大多数组织为其成功实施项目工作，都已经制定了一套大数据的最佳做法。当涉及到大数据和分析时，列出企业应该远离的陷阱清单也同样重要。下面我们就一起来了解一下，企业大数据技术应用需要关注的六个安全问题都有哪些。
企业需要关注哪六种大数据安全问题
1、使数据易受攻击
如今，所有数据都是数字化的，并且数量巨大，黑客始终可以在恶意内部人员的帮助下找到进入入侵的方式。如果他们以某种方式可以访问你的关键数据，他们可以根据自己的目的进行修改，甚至删除其中的一些数据。这就是为什么完全依赖物联网、大数据和实时数据分析的公司限制访问并采取某些步骤来检测假数据形成的原因。这是其数据保护协议的关键部分。
2、使访问变得困难
使大数据生态系统有效的另一个重要因素是粒度访问控制。根据等级、权限可以授予不同人员不同级别的主数据访问权限。名义上，访问控制使大数据更加安全。但是，随着组织使用大量数据，增加复杂的控制面板可能变得更加微妙，并可能为更多潜在漏洞打开门户。
例如，如果只有少数人授予了访问关键数据的权限，那么破坏者注意到它的时间将更长。此外，访问控制系统会指定允许用户在数据集中看到的信息，即使他们需要其他数据集也是如此。这会损害这种系统的性能和维护。
3、需要某些安全审核
在每个系统开发中，几乎都是需要安全审核的地方，特别是在大数据不安全的地方。但是，考虑到使用大数据已经带来了广泛的挑战，这些安全审核通常被忽略，这些审核只是添加到列表中的另一件事。这种态度与以下事实结合在一起：许多公司仍需要能够设计和实施此类安全审核的合格人员。
4、分散的框架
使用大数据的公司可能需要在不同系统之间分布数据分析。例如，Hadoop是一种开放源代码软件，旨在在大数据生态系统中进行灵活和分散的计算。但是，该软件初根本没有安全性，因此在分散的框架中有效的安全性仍然是要实现的挑战。
这对企业有何影响?企业可能需要更长的时间才能知道何时实际发生违规。
5、数据来源
找到我们的数据来源确实有助于确定违规的来源。你可以使用元数据来跟踪数据流。无论如何，即使对于大型公司，元数据管理也是一个自我战略问题。如果没有正确的框架，实时跟踪此类非结构化数据将是一个挑战。尽管这是一个持续存在的问题，但它并不是大数据问题。
6、实时合规
实时大数据分析在公司的竞争中越来越受欢迎。但是，实时实施这种工具更加复杂，并且还会产生大量的数据。
此类工具的开发方式应使它们在现实中不存在威胁时能够规避对违规行为的错误警告。因此，发现此类错误警告可能很耗时。他们分散了白帽黑客的注意力，使其免受真正的故障和攻击并浪费资源。
大数据安全不仅仅需要防范来自外部的攻击，对内也需要加强管理，对数据的采集程度规划合理，降低各种安全风险才能真正做好大数据安全保护。