大数据畅通需打破壁垒早立法_数据分析师培训
大数据时代,人人都是大数据的使用者,人人也是大数据的制造者,人人离不开大数据。但是,大数据从哪获取?大数据是否安全?使用这些数据是否涉嫌侵害隐私?大数据是否有效?等等,上述系列问题,已经成为我国迈入大数据时代绕不过去的坎。挑战伴随着机遇,携手来临。
打破壁垒提上日程
谁拥有大数据,谁就拥有了未来。因此,含金量越来越高的大数据,受到市场各方尤其是金融业的高度关注。
证券业有中证登,银行业有银联,保险业早在2014年成立了中国保信。目的是为了加强行业公共基础设施建设,全面提升保险经营管理的信息化水平。大数据时代,保险试水信息航母平台建设。
中国保信公司常务副总裁罗胜在月谈上表示,如果要利用大数据,一定要有消除社会上的数据门槛和数据障碍,打破数据壁垒。但在这方面做的确实不好。
基金公司在量化管理上,数据的应用非常广泛。但在国寿安保基金经理李康看来,目前大数据的应用只是刚起步,因为有很多数据,金融机构是难以得到的。
与会者认为,由于数据本身的封闭、数据的不开放,当然,也不排除在数据应用本身、技术提取方式方法上的问题,使得目前我国数据的共享程度不够。
在目前环境下,要解决数据间壁垒问题,确实没有太好的办法。中科院金融科技中心首席科学家兼副主任刘世平的方式比较实用。他透露,“我们在每个地方基本上都是找地方一把手,否则的话,目前很难打破壁垒”。
优股网创始人卢常福说的很干脆,“就是要开放和降低行政门槛,目前,像金融业是比较严格的。”火热的资本市场,越来越庞大的数据体系,对于证券数据的分析者而言,迫切需要放开数据的最终出口。当然,这可能涉及牌照管理等系列监管问题。
其实,行政管制现在比较严格的地方,在行业的商业模式以及发展空间,都会受制于原有管制。需要大量的新生力量进入,带来新的活力。因此,一个行业要健康发展,一定是流动的、开放的。
人们对于新崛起的大数据,爱戴之余,如何商业化,商业化到什么程度,心里都没谱。正如罗胜所言,数据的使用和应用,商业化肯定是一个趋势。但要把商业化和过渡商业化、商业化应用和非商业化应用区别开。
应为大数据立法做准备
新三板上市公司北京精耕天下董事长姚世忠举例称,因为税务的数据和银行的数据存在一定差距,能否分别获取相关数据,通过大数据公司,精准服务客户。
实际上,姚世忠提出了一个很敏感的问题。即,在哪种情况下哪种数据是可用的?一家做某地税务数据的公司,并不表示这家公司拥有数据本身和数据的使用权。这涉及数据的安全性、数据的隐私性、数据的可得性问题,以及数据的可用性问题。
“哪些数据是可用的,哪些数据是可得的?获取数据的方式方法是不是合理、合法、合规,这个是大数据时代一个非常重要的议题”,刘世平点评说。
显然,大数据这么重要的领域,立法是肯定刻不容缓的。
罗胜也认为,现在国家强调依法治国,在大数据领域制定相关法律,用法律维护数据的严肃。
除了要从根子上解决立法问题外,还需要走出目前认识上的误区。即大不等于多,大数据时代,应该更加强调数据的有效性。也就是说,不要为了迎合大数据而过度滥用大数据,规避进入大数据的误区。
积木盒子风险控制副总裁谢群认为,如何权衡在有限的资源、数据和时间里,得到一个最有效的决策,这是大数据时代带来的一些挑战,而公司目前已经迈出了非常有益的第一步。
李康也因为,数据本身的有效性是值得思考的。大数据时代,不在于数据的多少,因为这是相对概念。关键问题是数据本身能不能对这个事物本身进行准确的描述,且能描述其他内在本质。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 2 Pandas数据类型 Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。需要注意的是,它固然有着两种数据 ...
2024-11-01《Python数据分析极简入门》 第2节 1 Pandas简介 说好开始学Python,怎么到了Pandas? 前面说过,既然定义为极简入门,我们只抓 ...
2024-10-31在当今数据驱动的世界中,数据科学与工程专业的重要性愈发凸显。无论是推动技术进步,还是在商业决策中提供精准分析,这一专业都 ...
2024-10-30在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业决策和战略制定的核心资源。爬虫工程师因此成为数据获取和挖掘的关键角色。本文将详细介绍 ...
2024-10-30在当今数据驱动的世界中,数据分析是揭示商业洞察和推动决策的核心力量。选择合适的数据分析工具对于数据专业人士而言至关重要。 ...
2024-10-30能源企业在全球经济和环境保护双重压力下,正面临前所未有的挑战与机遇。数字化转型作为应对这些挑战的关键手段,正在深刻变革传 ...
2024-10-30近年来,随着数据科学的逐步发展,Python语言的使用率也越来越高,不仅可以做数据处理,网页开发,更是数据科学、机器学习、深度 ...
2024-10-30大数据分析师证书 针对不同知识,掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别,考生应按照不同知识要求进行学习。 ...
2024-10-30《Python数据分析极简入门》 附:Anaconda安装教程 注:分Windows系统下安装和MacOS系统安装 1. Windows系统下安装 第一步清华大 ...
2024-10-29拥抱数据分析的世界 - 成为一名数据分析工程师是一个充满挑战和机遇的职业选择。要成功地进入这个领域,你需要掌握一系列关键技 ...
2024-10-28降本增效:管理战略的关键 企业管理中的降本增效不仅是一项重要的战略举措,更是激发竞争力、提高盈利能力的关键。这一理念在当 ...
2024-10-28企业数字化是指利用数字技术和信息化手段,对企业的各个方面进行改造和优化,以提升生产效率、服务质量和市场竞争力的过程。实现 ...
2024-10-28数据科学专业毕业后,毕业生可以选择从事多种不同的岗位和领域。数据科学是一个快速发展且广泛应用的领域,毕业生在企业、学术界 ...
2024-10-28学习数据科学与大数据技术是当今职业发展中至关重要的一环。从基础到高级,以下是一些建议的课程路径: 基础课程: Python编程 ...
2024-10-28在信息技术和数据科学领域,数据架构师扮演着至关重要的角色。他们负责设计和管理企业中复杂的数据基础设施,以支持数据驱动的决 ...
2024-10-28进入21世纪以来,随着信息技术的迅猛发展,大数据已经成为全球最具影响力的技术之一,并成为企业数字化转型的核心驱动力。大数据 ...
2024-10-28随着科技的迅猛发展,数字化转型已成为现代企业保持竞争力和推动增长的关键战略之一。数字化不仅仅是技术的应用,它代表着一种全 ...
2024-10-28银行业正处于一个前所未有的数字化转型时期。在数字经济的驱动下,金融科技如大数据、人工智能、生物识别、物联网和云计算等技术 ...
2024-10-28数据分析可视化是一门艺术与科学相结合的技术,其主要目标是将复杂的数据变得更易于理解和分析。通过将数据以图表的形式呈现,我 ...
2024-10-28数据分析师在现代信息密集型的商业世界中扮演着至关重要的角色。他们通过专业的技能和敏锐的商业洞察力,帮助企业从大量数据中提 ...
2024-10-28