随着科学技术的快速发展，数据规模以几何级数的速度增长，大数据成为现代数据分析的重要研究对象。如何从已有的大规模、高维数据中挖掘新的有价值的信息?大数据具体是干什么的?

　　1、保障网络安全

　　大数据时代崛起，网络安全事件频频发出，想要解决蠕虫等病毒的暴发，可以部署终端安全管理系统，建立以终端安全管理为核心的出发点，从数据保护、终端控制、安全管理、桌面管理等方面构建完整的终端保护体系，这样可以有效阻止网络瘫痪和重要信息泄露，通过这一系列技术手段全面实施用户的安全管理策略。结合具体数据的更新情况，对此构建相应的数据安全分析机制，采用动态化的数据分析方式，对各类数据进行灵活处理，加强对各类数据运行的有效监控，提升对数据处理的针对性与有效性。可以在较短的时间内发现数据的问题或者可以通过数据发现实时的问题。

　　2、维持信息化运转

　　大数据的应用必然离不开云计算、云存储、物联网等技术，大数据涵盖了大数据技术、大数据工程、大数据分析、大数据应用等，以大体量、多类型、多变化、应用价值高为基本特征的数据集团，时时刻刻都在爆发式增长。大数据是当下的一种前沿技术，将数据源的定义、相关方的确定、数据获取、数据存储、数据分析、数据处理和应用呈现为一个整体。大数据的最终目的在于能够将获取的数据实际应用，提供服务，产生价值。大数据有助于维持企业的信息化运转，辅助企业运用。

　　3、数据源与挖掘

　　大数据技术研究不同于一般的传统逻辑学研究，是对海量的数据内不存在的系统性逻辑和个性化逻辑进行按需检索、比较、分聚类归纳，找到不同或相同数据存在的内部关系，深入挖掘传统分析技术无法发现的深层次的价值。比如，通过对某品牌电梯的历年检验数据进行分析，发现该电梯的常见隐患点、隐患周期、隐患程度等。

　　大数据的核心在于为行业领域带来新的价值空间，通过大数据来全面重塑企业各种模式，而如果单纯地站在数据的角度来看待大数据，大数据的核心在于数据的价值化，数据价值化的过程本身就能够开辟出一个巨大的价值空间。