重要文件被误删除，回收站被清空;分区打不开提示未格式化;还原系统或恢复出厂设置后只剩下一个C盘;分区被格式化或变成RAW格式;移动硬盘或U盘提示“文件或目录损坏”……这些都是平时经常会遇到的数据丢失

数据本身是极具价值的!但是在过去技术手段和工具有限，数据以“存”为主的背景下，一直沉睡的数据宝藏，其价值并没有被真正挖掘出来。而且随着数据量的迅猛增长，存储的压力持续增加，企业已经有些不堪重负，就更无力去深究数据的价值。

两年前，当IBM等老牌数据库厂商提出将数据转化为有价值的信息并为企业随取随用时，国内很多用户都表达了疑问和顾虑，从数据库到数据仓库再到商业智能及数据分析的三层信息管理架构对于企业来说是不是还为时尚早?

学习数据备份时，经常会遇到数据备份问题，这里将介绍数据备份问题的解决方法。如果你是一家完全跟随信息化建设潮流的企业，那么在数据存储备份方面，企业的系统部署多半跟随了国内的大势，即由磁盘、刻录机、磁带机、自动磁带加载机进入到磁带库的选择，逐步适应业务数据大集中的需求。

电脑使用过程中最头痛的莫过于一些突如其来的数据丢失，误操作、病毒攻击或磁盘故障等都在时刻威胁着电脑数据的安全。遇到数据丢失问题，越来越多的人选择自己选择软件来解决。但是数据恢复过程有很多需要注意的问题。很多人因为自己的操作不当，对数据造成二次破坏，影响恢复效果。

当有朋友问我是否了解“大数据”的安全问题时，我想到的是，大数据只是更多的数据，所以大数据面对着与其他数据相同的问题，是这样吗?

2012年被称为大数据之年，越来越多的企业投入大数据的怀抱，相关厂商也不断推出新产品。据国内有关机构初步预算，未来中国大数据潜在市场规模有望达到近2万亿元。IDC报告也指出，2011年，全球被创建和复制的数据总量达1.8ZB，不仅现有数据量的规模几近于人类已知的物理宇宙中的星辰数量……

数据治理在“大数据”成为热词后，更加被业界关注。大数据带来的一个显著变化是，大量数据来自于数据中心之外，包括笔记本电脑、平板电脑、智能手机以及传感器、社交网站等。

处理大数据惯常是属于商业智能(BI)的事情。抽取数据、挖掘数据，制成报表、OLAP、仪表盘、挖掘模型，作为辅助决策之用。不过在BI领域都不这么叫法，大伙儿都说海量数据，Large-scale Data。这听起来还是略显学术气，不如Big Data来的通俗——大数据。

在日前美国拉斯维加斯举行的2011黑帽大会上，数据库安全专家David Litchfield表示，即使是在这个海量数据库泄漏和数据库攻击的时代，数据库取证仍然处于明显落后的状况。Litchfield因数据库安全漏洞检测方面的工作而闻名，