1、要素1：一致的数据管理渠道 一致的数据管理渠道是大数据剖析体系的根底。数据管理渠道存储和查询企业数据。这似乎是一个广为所知，并且已经得到解决的问题，不会成为区别不同企业产品的特征，但实际情况却是，这仍是个问题。要素2：支持多种数据类型 安全事件数据的语义因品种而不同。
2、服务器、端点、网络和其他基础设施组件处于不断变化的状态。很多这些状态变化记录了有用的信息，这些信息应该发送到大数据安全分析平台。假设网络有足够的带宽，那么，最大的风险就是安全分析平台的数据获取组件无法应对入站数据。如果是这样的话，数据可能会丢失，而大数据安全分析平台则会失去价值。
3、网络安全包括五大要素： 保密性：确保信息不泄露给未经授权的用户、实体或过程，保护信息不被未授权访问和利用。 完整性：保证数据未经授权不得进行任何改变，确保信息在存储或传输过程中保持未被修改、破坏或丢失。
4、通过大数据，人们可以分析大量的潜在安全事件，找出它们之间的联系从而勾勒出一个完整的安全威胁。通过大数据，分散的数据可以被整合起来，使得安全人员能够采用更加主动的安全防御手段。
5、网络安全有五大要素：保密性 信息不泄露给非授权用户、实体或过程，或供其利用的特性。完整性 数据未经授权不能进行改变的特性。即信息在存储或传输过程中保持不被修改、不被破坏和丢失的特性。可用性 可被授权实体访问并按需求使用的特性。即当需要时能否存取所需的信息。
1、数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。
2、FineBI FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。
3、Hadoop - 数据处理的超级引擎 Hadoop，作为大数据处理的基石，以其卓越的特性脱颖而出。它是一个分布式计算框架，以其可靠性、高效性和可扩展性著称。Hadoop假设硬件和存储可能存在故障，因此通过维护多个数据副本来应对，确保即使有节点失效，也能迅速恢复。
4、大数据分析软件有很多，一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。
1、混合框架：Apache Spark - 特点：同时支持批处理和流处理，提供内存计算和优化机制。- 优势：速度快，支持多种任务类型，生态系统完善。- 局限：流处理采用微批架构，对延迟要求高的场景可能不适用。 仅批处理框架：Apache Samza - 特点：与Apache Kafka紧密集成，适用于流处理工作负载。
2、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储；二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。
3、HDFS具有高容错性，并设计用来部署在低廉硬件上。它提供高传输速率以访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。HDFS放宽了POSIX的要求，以支持流式访问文件系统中的数据。
4、Hadoop：Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式计算，并开发了 HDFS（分布式文件系统）和 HBase（数据存储系统），以满足大数据的处理需求。它的开源性质使其成为分布式计算领域的国际标准，并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中国的百度、阿里巴巴等知名互联网公司广泛采用。