
大数据时代的数据买卖 个人隐私如何保障_数据分析师
4月14日,全国首个大数据交易所——贵阳大数据交易所正式挂牌运营并完成首批大数据交易。完成的这批数据交易,卖方为深圳市腾讯计算机系统有限公司、广东省数字广东研究院,买方为京东云平台、中金数据系统有限公司。
一问:大数据怎么卖?谁来买?
首批交易的完成,标志着全国首个大数据交易所正式投入运营。大数据也能交易?这笔新奇的买卖引发了诸多好奇。
大数据咋定价,怎么卖?“交易所以电子交易为主要交易形式,面向全国提供数据交易服务。数据值多少钱,由交易所与数据卖家协商制定,数据内容和交易价格在平台网站上挂出。买家看中了,在平台上拍下就算交易成功。”贵阳大数据交易所总裁王叁寿同时介绍说,对于数据交易,交易所与数据供应商之间进行4∶6分成,同时视具体数据价值,适当对数据采购方进行收费。
交易的数据从何而来?王叁寿介绍,大数据交易所提供的只是交易平台,至于企业与企业之间商业交易的数据,全是卖家通过各种渠道自行搜集、统计、分析之后提供的。
据悉,贵阳大数据交易所执行会员制度,不论是卖家还是买家都需要先“入会”才能获得交易资格。入会先提交申请,审核过关的才能进驻交易所,且尚不接受个人用户参与交易。目前已经有神舟数码、华为云、中国通讯电信研究院、京东等超过130多家企业参与其中。据该交易所预计,未来3~5年每天交易量将达到100多亿元。
业内人士指出,目前很多数据的销售存在灰色地带,而且中国目前还未形成真正意义的数据交易市场环境,主要是没有数据交易的市场存在,而大数据交易所的设立可以有效解决数据交易中各方的困惑,理顺市场渠道,规范数据交易行为。
至于大数据卖给谁,专家表示,大数据市场参与者可能具有多重交易身份,既是大数据的提供者,也是大数据的消费者。各类市场参与者的交易,能使大数据交易市场更加活跃,增加市场的流动性,引来更多大数据商品的加入和交易。
二问:大数据交易有啥用?
近年来,大数据成为一个新名词。从个人电脑到网络再到云端,大数据所蕴藏的海量信息,以及这些数据背后所埋藏的线索、趋势乃至商机,正被越来越多的人重视。从企业精准营销到公共疾病防控,从路况监测到财务审计,在政府、医疗保健、交通和学术研究等领域,均能将大数据的作用发挥得淋漓尽致。如纳税数据、公积金数据、社保数据、房产数据等,都能帮助金融机构降低对个人信用的评估成本。
据市场研究公司IDC预测,2015年我国大数据市场规模将从2010年的32亿美元增长到170亿美元,复合年增长率为40%。但与此同时,对于数据信息的安全与共享应用的需求也与日俱增。业内人士指出,当前迫切需要针对数据开放采取从立法到建立标准、展开执行监督等一系列措施,一方面规范数据开放,另一方面形成数据开放的倒逼机制,推动各级政府及相关社会组织实施数据开放。
“税务、工商等部门之所以信息化程度高,与他们有巨大的社会服务压力密切相关,缺乏信息化落后的部门很大程度上是因为为社会提供的公共服务产品,从而造成信息化动力弱。提高服务能力,将逼迫这些部门加快信息化步伐,增强数据开放意识。”神州数码董事长郭为表示。
如何引导更多企业开放大数据?科技部重大专项办公室独立专家刘箭表示,大数据的应用需要更多的企业开发各自行业、领域的数据,市场的参与者越多,市场的交易选择和能找到的价值就越大,“政府应该鼓励更多企业开放他们的大数据,企业间的大数据通过更多的交互和交易,才能实现最大的价值化”。
三问:大数据交易,个人隐私如何保障?
针对大数据交易会否导致个人隐私泄露问题,王叁寿解释道,大数据交易的是数据分析结果而不是数据本身,数据分析结果交易是关键点,并且在进入平台交易前,数据都要经过脱敏,抹去和隐私相关的信息,保障普通人的隐私。
“交易的数据是基于底层数据,通过数据的清洗、分析、建模、可视化后的结果,并不直接交易底层数据。”王叁寿表示,他们严格控制交易所的会员准入制度,申请加入交易所的会员必须接受严格的资质及信誉审查。此外,数据买家也必须遵守交易所制定的保护条例,不得私自转售、泄露“数据产品”,以确保数据不被滥用。
事实上,在大数据交易平台正式搭建之前,数据信息被私下交易的情况便已十分普遍。根据人们日常生活的经验,诈骗电话及恶性广告推销等行为都是不良数据交易引发的信息泄露所带来的恶果。然而这些弊端的产生并不是由于数据交易本身造成的,而是由交易规则体系不完善造成的。
“如果不想造成侵犯隐私,在交易之前,数据供需双方就必须要明确什么样的数据可以进行交易,什么样的不可以。”百融(北京)金融信息服务股份有限公司高级总监段莹坦言,目前问题在于中国没有隐私法,很多数据是否涉及隐私很难界定。而一些发达国家,很早就形成了有关数据资产的法律体系,有的国家已经处在探讨数据资产化的阶段,比如法国出台数字经济纳税条例,对享有公民免费数据的互联网企业增加一些税种。
目前大数据交易仍处在起步阶段,但各地已经开始了探索。据悉,除贵阳大数据交易所外,中关村大数据交易产业联盟也已与重庆等地政府签订了战略合作协议,帮助后者建设大数据平台,将政府体系的数据分级分度地开放开发出来。预计今年将与各地方政府合作建设10家区域性的大数据交易平台。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15