En cours de chargement...
Termenul megadate (Big Data, date masive) este adesea folosit în mod vag pentru a desemna paleta de algoritmi, tehnologii ?i sisteme utilizate pentru colectarea datelor de volum ?i varietate fara precedent ?i extragerea de valoare din acestea prin calculul masiv paralel al analiticilor avansate. Sursele Big Data sunt multe ?i diverse. Senzorii multimedia distribui?i pe internetul obiectelor, dispozitivele ?i re?elele de telecomunica?ii mobile, procesele comerciale distribuite ?i aplica?iile bazate pe web sunt to?i furnizori / generatori de date candidate.
Pe masura ce utilizarea Big Data a crescut de-a lungul anilor, diferi?ii algoritmi, tehnologii ?i sisteme ating treptat un nivel de dezvoltare ?i maturitate adecvat pentru adoptarea pe scara larga. Experien?a a aratat ca aplica?iile Big Data pot oferi o cre?tere dramatica a eficien?ei ?i eficacita?ii luarii deciziilor în organiza?ii ?i comunita?i complexe. Se a?teapta ca aceasta sa constituie o parte importanta a unei economii înfloritoare bazate pe date, cu aplica?ii care variaza de la ?tiin?a ?i afaceri pâna la armata ?i intelligence.
Cu toate acestea, pe lânga beneficiile sale sau, în unele cazuri, din cauza lor, Big Data suporta ?i o serie de riscuri de securitate. Sistemele Big Data devin din ce în ce mai mult ?inte de atac ale agen?ilor de amenin?are ?i vor fi concepute atacuri din ce în ce mai elaborate ?i specializate pentru a exploata vulnerabilita?ile ?i punctele slabe. Amenin?arile Big Data includ, dar nu se limiteaza la, amenin?ari la adresa datelor obi?nuite.
Nivelul ridicat de replicare în stocarea Big Data ?i frecven?a externalizarii calculelor Big Data introduc noi tipuri de amenin?ari de încalcare, scurgere ?i degradare care sunt specifice Big Data.În final lucrarea prezinta principalele probleme cu care se confrunta oamenii de afaceri ?i oamenii de ?tiin?a în lucrul cu seturile mari de date (Big Data), eviden?iind principale aspecte etice, luând în considerare inclusiv legisla?ia din Uniunea Europeana.