京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据商业挖掘的边界到底在哪里
日前,国务院《促进大数据发展行动纲要》正式公开发布,由此开启了国家系统部署大数据发展工作的序幕。《纲要》提出要从政府大数据、新兴产业大数据、安全保障体系三个方面着手,推进大数据领域十大工程建设;要全面推进大数据发展和应用,加快政府数据开放共享,深化大数据在各行业创新应用;通过建设数据强国,提升政府治理能力,推动经济转型升级。
伴随着《纲要》的发布,中国大数据发展将迎来顶层设计,正式上升为国家战略。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
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01