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逢年过节，要数小偷最为猖狂。随着圣诞节、元旦的临近，在你欣喜若狂地安排出行计划之时，小偷们也正面带窃笑地摩拳擦掌。如果在游玩的同时还要防贼，是多么地累心啊？要是能预测犯罪就好了。没错，就是预测犯罪。

毫无疑问，数据是一种资产，这类资产能够深入分析，提供前所未有的洞察。为了应对全新的复杂安全威胁，可以采取各种方法帮助确定异常情况和细微的攻击指标。如今的许多组织都在利用扩大和增强传统的安全解决方案，从而大幅提高智能安全性和执行洞察力度。

利用拓展的安全/智能方法，可以做到：

• 筛选海量数据——范围包括组织内外部——揭示隐藏的关系、检测各种模式并且预防安全威胁。
• 将实时和历史账户活动相互关联，发现异常用户行为和可疑交易，从而揭露欺诈行为。
• 检验作为犯罪行为证据的新信息源和各种数据，例如互联网、移动设备、事务处理、电子邮件和社交媒体。

拓展安全/智能的主要应用场合有以下几点：

1. 增强型智能和监控洞察：组织可以分析动态数据和静止数据，发现各种关联，或者揭示各种模式。这种实时或近乎实时的洞察类型极具价值甚至可以拯救生命。

2. 实时网络攻击预测和防御：高科技犯罪的数量不断增长——包括基于网络的恐怖主义、间谍活动、计算机入侵和重大网络欺诈在内——都构成真正的威胁。通过分析网络流量，组织可以及时发现新的威胁，从而实时加以应对。

3.犯罪预测和预防：能够分析电信数据和社交媒体数据，支持执法机构发现犯罪威胁，采集犯罪证据。无需等待罪行发生之后行动，他们可以首先预防犯罪，主动抓捕罪犯。 根据场景，组织很可能需要以下安全/智能平台之一：犯罪信息跟踪系统、监测监控系统或安全信息与事件管理(SIEM)。

一个案例还不过瘾，那再来看看如下的其他案例吧。

大数据探索

充分利用大数据的每一步行动便是发现客户的现有资源，并且构建获取并且使用资源的能力，以便支持决策和日常运营——换言之，便称为大数据探索。

大数据的许多探讨都从三个V开始——容量（volume）、速度（velocity）和种类（variety）。这些因素可以确定挑战的范围，每一家大型组织都会处理这些日常问题，竭力通过信息源提取价值，做出更好的决策，提高运行效率，并且降低风险。所有重要决策、客户交互或分析都不可避免地需要多种数据源的信息。IBM InfoSphere Data Explorer是IBM大数据平台的组成部分，它能够轻松在企业系统内提供导航能力，并且获取组织外部的数据。

通过传感器、机器日志、点击流、网络和其它来源生成的所谓“原始”数据提出了另一项挑战。组织如何将背景添加到数据中，从而推动产生更加有利的分析和决策能力呢？在此重申，IBM大数据平台的InfoSphere Data Explorer和其它功能可以将这些半结构化来源的信息与企业数据融合于一体，可以增加极具价值的背景，帮助组织通过这些数据获得更高的价值。

增强客户360度全方位视图

全面理解客户——他们青睐的购物方式、他们转换的原因、他们下一次将会采购的产品，以及是什么原因让他们将一家公司推荐给其它客户——这实质上是每一家企业的战略性问题。然而，这需要众多公司充分利用内外部的信息源，评估客户情绪，理解什么样的行动会帮助他们与客户构建合作关系。最近IBM商业价值研究院有关大数据真实应用的调查7建议组织首先将大数据工作专注于客户分析，帮助它们“真正理解客户需求并预测未来的行为。”

除了这些分析功能可以提供关于客户行为的战略性洞察，360度全方位视图的重要性还可以延伸到一线员工。具有前瞻性的组织意识到了这一需求，会为专业客户服务人员提供适合的信息，与客户沟通，构建可靠的关系，并且获得积极的成果。为此，他们必须快速运行大量的信息，以便集中关注特定客户的需求。

还记得大数据之前的生活是什么样子吗？这个名词变得如此普及，有时让人很难想起大数据是一种近期出现的现象。有人将它视为一种狂热，但人、流程和机器产生的数据却只会持续不断地增长。所以更安全的数据生活才会让人更安心。

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