京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
工信部正草拟大数据信息安全法律法规_数据分析师
近日,好莱坞女星私密照泄露事件的持续发酵,再次为人们对大数据时代的到来敲响安全警钟。对此,星图数据创始人兼CEO谷熠23日接受光明网记者专访时表示:“大数据来源于消费者,又被人们收集并利用,在这个过程中,信息泄露和信息不对称也一度困扰着人们的生活,受到社会各界的关注。目前,除了拥有数据的企业要遵守道德准则以及持续进行安全和保密技术的更新升级外,工信部等相关部门已经牵头着手起草相关的法律法规。”
据世界信息安全厂商赛门铁克发布的报告显示,随着大数据时代的到来,2013年全球超过5.52亿条个人身份信息被泄露,泄露数据的数量是2012年的4倍,全球大规模泄露事件从2012年的1起增加到8起,每一起事件泄露的信息都超过千万。
大数据的“裸奔”现象亟需解决
近日,汉庭、如家等快捷酒店客户的信息泄露以及小米用户信息泄露等信息裸奔现象不时刷新着媒体头条。不仅是信息的泄露,也有业内人士表示,大数据时代带来的可视性在帮助企业运营的同时,也给企业发展带来了一定的风险。
对此,谷熠对记者表示:“就目前来看,大数据‘裸奔’现象在互联网虚拟世界中越发凸显,这一弊病造成的危害也越来越大,亟需解决。这就要求从事大数据运营的企业要尊重数据,遵守行业的发展原则,而这种原则靠的是行业人士的自律。在遵守行业发展原则的同时,也要不断的更新技术,修补系统漏洞。”
据相关的研究表明,我国互联网个人信息安全的灰色产业链规模已达近百亿,众多黑客、广告商、中介及诈骗团伙开始从中牟取暴利。对此,业内呼吁大数据时代的来临需要法律做好安全护卫。谷熠也强调:“目前,工信部等相关部门已经牵头起草相关的法律法规。同时,据海外的先进经验显示,对于数据整理和分析的脱敏处理,至少要经过4层的保护处理,而出于对安全产品国产化的鼓励,信息分级和脱敏保护等各种政策的实施也应该越来越严格。”
除了信息裸奔的危害,对大数据的认识还普遍存在一个误区就是对统计周期的认识,传统的品牌企业数据周期比较长。而基于电商时代的快速发展,动态的数据统计才具有更有效的参考性,才能真正地帮助企业做好相应的投资和生产部署。
尊重用户需求是大数据的发展基础
在中国电子商务博览会上,谷熠发言表示,近年来,市场中C2B的营销模式很多时候只是一个噱头,因为,品牌企业从传统市场调研开始到最终规模化生产,一定需要经历一个较为漫长的时间周期,而基本上不可能在短时间内完成,很多利用C2B概念炒作的厂商,往往是在早已设计定型的模型基础上,通过各种手段将消费者的消费观念和诉求引领到已有的产品上,实现所谓的“C2B”。但是,随着大数据的快速分析,C2B并不会一直带着噱头的帽子生存,通过大数据的方式对于用户的行为数据、反馈数据进行系统化、快速的分析整理,充分挖掘消费者的潜在需求,才能帮助厂商实现真正的C2B。
谷熠认为,虽然,目前市场中C2B的营销模式多数仅是一个噱头,但是一个可喜的现象就是众厂商已经意识到要将用户需求作为自己的生产依据,开始越来越尊重消费者、尊重数据。
随着十一黄金周的到来,电商以及家电卖场也迎来了销售黄金期。近年来,频繁的电商价格战让业内人士感叹,难道电商只会打价格战吗。对此,谷熠对光明网记者表示,价格战是线下销售的惯用手段,而电商平台让价格战更为透明。随着大数据的发展以及面对外部环境的压力,电商已经开始运用用户习惯为消费者提供更全面的服务。例如,浏览某电商的某类产品,点击超过5次后,页面中就会随时出现更多的同类商品供消费者选择。而且,随着电商的发展和消费者购买力的增强,企业也会越来越回归理性,借助大数据的手段,把更多的精力和重点放在自身产品、渠道和服务的构建上,从而告别初级的比拼价格的时代。
除了为用户提供更好的服务外,电商大数据的统计还对产品的研发有更多的促进作用。据谷熠介绍,很多品牌企业已经开始利用大数据的手段对消费者、对同类产品的评价进行统计分析和语义挖掘,从而支撑企业自身的产品设计与改进。比如某家电巨头的一款超薄多彩多功能的电磁炉就是基于用户的评价进行分析挖掘后得出的结果,目前该产品仍作为该品类的明星单品销量数据名列前茅。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26