Page 12 - 大数据背景下计算机信息安全及防护

大数据背景下计算机信息安全及防护
Computer Information Security and Protection in the Context of Big Data

以更低的成本获得可使用的信息，来帮助企业增强洞察力、辅助决策判断。美国
国家科学基金会（National Science Foundation，NSF）侧重于观察数据的来源，
特别是由传感器、科学仪器、网上交易、电子邮件、社交应用等物联网和互联网
所产生的数据源，因为这些纵向的、网络的、分布式的数据集往往能够反映数据

分析技术特征的复杂性。
虽然学者们普遍认为数据资源是企业经营不可或缺的重要资源，但是对数据
资源的界定却没有统一的共识。有的研究侧重观察数据的来源与产生方式，有的
研究关注数据的类型和特征，而中国学者杨善林和周开乐区别于其他研究，从管

理学视角指出数据资源是企业发展的重要战略性信息资源，以数据资源观点强调
数据所具有的多种潜在价值。数据资源是规模庞大、复杂性高的数据集合，是一
类能够反映顾客需求和竞争情报的信息资源，具有支持企业持续创新的潜在价值。
具体地，数据资源需要满足以下要求：数据量足以支撑创新；数据要包含客

户需求、产品使用行为、竞争情报等信息；数据能够持续生成、不断更新，并及
时提供给研发团队；数据质量很高，可以进行精确分析；数据应该是非结构化的
并且流动迅速。

第二节 数据资源体系建设

一、数据资源整合系统应用实现

（一）框架模式应用

在构建数据资源整合系统时，建立总体框架可以使用一个软件的部分或整体，
来进行重用设计，具体构成包含了一组抽象组构件和构件间作用，利用 IOC 和
AOP 机制和技术来整合 Webwork 和 Hibernate，而彻底分离视图、控制器和模型，

保持业务逻辑层和持久访问层的独立性。以 MVC 框架设计模式为基础，借助组
件技术手段来设计数据资源整合系统的架构，要保证其先进性、完整性、可伸缩
性和可扩展性良好。其中组成包括：信息访问层，可以为各类用户的应用操作提
供友好界面；表示逻辑层，该层面主要是系统与用户之间的交互作用，具备数据
显示和录入功能；业务处理逻辑层，主要进行有效性验证；数据持久层，采购结

果数据与数据资源库中的映射关系，使数据检索、查询等服务更加便捷和高效；

·2·