京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据不只是互联网企业的狂欢
最近一段时间,每天都有互联网漏洞、后门、用户信息泄露的新闻。甚至手机丢了,绑定的银行卡密码也会被破译的消息也普遍流行。
未来这样的新闻会更多,因为互联网大数据时代大幕已开启。
大数据,是今年互联网领域的一个热词,与之并驾齐驱的另外两个热词分别是互联网金融、互联网思维。其中互联网思维与企业转型相关,互联网金融挑战的是传统银行的傲慢,但与用户体验最为密切相关的是大数据的应用。
作为互联网大数据时代来临的标志,所有的数据和信息都会储存在云端。与此同时,手机互联网或者移动互联网,尤其物联网、车联网,包括可穿戴设备,各种智能硬件,将会拥有比PC互联网更实时、更广阔的数据采集能力。很多数据会被厂商拿到,这让每个人都变得无比透明。
这个时代出现的一个场景便是,如果一个消费者进入电子商务区购买商品,一旦登陆,消费者面前将会出现一连串根据以往消费记录而推荐的商品,这些商品经过精心设计的算法和数据的挑选,以求迎合用户消费心理和习惯。
这样的技术应用,让热衷互联网的用户感到欣喜方便的同时,也带来一些隐忧,自己的隐私逐渐被互联网所控制和窥视。
《奇点迫近》一书中,令人印象最深的是纳米机器人的出现。书中的纳米机器人足够小,可以自我复制,进入人体,使得每个人都变成半人半机器。如同任何科技进步都有两面性一样,如果纳米机器人不听话怎么办?就像人类制造了一种病菌,一旦病菌流散,人类如何应对?
此书中讲述的故事,与大数据带来的两面性类似。
互联网分析人士方兴东认为,手机互联网、或者移动互联网,只是给展现了一个比PC互联网更实时、更广阔的数据采集能力。由此产生的数据量的规模、以及通过数据对每个用户的理解分析,让用户无可逃遁。
今天智能硬件,车联网、物联网时代刚刚开始,未来两三年里,这种设备可能远远超过手机、PC、平板电脑的数量,每天上传的数据可能是它的数百倍,很多智能设备无时无刻在工作,随时随地地连接网络。在这样一个大数据时代,用户变得无比透明,是没有办法的一个选择,除非我们拒绝文明的生活。
“有了智能手机以后,手机已经快变成你的钱包了,手机里有太多个人私密的东西,一旦丢了手机就会出很多问题。最近我们还查出了一个黑色产业链,是专门收集旧手机的,你以为你把手机里的数据清空了,但别人可以把你手机里的数据给恢复出来。大数据时代您的账号,甚至更多的信息,可能会被恢复出来。每个人会变得无比透明,没有秘密。”周鸿祎认为。
因此,大数据时代有一个最大的问题,就是安全问题。如果没有安全,这些用户数据、用户信息就是随时反过来伤害用户的“定时炸弹”。
基于这样的情况,有一点必须明确,用户信息是用户的个人资产,不是公司的。用户一定要有知情权,一定要授权厂商才能使用,也就是说用户要有选择权,我可以拒绝你提供的服务。这里面一定不能有超出用户许可的滥用数据的情况;同时对于公司来说,对服务器上存的用户数据进行相应的加密,进行安全的存储和安全的传输。否则如果某个互联网公司的服务器被攻破了,黑客可以得到很多个人的数据,这就会带来灾难性的结果。
这就是近日互联网人士提出的用户信息安全的三原则:用户信息是个人资产,用户信息与公司平等交换,公司必须保护用户信息安全。
做到这三点原则,需要各大互联网公司摒弃门户之见,抛弃一己之私,将用户信息安全放在首位。这样我们才可以说,大数据时代真正到来,大数据时代不是互联网公司的大数据时代。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 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 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 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 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24