大数据应用中数据安全和数据分析
大数据平台和大数据分析相关的大数据应用在互联网、移动互联网行业里大红大紫，已经处在HYPE曲线的最高端，带来了巨额的经济效益和广泛的社会影响力。
中国同时也是一个经济大国，除了互联网行业以外还有海量的实体行业。经过三十年来信息化建设，特别是近几年以来的大数据基础设施建设，众多的实体行业普遍开始了海量数据的积累过程，并且取得了丰硕的成果。这些为各个行业参与数据经济、推广数据智能、实现数据价值提供了基础。
英特尔中国研究院配合英特尔中国行业市场部门、帮助创新企业推广实体数据数据分析应用，取得了一些成绩，但是也发现了一些问题：
1. 数据局部、不全面。实体行业受限于数据采集的地域限制和技术手段，采集的数据往往不能反应事实的全貌
2. 数据融合的需求。数据的局部特性需要多个数据源融合才能支持有限的数据分析
3. 数据安全和数据隐私保护。采集的数据包含企业运作的所有机密，同时也包含合作伙伴和客户的隐私数据，不能在创新数据分析应用的同时丧失数据安全和数据隐私
4. 数据分析能力缺乏。数据分析应用的开发能力是前沿技术，实体行业和实体行业外包的IT集成商通常缺乏。同时数据分析应用需要根据业务和市场变化不停演进。
本主题抛砖引玉，给大家提供一些解决上述问题的架构思路和方案探索，供大家探讨，并时刻欢迎合作。
周鑫 现任英特尔中国研究院数据经济实验室研究总监，主持大数据方面的研究，工作重点为大数据分布式平台、大数据分析技术和数据隐私安全，着眼未来数据货币化数据交易。在此以前，周鑫担任中国英特尔物联技术研究院首席系统架构师兼项目总监，负责领导大数据实时处理平台和一体机相关技术方向，主要关注智能零售、智能安防、智能农业等应用方向。
于2002年加入英特尔，先后在编程系统实验室和嵌入式体系架构实验室承担技术和管理职位，参与或主持的研究项目有受控运行时、XScale微架构、众核架构、数据并行编程、片上系统（SoC）软硬件综合开发与早期验证平台等。在英特尔工作期间，他发表了多篇学术论文，有近20项美国专利、国际专利、中国专利。