1、零信任网络对于工业互联网安全体系的建设具有重要的推动作用。随着工业互联网的快速发展，网络安全问题日益突出。传统的网络安全防护策略往往以信任内部网络为基础，但在面对复杂的网络攻击和内部威胁时，这种信任模式显得捉襟见肘。
2、这一案例充分展示了零信任网络在工业互联网安全体系建设中的积极影响。总结来说，零信任网络以其独特的安全理念和技术手段，为工业互联网安全体系的建设提供了有力保障。它不仅能够减少网络攻击和内部泄露的风险，还能够提升工业互联网平台的稳定性和可靠性。
3、工业互联网平台可以借助 SD-NaaS 构建动态虚拟边界，不再对外直接暴露应用，为工业互联网提供接入终端/网络的实时认证及访问动态授权，有效管控内外部用户、终端设备、工厂工业主机、边缘计算网关、应用系统等访问主体对工业互联网平台的访问行为，从而全面提高工业互联网的安全防护能力。
4、企业实现零信任网络能够获得什么效果？实施零信任网络使得企业网络安全水平提升、合规审计能力提升、生产效率提升，其可作为网络安全体系的“骨架”连接其他安全技术，笔者认为零信任网络是更符合发展潮流的IT设施建设方案。
5、在IT安全领域的舞台上，近年来，新名词如APT、CASB和威胁情报等层出不穷，而零信任这个概念尽管在2010年被提出，直到2019年才在RSA大会上崭露头角，如今已逐渐成为热议的焦点。
数据是一种宝贵的资源。数据资源是数据的自然维度，可通过数字、文字、图像以及计算机代码等多种形式展现。数据资产是数据的经济维度，与数据资源同属于数据聚合产生的结果。数据资产的本质是指由个人、某组织所拥有或控制的，以物理或电子形式记录的，能够为所有者带来经济利益的数据资源。
总的来说，数字化转型成功的企业，其标志就是能够充分利用数据资源，将数据转化为实际的商业价值，从而在市场竞争中占据优势地位。这种数据驱动的经营模式，已经成为现代企业持续发展和创新的重要支撑。
数据中台：驱动效能提升，推动业务创新/ 数据中台的真正价值在于，它能够驱动企业效率的提升，激发业务创新的活力。关键在于，企业需要以业务需求为导向，谨慎而有序地进行数字化转型，以降低转型失败的风险。
总结来说，数据应用是企业数字化转型的驱动力，它通过客户洞察、内部优化和创新转型，为企业带来了显著的商业价值。在数字化时代的竞争中，将数据应用融入战略，注重数据安全和质量，培养组织文化，将决定企业在变革中的成功与否。因此，数据应用不仅是数字化转型的工具，更是企业转型成功的关键要素。
企业数字化转型可大致分为洞察需求、确立框架、实际执行这几步。洞察需求 “总体规划、局部先行，需求驱动”是企业开展数字化转型的基本策略。绝大部分传统企业对数字化转型缺少正确认知，数字化不是采购一套系统这么简单。
在2022年6月发布的报告编号DWC_WB_2022003中，分析师金东东深入探讨了数据治理安全（DGS）在中国的崭新定位，旨在满足企业数字化转型的迫切需求，确保数据安全合规并聚焦关键领域。DGS以数据安全为核心，关注数据分类分级、合规匹配与能力调度，旨在简化传统框架，实现落地实践并为全局治理奠定基础。
祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。
但数据的量化并不等同于简单的“数字化”，而是数据的可计算化，舍恩伯格将其称之为“数据化”，是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程[3]。
年，国务正式印发《促进大数据发展行动纲要》，《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。
通过对数据的分类分级、使用状况梳理、访问控制以及定期的稽核实现数据的使用安全。
马上金融采取多项措施确保个人信息在收集、存储、传输、使用、删除及销毁全生命周期的合规与安全。公司建立数据管理相关制度办法，在数据密级定义、分级、对应保护措施、数据全生命周期保护策略进行了明确的规定。
使用转账“延时到账”功能的方法 为了防止电信诈骗分子迅速转移资金，更好地守护百姓资金安全，银行等金融机构开通了转账“延时到账”功能。请充分利用转账“延时到账”功能，保护自身财产安全，但也要警惕不法分子利用这一功能实施新式诈骗。
总之，马上消费金融软件为消费者提供了一种便捷、灵活、安全的金融消费体验。它简化了金融服务的流程，使消费者能够更轻松地管理自己的财务需求。但需要注意的是，使用任何金融软件时，都应当了解相关的风险，并谨慎操作，确保自己的财产安全。
我国在大数据战略决策方面的工作主要包括政策制定、基础设施建设、产业发展以及数据安全与隐私保护等多个层面。在政策制定方面，我国政府近年来相继出台了一系列支持大数据发展的政策措施。例如，《促进大数据发展行动纲要》明确了大数据发展的目标、重点任务和重大工程，为大数据的快速发展提供了政策指引。
大数据相关的工作主要涉及数据收集、存储、处理、分析和挖掘等领域。这些工作在当今信息化社会具有举足轻重的地位，为众多行业提供了强大的数据支持。在大数据领域，数据工程师扮演着至关重要的角色。他们负责搭建和维护大规模的数据仓库，确保数据能够高效、安全地存储。
数据挖掘师：运用多种技术和算法，从大数据中提炼有价值的信息和趋势，为企业决策提供支持。 数据治理专家：确保数据质量、合规性和安全性，制定并执行数据管理策略和流程。 业务智能分析师：利用大数据分析技术，为企业提供商业智能报告和数据洞察，协助业务决策和战略规划。
大数据专业就业方向数据挖掘/算法工程师 算法工程师是通过算法搜索隐藏在大量数据中的特定内容的专业人士。这项工作有助于企业做出明智的决策，提高工作效率，降低错误率。数据挖掘已成为许多 IT 战略的重要组成部分，其大数据专业人员的需求量也很大。