项目数据分析构架需要权衡四大要素
Hadoop系统和NoSQL数据库已经成为管理大数据环境的重要工具。不过，在很多情况下，企业利用他们现有的数据仓库设施，或是一个新老混合的技术来对大数据流入他们的系统进行管理。
无论一个公司部署什么类型的大数据技术栈，有一些共通的因素必须加以考量，以保证为大数据分析工作提供一个有效的框架。在开始一个大数据项目之前，去审视项目所要承担的新数据需求的更大图景显得尤为关键。下面来让我们检视四个需要加以考量的因素。
内容一、资产识别与赋值：对评估范围内的所有资产进行识别，并调查资产破坏后可能造成的损失大小，根据危害和损的大小为资产进行相对赋值；资产包括硬件、软件、服务、信息和人员等。
内容二、威胁识别与赋值：即分析资产所面临的每种威胁发生的频率，威胁包括环境因素和人为因素。
内容三、脆弱性识别与赋值：从管理和技术两个方面发现和识别脆弱性，根据被威胁利用时对资产造成的损害进行赋值。
内容四、风险值计算：通过分析上述测试数据，进行风险值计算，识别和确认高风险，并针对存在的安全风险提出整改建议。
内容五、被评估单位可根据风险评估结果防范和化解信息安全风险，项目资金管理实施细则，或者将风险控制在可接受的水平，为大限度地保障网络和信息安全提供科学依据。
问题一、要确定保护的对象（或者资产）是什么？它的直接和间接价值如何？
问题二、资产面临哪些潜在威胁？导致威胁的问题所在？威胁发生的可能性有多大？
问题三、资产中存在哪些弱点可能会被威胁所利用？利用的容易程度又如何？
问题四、一旦威胁事件发生，组织会遭受怎样的损失或者面临怎样的影响？
问题五、组织应该采取怎样的安全措施才能将风险带来的损失降低到低程度？
问题六、每项资产可能面临多种威胁，威胁源（威胁代理）可能不止一个，每种威胁可能利用一个或多个弱点。
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