京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据给我们带来的真正机遇
大数据怎么用?
随着世界开始迈向大数据时代,社会也将经历类似的地壳运动。在改变我们生活和思维方式的同时,大数据早已在推动我们重新考虑最基本的准则,包括怎样鼓励其增长以及怎样遏制其潜在威胁。然而,不同于印刷革命,我们没有几个世纪的时间去慢慢适应,我们也许只有几年时间。
在大数据时代,对原有规范的修修补补已经满足不了需要,也不足以抑制大数据带来的风险,我们需要全新的制度规范。我们需要设立一个不一样的隐私保护模式,这个模式应该更着重于数据使用者为其行为承担责任,而不是将重心放在收集数据之初取得个人认可上。
对大数据技术进行规范是问题的关键。首先,可以从强调监管大数据的收集,转向重点监管大数据的实际使用。其次,可以让大数据变得不那么神秘,不再是个“黑箱”,增加大数据应用中的透明度和问责制。可创造一个被称为“算法学家”的新职业,这些人接受计算机技术、统计学和数据处理方面的专门训练,对大数据的应用进行评估,以确保公众对大数据系统感到放心。
至于平衡隐私权和国家安全的问题,古希腊哲学家亚里士多德早就提出这样的问题:“我们如何监视守护者?”即使是在他那个年代,这个问题也没有简单的答案。
大数据给我们带来的真正机遇是把许多信息碎片拼起来,为我们的决策服务。大数据时代最大的挑战是如何从大数据中获取“价值”。从大数据中获取最大价值,需要探索式的研究方法。未来,数据科学家会很吃香,这种科学家既要熟悉商业环境,也要有操作层面的知识。
很多问题就出在数据使用上!数据作为资产,就涉及管理的问题,因此“数据治理”就显得越发重要。信息世界同样需要公约,将窃取他人数据视为犯罪,将攻击他人系统视为犯罪,从刑法上加以明确规定,共同营造一个文明有序的数字生活,应该是我们的理想。大数据时代,我们需要尽快跟进这方面的工作,如开展国家间对话,形成公约。
企业利用数据挖掘技术,进行精准广告投放,也涉及隐私问题。一个少女收到了婴儿用品广告,其父大怒,要告企业。事实却是这位少女未婚先孕了。这个故事中,企业使用的是自己采集的客户购物数据,使用的是自己开发的数据挖掘软件,整个过程都没有问题。但事实上却侵犯了个人隐私,应坚决反对。这里面应该有一些法律问题,需要认真研究。
大数据时代,数据作为资源,不被共享是趋势。”这样的话,数据运用一定需要价值交换。在确定数据权益的前提下,数据的运用就是有偿使用。法律需要界定数据的权益,政府界定数据的类型(哪些是隐私,哪些涉及国家安全)等,这样数据的流通就有法可依。
在现阶段法律法规都还没有明确之前,应从国家安全的角度高度关注数据资源的安全。而作为个人,要明白“有行动就可能产生数据”,所以当有些行为涉及隐私时,需要谨慎。
从更大的范围来讲,公共网络中公开的数据应该属于全人类,任何人都有权获取、使用并获益。这样能够更大程度地发挥数据资源的作用,让数据给人类的生活生产带来更多便利,对人类社会进步有重要的意义。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09