京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
安全真实考验大数据时代_数据分析师
在刚刚过去的2012年,“大数据”的概念在商业领域突然走红。但另一方面,大数据也引发了这样的担忧,商家在使用这些海量信息的同时会不会造成消费者信息泄露。
2012年12月28日,十一届全国人大常委会第三十次会议审议通过关于加强网络信息保护的决定草案。关于个人信息保护,决定草案明确了一个重要原则,就是国家保护能够识别公民个人身份和涉及公民个人隐私的电子信息。同时,草案还对个人信息收集者的义务作了多项规定。对于过去一年被人们热议的“大数据”而言,这个决定草案可谓正当时。
大数据的价值何在
在全球500强企业中,90%以上的重要投资与经营决策都取决于充分的数据分析支持。中国商业联合会数据分析专业委员会会长邹东生认为,大数据时刻影响到企业的整体运营链的管理,从前端的管理,到后端的供货商、物流等都受到深刻的变化和影响。
美国政府则在2012年3月29日宣布投资两亿美元拉动大数据相关产业发展,将“大数据战略”上升为国家意志。
中国商业联合会副会长刘建沪介绍说,随着互联网的快速发展,中国的电子商务企业纷纷组建了数据分析部门。大数据的市场有多大?中央财经大学中国经济管理研究院博士张永力说,国外大数据行业约有1000亿美元的市场,而且每年都以10%的速度在增长,增速是软件行业的两倍。
据悉,为迎接大数据的到来,2011年10月,工信部确认京沪深杭等5城市为“云计算中心”试点城市。而真正的问题或许不在于怎样建设“云计算中心”。国家信息中心常务副主任杜平直言不讳:“应对大数据的到来,需要不断建基础设施,但是建了干什么,有些数据需要存储,也有很多数据可能不需要储存。”
事实上,目前企业在还没有能力深度挖掘出数据的价值之前,存储大量的数据,进行大规模的投资建设,的确有“浪费”之嫌。
数据真实性与安全性考验
邹东生坦承,大数据行业尚处在跑马圈地阶段,行业乱象不可避免。他介绍说,虚假资质、服务不规范、质量控制不严格等是这个行业存在的主要问题。
在中国改革基金会国民经济研究所副所长王小鲁看来,这个行业的真正考验来自数据的真实性。王小鲁说,数据分析的基础首先应该是准确的基础数据,“打个比方,数据分析就像有米下锅做饭,米的质量如何,可能对做出来的饭有决定性的影响。”
邹东生介绍说,在采集、整理、存储、传输的过程,人为因素很多,可能会有一些所谓的“难看”的数据被丢弃。更有甚者,有些数据可能会在这个过程中被篡改。
除了搜集企业内部的数据容易存在失真问题,企业对外部数据的利用也是真伪难辨。邹东生指出,这些外部数据多是通过公开渠道或者商业渠道获得的数据,一方面是真伪难辨,另一方面是这些数据多是统计分析加工后的呈现,如果照搬,往往会造成误差。
随着大数据时代的到来,个人数据安全也一直备受社会关注,从密码泄露到涉嫌恶意收集用户隐私,数据安全问题挑战着相关行业的商业道德底线。邹东生坦言,“大数据”里肯定会涉及到用户信息,甚至是相对隐私的数据的分析问题。
从“大数据”到“大分析”
大数据存储技术的提升,造成整个社会数据开始以几何级数递增,但数据本身不能带来价值,它的真正价值在于对其精准的分析。正如中国商业联合会数据分析专业委员会数据中心主任赵兴峰所言,大数据时代,数据是企业未来发展的“金库”,“但是,如果企业只是简单存储数据,而不是分析数据,尽快挖掘‘金库’里的‘黄金’,它仍然可能死在半路上。”
从“大数据”到“大分析”,赵兴峰认为,除了要避免盲目建设,国内的企业还要避免这样一个误区,就是把大量资金投入到可见的计算机硬件和软件上,而往往不愿意在“人”身上做投资,“现在人才市场上能够胜任数据深度分析和挖掘的人才都是凤毛麟角,即使能够找到,也是‘昂贵’的,可能无法留住。所以企业需要着重培养这方面的人才。”
而实现从“大数据”到“大分析”的转变,数据的真实性是前提,数据的安全性是发展命脉。如何保证数据的真实性?王小鲁认为,需要充分利用分析者的智慧去质疑,透过现象看本质。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 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 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 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 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 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 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 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 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24