逢年過節，要數小偷最為猖狂。隨著圣誕節、元旦的臨近，在你欣喜若狂地安排出行計劃之時，小偷們也正面帶竊笑地摩拳擦掌。如果在游玩的同時還要防賊，是多么地累心啊？要是能預測犯罪就好了。沒錯，就是預測犯罪。

毫無疑問，數據是一種資產，這類資產能夠深入分析，提供前所未有的洞察。為了應對全新的復雜安全威脅，可以采取各種方法幫助確定異常情況和細微的攻擊指標。如今的許多組織都在利用擴大和增強傳統的安全解決方案，從而大幅提高智能安全性和執行洞察力度。

利用拓展的安全/智能方法，可以做到：

• 篩選海量數據——范圍包括組織內外部——揭示隱藏的關系、檢測各種模式并且預防安全威脅。
• 將實時和歷史賬戶活動相互關聯，發現異常用戶行為和可疑交易，從而揭露欺詐行為。
• 檢驗作為犯罪行為證據的新信息源和各種數據，例如互聯網、移動設備、事務處理、電子郵件和社交媒體。

拓展安全/智能的主要應用場合有以下幾點：

1. 增強型智能和監控洞察：組織可以分析動態數據和靜止數據，發現各種關聯，或者揭示各種模式。這種實時或近乎實時的洞察類型極具價值甚至可以拯救生命。

2. 實時網絡攻擊預測和防御：高科技犯罪的數量不斷增長——包括基于網絡的恐怖主義、間諜活動、計算機入侵和重大網絡欺詐在內——都構成真正的威脅。通過分析網絡流量，組織可以及時發現新的威脅，從而實時加以應對。

3.犯罪預測和預防：能夠分析電信數據和社交媒體數據，支持執法機構發現犯罪威脅，采集犯罪證據。無需等待罪行發生之后行動，他們可以首先預防犯罪，主動抓捕罪犯。 根據場景，組織很可能需要以下安全/智能平臺之一：犯罪信息跟蹤系統、監測監控系統或安全信息與事件管理(SIEM)。

一個案例還不過癮，那再來看看如下的其他案例吧。

大數據探索

充分利用大數據的每一步行動便是發現客戶的現有資源，并且構建獲取并且使用資源的能力，以便支持決策和日常運營——換言之，便稱為大數據探索。

大數據的許多探討都從三個V開始——容量（volume）、速度（velocity）和種類（variety）。這些因素可以確定挑戰的范圍，每一家大型組織都會處理這些日常問題，竭力通過信息源提取價值，做出更好的決策，提高運行效率，并且降低風險。所有重要決策、客戶交互或分析都不可避免地需要多種數據源的信息。IBM InfoSphere Data Explorer是IBM大數據平臺的組成部分，它能夠輕松在企業系統內提供導航能力，并且獲取組織外部的數據。

通過傳感器、機器日志、點擊流、網絡和其它來源生成的所謂“原始”數據提出了另一項挑戰。組織如何將背景添加到數據中，從而推動產生更加有利的分析和決策能力呢？在此重申，IBM大數據平臺的InfoSphere Data Explorer和其它功能可以將這些半結構化來源的信息與企業數據融合于一體，可以增加極具價值的背景，幫助組織通過這些數據獲得更高的價值。

增強客戶360度全方位視圖

全面理解客戶——他們青睞的購物方式、他們轉換的原因、他們下一次將會采購的產品，以及是什么原因讓他們將一家公司推薦給其它客戶——這實質上是每一家企業的戰略性問題。然而，這需要眾多公司充分利用內外部的信息源，評估客戶情緒，理解什么樣的行動會幫助他們與客戶構建合作關系。最近IBM商業價值研究院有關大數據真實應用的調查7建議組織首先將大數據工作專注于客戶分析，幫助它們“真正理解客戶需求并預測未來的行為。”

除了這些分析功能可以提供關于客戶行為的戰略性洞察，360度全方位視圖的重要性還可以延伸到一線員工。具有前瞻性的組織意識到了這一需求，會為專業客戶服務人員提供適合的信息，與客戶溝通，構建可靠的關系，并且獲得積極的成果。為此，他們必須快速運行大量的信息，以便集中關注特定客戶的需求。

還記得大數據之前的生活是什么樣子嗎？這個名詞變得如此普及，有時讓人很難想起大數據是一種近期出現的現象。有人將它視為一種狂熱，但人、流程和機器產生的數據卻只會持續不斷地增長。所以更安全的數據生活才會讓人更安心。

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截止時間：2016年12月31日

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