企业大数据环境下，由于缺乏统一的标准管理，如何进行安全的管理规范制度？

企业大数据下的安全问题即是引发需求：统一的标准管理。

但解决安全性问题的方法却灵活、多样。

安全是支付公司非常重视的，安全风险有时会引起一些舆论导向，比如某些金融机构案件被媒体标注为特别关注;某某支付公司发现了资金线的问题，消费者的钱不知去向等，这些都是一个社会的关注的焦点。结合市场风险及大环境，支付行业的安全性需求具体表现在：
1、支付交易的安全性要求;

2、数据访问的安全性要求;

3、防止敏感信息的泄露等。

大数据确实是一个开放的生态，各种产品层出不穷，没有形成事实上的标准。每一家公司的大数据架构或者是技术栈可能都不相同。即算是技术栈看起来一样，使用相同技术解决的问题也不尽相同。这也就造成了很难借鉴别人的经验。但这里的经验指的是战术上的，具体实施层面的。总的来看方法和传统的数据管理并无二致。那就是人、技术和流程规范缺一不可。
1、从人上来说，要培养或者招聘有经验的人才，并且要具备生产安全和信息安全意识；
2、技术上，尽量采用比较成熟的技术，具备较完善的权限管理和运维管理功能；
3、制定相关的数据管理规范，权限管理规范，架构规范等，并且从开发到测试到生产的各个流程严格管控，防范信息安全事件问题发生。
总之，如果担心安全，就要一开始将安全考虑进去，并且要考虑到方方面面。

大数据平台的安全性问题的解决方法主要是做规范管理，包括用户、权限、数据访问等等方面。每个方面管好，才能有效控制风险，具体的做法多种多样。一种做法是在平台上建立统一的账户和统一的数据管理，配合用户和数据权限控制，保证数据安全。但是这个建设过程涉及面较广（想统一总是比较难的），不会一蹴而就。