
大数据时代,隐私保护比信息挖掘更重要
伴随着《纲要》的发布,中国大数据发展将迎来顶层设计,正式上升为国家战略。不论我们称之为大数据时代、互联网时代,还是物联网时代、智能穿戴时代,它们之间都有一个共同的特征,就是信息数据化。当人与物都被数据化之后,就意味着巨大的商机蕴藏到了这些数据中间,而国务院所出台的这个关于大数据的指导意见也足以证明大数据的价值。
面对大数据所蕴含的巨大价值,我并不担心其商业价值挖掘不出来,担心的是如何把握好商业挖掘的尺寸与公民隐私权之间的关系。今天,大数据的商业化已经形成。当我们通过PC登录或者访问了相关的网站,浏览了某些信息的时候,我们在电脑上的这种行为都将被记录下来。当我们再次登录一些网站,打开相关页面的时候,一些“牛皮癣”广告就会被推送到我们的眼前。
那么,有谁在推送这些“牛皮癣”广告的时候征求过用户的意见?追踪用户使用行为的商业挖掘边界到底在哪里?这些问题或许比当前推动大数据商业挖掘来说更为重要。
首先,从目前的实际情况来看,大数据商业的前端很繁华,而商业后端的法律法规则相对滞后。过度的商业化挖掘,如果在没有相关隐私权保障的情况下发生,必然会招致用户的反感。那么,商家到底应该将数据商业化到什么程度,这个尺度如何把控,也就成为当前有关部门着重关注的焦点问题。
其次,对于企业来说,哪些数据是可以挖掘,哪些数据在商业化中是不能挖掘的;对于行政部门来说,什么部门可以拥有什么样的数据使用权限……这些都存在着关键尺度问题。如果相关法律法规和政策能够及时出台,那么公民隐私安全问题就可以缓解很多;反之,如果这个指导规范一直出不来,那么公民隐私就很危险了。
尤其是在智能穿戴时代的万物数据化之后,包括人的一切行为与生命体态特征都被数据化,网络安全、数据安全,就是摆在眼前最急迫、最重大的事情。可以预见,在进入智能穿戴时代,人与物,人与互联网之间的识别关系一定不是当前的这种数字密码,而是更为复杂的生物识别技术,如步态、静脉、视网膜、心率等,借助于可穿戴设备将人与设备连接、绑定在一起。由此通过人的生理特征识别后,建立一种唯一性的身份识别特征和独一无二的ID。
显然,这种识别特征的建议就相对比较安全,尤其是对于金融系统来说,未来的支付就很安全,一旦你的设备被偷了,离开你就自动失效了。深度数据化背后的商业价值将随之放大,而同时被放大的,还有数据安全风险。不过,我们不能因为大数据的安全存在风险,就让科技发展的脚步停下来。
我们需要谨慎地对待数据安全,但亦非谨小慎微。就像我们知道网络网银不安全,但我们还是会谨慎地用,此时对于银行等机构来说就是如何通过技术来最大限度地保障用户财产安全;我们知道美国枪支泛滥,但很多人依然很“向往”美国,此时对于美国政府来说就是如何通过法律法规来杜绝这些案件的发生。面对大数据也是如此,需要政府提高监管的水平和方式,尽可能地把犯罪的风险系数和危害降到一个合理的范围。当然社会上总有一些人想着赚歪门邪道、旁门左道的钱,这就是需要政府作为的问题,怎样有效控制。尽管目前我们还没有完全进入大数据时代,但相关的弊端、问题与安全风险已经或多或少地初露端倪。
随着国务院关于大数据文件的出台,一方面会加速大数据产业的形成,也必然会加速商业价值的挖掘。但是在这个过程中,我们尤其不能忽略了对公民隐私权的重视。所以,发展大数据产业很重要,但对于公民来说或许保护比挖掘更为重要。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08