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APP安全项目总结报告

总结

APP拥有大规模数据，结构化数据可达数百TB，再加上各种网络数据以及每日不断产生的新数据，数据规模将会快速向PB级演变。移动互联网的高速发展，智能手机、平板电脑等各种便携智能设备已遍布人们生活的方方面面，各种移动APP迅速覆盖了包括出行、就餐、日常起居、金融理财等各个领域，改变着人们的生活方式。伴随移动互联网发展而来的安全问题也日益严重，用户对隐私安全和网络财产安全的关注度也越来越高，然而逐年递增的网络财产被盗与隐私泄露事件引发了人们对安全问题的担忧与讨论：

1、大数据应用不仅需要具有大数据处理技术，更需要公司整体布局，建立数据生态。在大数据时代，大数据不仅是一种驾驭数据的能力、一类处理数据的技术，更是一种看待数据的思维意识、思维方式，数据正在成为重要的生产资料、巨大的经济资产、新世界的矿产与石油。公司需要顺应趋势转变思维，建立大数据驱动发展的思维模式，从战略高度关注大数据布局，建立从数据取、数据整合到数据使用的完整链路，这需要业务、数据、服务三者的协同配合，通过扩大业务范围搜集更多的客户数据；通过提升数据组织和处理能力整合更多的可用数据；通过充分运用到服务中促进提升客户体验、为公司业务创造更大价值，发挥数据的巨大能量。因此，大数据布局需要将业务、数据、服务三者结合起来统筹考虑、整体规划，打造数据生态圈。

2、大数据应用作为新兴技术，从研究到使用需要经历一个过程，应按照循序渐进方式开展相关工作。根据IBM研究，大数据应用建设分为四个阶段：一是教育，需要让大数据的重要性和必须性得到充分认识；二是探索，主要探索大数据到底怎么应用；三是接触，从实际的角度去思考怎么应用大数据；四是执行，真正把大数据结合到业务流程里去。大数据的建设不是一蹴而就，重在实践和迭代发展，在起步阶段可以结合具体痛点问题展开，在不断积累经验后逐步扩大应用范围。

3、大数据建设的关键是高质量的数据基础，没有数据质量就没有一切，只有高质量的数据才能为企业带来价值。面对数据来源广、信息种类杂、质量参差不齐的情况，需要在建设大数据的同时关注数据治理，一是建立数据规范化标准、数据分类标准、数据定义标准、质量衡量标准等；二是建立用于监控数据从获取、存储、分析、到运用的质量监控体系；三是建立数据问题从检查、反馈到修改的质量改进流程，使问题能够得到及时发现和根本解决。