京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据长足发展:不要被商业化玩坏 应当以隐私安全为首
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
【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 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02