(tái)，其他的也不錯(cuò)，比如finebi，BDP，永紅bi，DataFocus等，，而且它們的性價(jià)比也不錯(cuò)。