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【观点】大数据:从雏鹰到展翅是一个过程

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[大数据资讯 所属分类 大数据资讯 | 发布者 店小二03 | 时间 20150604 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏



【观点】大数据:从雏鹰到展翅是一个过程

当前,随着信息化时代的发展,大数据无影无形却又无所不在,这个听起来冰冷的词汇,如今已经被商机包围。你上网搜索的关键词、你网上购物的记录,你在社交平台分享的消息,你去超市买口香糖的频次,甚至你在八达岭高速上拨出的一个电话,可能都极具“价值”,成为别人洽谈桌上的筹码。

被“窥视”的无奈

对于许多在网上购物的顾客来说,总能在网页上看到与他们浏览记录相似的产品广告, 这似乎让数据变得贴心起来,但大家也逐渐意识到这并不是巧合。网络浏览记录、交易记录、手机通话记录、收发邮件 记录、社交网络记录,你在网络上的每一个“足迹”都会以数据的形式记录并存储下来,它们精准、事无巨细。

不可否认,大数据为监测和预示人们的生活提供了极大的方便,然而个人隐私也随之暴露在无形的“第三只眼”之下。无论是电子商务、搜索引擎还是微博、微信等互联网服务商都对用户行为数据进行挖掘和分析,以获得商业利益,这一过程不可避免地威胁到普通人的隐私。大数据有可能是大机会、大发展、大创新,也可能是大危机、大破坏、大淘汰。

一直以来,大家普遍认为,只要我们在网络中匿名就可以避免个人信息的泄露,但是大数据告诉我们,数据的交叉检验会使得匿名化失效。我们的隐私数据每天被记录,随时有可能被泄露。

当数据交易还处在不成熟时期时,哪些领域更应该注重数据隐私的保护和规避?交易数据获取收益,就有可能涉及个人隐私,比如说在互联网广告领域。目前,比较成熟的数据交易方式是通过数据报表交易,报表不涉及隐私,反映的是社会、产业、消费者群体的趋势,隐私数据不能开放不代表不能有数据生态,脱敏后的数据能够流通起来并创造很高的社会效益。

个人数据最小,但是也最敏感。数据脱敏会把敏感信息进行编码,让这个编码代表唯一的一个人,但又不与他人重复。

追逐利益不能违反规则

作为掌握诸多数据的运营商、企业,如果深入挖掘这些数据,带来的收益非常可观,基于企业、运营商等对数据交易的需求,除去一些非法交易,数据交易今后怎么做?


由于行业壁垒重、法律不健全以及涉及顾客隐私,现阶段很多的数据还不能轻易进行交易。大家也在探索,作为运营商首先会考虑今后交易一些统计性数据。

当国内一些大数据领域的互联网公司在数据交易上违反国家的法律和商业道德时,要从国家的层面立法打击,毕竟个人的隐私通过互联网被售卖以获取商业利益,这本身就违反了国家《民法》和《经济法》的规定,“国家立法机关要跟上基层进步的步伐”,在全球,隐私交易行为都是不被允许的,这种行为触碰了商业道德底线,想要建立起平等、公平的市场环境就要遵守规则。

可能有一些掌握信息的商业性机构或是管理机构,不注意数据保密,把信息泄露出去,利用信息去追求商业目的,虽然国家在隐私保护法律上能找到相关条款,但在大数据领域涉及隐私保护的法律条文还没有跟上。信息发达和发展带来新变化,这也引起了国家立法机构的重视,《民法》、《刑法》也渐渐地开始体现对隐私的保护,专家学者在反映,法律也在创制、调整,但是具体涉及国家立法的计划,还需要人大常委会的立法机构和法律专业人士进行引领和商讨。

别让政策阻碍了数据开放

数据只有连接起来才能创造价值,那么大数据市场真的得到开放了吗?离真正的数据开放还有很远的路要走,美国和英国数据开放的第一步是跟生物相关的数据,政府希望通过开放这些数据,来增加社会效益,但是在与企业有关的数据上,大多数企业还保持谨慎态度,因为这是数据资产,不可能轻易地开放出来。另外与人相关的数据涉及隐私保护这个敏感地带,所以更是难以得到开放的。目前社会上开放的,往往是与宏观、经济、政府的一些公共部门,比如说天气、地质相关的数据,这些数据不涉及如军事等相关的敏感信息。

如果技术不是阻碍大数据发展的瓶颈,那还有什么遏制了它的发展?数据开放面对的瓶颈究竟是什么?是政策上的,如果不把对各层面利益的分配架构打好,数据开放还是较为漫长的过程,但是也不要把政策看得太重,不盈利也要将大数据做起来。别期望政府走在前面,这会遏制创新和产业的快速发展,企业要先动起来,探索的过程永远是未知大于已知。

那么,数据的把控权利移交政府会否对数据安全有更好的把控?政府很难完全控制大数据,只是能够制定一些规则,只有商业机构更清楚地知道数据的价值,政府主要还是保护数据的安全。

大数据并不神秘,但是在国内这种环境下,真正运用大数据的很少,它还面临着认识和能力上的问题。每一种数据都是有缺陷的,因为数据来源于互联网,同时互联网数据的发布也是海量的,这就会存在一些数据发布的参数、量质不符合应用和计算的状况,数据的价值有缺陷就影响发挥,这是任何行业都不可避免的,所以盲目地去相信大数据也不对,正是由于大数据的缺陷性,数据公司就更要努力把缺陷补足。


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